网上也看到很多人写的编译方法，应该也都是可以的，只是不知道是否权威，我找到了官方的编译安装指导，原文为：
如果英文比较好的话，建议直接参考该文档。
下面是我的编译步骤：
Ubuntu 17.04
Opencv 3.2
安装依赖包：
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
我的opencv是直接git 下载的
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
不能在opencv目录下直接执行 cmake . ，会报错，需要新建目录，在opencv的目录下新建一个目录叫做 build，cd进入该目录然后执行
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -DBUILD_opencv_legacy=OFF ..
make -j8
sudo make install
上面的cmake命令是参考https://github.com/opencv/opencv_contrib 的README编写的，可以同时编译新开发的功能，并关闭旧的功能。
然后编译sample目录，这里面是示例代码，可以帮助我们学习，在opencv/samples目录下新建 build 目录，进入该build目录，执行命令
cmake ..
make -j8
验证是否编译成功，进入目录opencv/samples/build/cpp，执行命令
./cpp-example-facedetect --cascade="../../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" --nested-cascade="../../../data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" --scale=1.3
我的是笔记本，直接带摄像头，所以执行之后直接可以看到摄像头里的我的头像，并能够检测到人脸，证明编译成功。