在ubuntu中，我们经常会遇到链接库的版本冲突问题。编写的程序在编译时，也往往因为这些问题报错，或虽编译成功，但运行出错。
针对这类问题，我以opencv为例，谈谈自己的解决思路，希望能给大家一点意见。
首先，为什么选opencv？因为做图像处理，深度学习的研究，opencv必不可少，系统自带的opencv，如opencv-dev, python-opencv-dev等往往会缺胳膊少腿。这时候需要我们自己编译opencv库,带gpu或不带gpu，支持ffmepg或不支持ffmpeg等。
有人会说，不装系统自带的不就行啦。
不过由于常用的深度学习库如，caffe,tensorflow往往依赖库中有opencv-dev,python-opencv-dev等，不装吧，这些库极有可能运行不了。
所以解决opencv版本冲突问题，对我们在ubuntu上编写程序，使用深度库都是很有帮助的。
好了，废话不多说。下面进入正题。
以一个qt小程序为例：
#include <QCoreApplication>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/gpu/gpu.hpp"
int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv);
cv::Mat src_image = cv::imread("/home/cvrsg/JpHu/ProgramLibrary/untitled/lena.jpg");
cv::Mat dst_image;
cv::gpu::GpuMat d_src_img(src_image);
cv::gpu::GpuMat d_dst_img;
cv::gpu::cvtColor(d_src_img,d_dst_img,CV_BGR2GRAY);
d_dst_img.download(dst_image);
cv::namedWindow("test",0);
cv::imshow("test",dst_image);
cv::waitKey(0);
return a.exec();
}
错误：
这个小程序利用了gpu版的opencv。而一般系统自带的opencv是没有编译gpu模块的。
如果我们不解决版本问题，编译同样能成功，不过运行时则会报错。
解决：
（1）我们寻找问题的原因。
从上面我们也看到程序找到的opencv库是2.4.8版的(我自己编译的库是2.4.13版的）
明显链接版本发生冲突啦。
(2）我们进一步查找问题的来源。
由于，我们的程序编译成功，会生成可执行文件。根据这个可执行文件，我们可以找到其相应的依赖库
$cd {HOME}/build-untitled-Desktop-Debug #{HOME}表示用户根目录
$ldd untitled | grep opencv #查找与opencv相关的链接
得到：
进入/usr/lib/x86_64-linux-gnu/，我们发现这里opencv的版本为2.4.8，也就证实了程序确实是链接到了低版本的opencv。
（3）修改ld.so.conf.d(优先级较高)
$sudo vim /etc/ld.so.conf.d/libopencv.conf
添加一行
/usr/local/lib
执行动态链接库更新
$sudo ldconfig
再次编译qt程序。
$ldd untitled | grep opencv #查找与opencv相关的链接
程序找到正确opencv路径：
终端运行得到结果：
如果仍有错误，可考虑将相应*.so文件放入debug或release目录下。
仍然存在的问题
程序能在终端运行。但是qt运行还是有问题。