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在VS2019中编译Windows版C++ OpenCV 4.8及opencv-contrib

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简介:
本教程详细介绍了如何使用Visual Studio 2019编译Windows版的OpenCV 4.8及其贡献模块,涵盖环境配置与编译过程。 在Windows环境下开发C++应用并利用OpenCV库是一个常见的需求。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它提供了许多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本篇文章将详细介绍如何在Windows系统上使用CMake和Visual Studio 2019(VS2019)来编译OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块。 你需要确保已经安装了以下软件: 1. **Visual Studio 2019**:Microsoft的集成开发环境(IDE),支持C++项目开发。 2. **CMake**:一个跨平台的自动化构建系统,用于管理项目构建过程。 3. **Git**:版本控制系统,用于下载OpenCV源代码。 4. **OpenCV 4.8.0**:官方OpenCV库可以从GitHub上获取。 5. **opencv_contrib**:OpenCV的扩展模块包含额外的功能和算法。 编译步骤如下: 1. **下载源代码**:使用Git克隆OpenCV和opencv_contrib仓库到本地。运行以下命令: ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **设置CMake**:打开CMake,指定源代码目录(即上述两个仓库的根目录)和构建目录。构建目录是新建的一个空文件夹,用于存放生成的解决方案和编译结果。 3. **配置CMake**:在CMake的GUI中,设置编译选项。确保以下选项被选中: - `BUILD_opencv_world` - `WITH_CUDA`(如果你的系统支持CUDA并希望使用GPU加速) - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 指向opencv_contrib的`modules`目录 还可以根据需要选择其他模块,如`BUILD 示例`, `WITH_QT`等。 4. **生成项目文件**:点击CMake的“Configure”按钮,然后根据提示选择Visual Studio版本(例如,选择`Visual Studio 16 2019`和`Win64`以创建64位项目)。配置完成后,再次点击“Generate”生成VS项目文件。 5. **打开并编译项目**:在生成的构建目录下,你会发现一个.sln文件。用VS2019打开它,在解决方案资源管理器中选择所有项目,右键单击并选择“生成”。这将编译OpenCV库及其所有依赖项。 6. **安装OpenCV**:编译完成后,选择解决方案中的`install`项目并生成,这会将编译好的库和头文件复制到指定的安装目录。 7. **配置环境变量**:为了让其他项目能够找到编译后的OpenCV库,你可能需要添加库目录到系统的`PATH`环境变量,并设置指向库安装路径的`OPENCV_DIR`环境变量。 8. **测试编译结果**:编写一个简单的C++程序使用OpenCV的库函数,例如读取和显示图片。确保程序能够成功地进行编译和链接。 通过以上步骤,在Windows环境下你已成功地编译了OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块,并且已经准备好在VS2019中利用它们进行C++开发。这个过程可能会遇到一些问题,如依赖库的缺失或版本不兼容等,但只要你按照正确的步骤并解决这些问题,最终都能顺利完成编译工作。

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客服
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  • VS2019WindowsC++ OpenCV 4.8opencv-contrib
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    本教程详细介绍了如何使用Visual Studio 2019编译Windows版的OpenCV 4.8及其贡献模块,涵盖环境配置与编译过程。 在Windows环境下开发C++应用并利用OpenCV库是一个常见的需求。OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它提供了许多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本篇文章将详细介绍如何在Windows系统上使用CMake和Visual Studio 2019(VS2019)来编译OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块。 你需要确保已经安装了以下软件: 1. **Visual Studio 2019**:Microsoft的集成开发环境(IDE),支持C++项目开发。 2. **CMake**:一个跨平台的自动化构建系统,用于管理项目构建过程。 3. **Git**:版本控制系统,用于下载OpenCV源代码。 4. **OpenCV 4.8.0**:官方OpenCV库可以从GitHub上获取。 5. **opencv_contrib**:OpenCV的扩展模块包含额外的功能和算法。 编译步骤如下: 1. **下载源代码**:使用Git克隆OpenCV和opencv_contrib仓库到本地。