在Ubuntu环境下，为了提高OpenCV 2的性能，可以采取以下措施：
使用优化编译器：确保你使用的是支持优化的编译器，如GCC或Clang。可以通过安装最新版本的编译器来提高性能。
开启OpenCV并行支持：OpenCV支持多线程并行计算，可以利用多核处理器提高性能。在编译OpenCV时，确保开启了TBB（Intel Threading Building Blocks）和OpenMP支持。
优化图像处理操作：在进行图像处理时，尽量使用OpenCV内置的函数，因为这些函数已经过优化。同时，避免在循环中重复创建和销毁对象，尽量将对象放在循环外部。
使用硬件加速：如果你的系统支持硬件加速，例如Intel的Integrated Performance Primitives (IPP)或NVIDIA的CUDA，可以在编译OpenCV时开启相应的支持，以提高性能。
优化内存管理：在处理大型图像或视频流时，尽量避免频繁的内存分配和释放。可以使用OpenCV的Mat类的预分配功能来提前分配足够的内存空间。
使用OpenCV的优化版本：有些情况下，可以使用OpenCV的优化版本，如OpenCV-contrib或OpenCV-extra，这些版本可能包含一些针对特定硬件或应用场景的优化。
使用OpenCV的预编译库：如果你不需要自定义OpenCV的构建选项，可以直接使用预编译的OpenCV库，这样可以节省编译时间，提高开发效率。
调整OpenCV的运行时参数：在运行OpenCV程序时，可以调整一些运行时参数，如设置线程数、内存分配等，以获得更好的性能。
使用性能分析工具：使用性能分析工具，如gprof、Valgrind或perf，来分析程序的性能瓶颈，从而找到需要优化的地方。
代码优化：对于自定义的代码，可以使用编译器优化选项（如-O2或-O3）来提高性能。同时，仔细检查代码中的循环和条件语句，看是否有可以优化的地方。
通过以上措施，可以在Ubuntu环境下提高OpenCV 2的性能。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的优化方法。