运行以下命令: ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **设置CMake**:打开CMake,指定源代码目录(即上述两个仓库的根目录)和构建目录。构建目录是新建的一个空文件夹,用于存放生成的解决方案和编译结果。 3. **配置CMake**:在CMake的GUI中,设置编译选项。确保以下选项被选中: - `BUILD_opencv_world` - `WITH_CUDA`(如果你的系统支持CUDA并希望使用GPU加速) - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 指向opencv_contrib的`modules`目录 还可以根据需要选择其他模块,如`BUILD 示例`, `WITH_QT`等。 4. **生成项目文件**:点击CMake的“Configure”按钮,然后根据提示选择Visual Studio版本(例如,选择`Visual Studio 16 2019`和`Win64`以创建64位项目)。配置完成后,再次点击“Generate”生成VS项目文件。 5. **打开并编译项目**:在生成的构建目录下,你会发现一个.sln文件。用VS2019打开它,在解决方案资源管理器中选择所有项目,右键单击并选择“生成”。这将编译OpenCV库及其所有依赖项。 6. **安装OpenCV**:编译完成后,选择解决方案中的`install`项目并生成,这会将编译好的库和头文件复制到指定的安装目录。 7. **配置环境变量**:为了让其他项目能够找到编译后的OpenCV库,你可能需要添加库目录到系统的`PATH`环境变量,并设置指向库安装路径的`OPENCV_DIR`环境变量。 8. **测试编译结果**:编写一个简单的C++程序使用OpenCV的库函数,例如读取和显示图片。确保程序能够成功地进行编译和链接。 通过以上步骤,在Windows环境下你已成功地编译了OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块,并且已经准备好在VS2019中利用它们进行C++开发。这个过程可能会遇到一些问题,如依赖库的缺失或版本不兼容等,但只要你按照正确的步骤并解决这些问题,最终都能顺利完成编译工作。
  • OpenCV 4.10.0OpenCV Contrib 4.10.0的Windows CUDA
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    本简介提供OpenCV 4.10.0及其扩展库OpenCV Contrib 4.10.0在Windows系统上使用CUDA加速技术的编译版本下载与安装指导。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的工具包,适用于计算机视觉和机器学习领域,并且其最新版本为4.10.0。本案例讨论的是一个专为Windows系统设计并集成了CUDA支持的OpenCV编译版本。CUDA是NVIDIA开发的一种用于加速计算密集型任务(如图像处理和深度学习)的平台与编程模型,它使开发者能够利用GPU的强大性能。 该版本包含了多项改进及新特性以提高效率和功能范围,并且还包含opencv_contrib模块——一组实验性和非核心的功能扩展。这些模块通常包括前沿的研究算法,为开发人员提供了探索最新计算机视觉技术的机会。 文件结构分为三个部分: 1. **include**:此目录下存放着定义了OpenCV库中的函数、类及常量的头文件,帮助开发者在项目中引用和使用API。 2. **lib**:该目录包含静态库和动态库文件,这些是Windows环境下链接到OpenCV库所需的。它们允许你的程序调用OpenCV的功能与类。 3. **dll**:这是运行时必需的动态链接库文件,当将这些dll文件与可执行文件一起放置时,可以确保在没有全局安装OpenCV的情况下也能正常工作。 对于深度学习任务而言,OpenCV的DNN(Deep Neural Network)模块非常有用。它支持多种框架如TensorFlow、Caffe和ONNX等模型加载及运行。结合CUDA使用预训练模型部署到GPU上执行推理计算,在处理大规模图像数据或实时应用时尤其高效,因为这能显著提高处理速度。 这个OpenCV 4.10.0的CUDA编译版本为Windows上的开发者提供了一个强大的工具集,特别是在需要利用GPU加速任务(如图像处理、计算机视觉算法实现以及深度学习模型部署)的情况下。通过正确配置和使用此库,可以充分利用现代GPU的能力来提升应用性能与响应速度。
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  • OpenCV 3.4.1与OpenCV ContribVS2017上的与整合
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    本文介绍了如何在Visual Studio 2017环境下编译和集成OpenCV 3.4.1及其扩展库OpenCV Contrib,详细讲解了整个过程中的关键步骤和技术要点。 使用VS2017在64位环境下编译的OpenCV 3.4.1版本及其contrib模块所需的内容整合。
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  • VS2015下OpenCV 3.4.1Contrib 3.4.1
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    本项目专注于在Visual Studio 2015环境下构建和配置OpenCV 3.4.1及其扩展库Contrib 3.4.1,旨在提供详细的步骤指南与常见问题解决方案。 我已经重新编译了OpenCV 3.4.1 和 contrib 3.4.1 用于 VS2015,在 Debug 版本的 X64 系统上进行了测试,可以正常使用 KCF 跟踪算法。这并不是 world341d.dll 文件,而是分开独立的文件。
  • OpenCV 3.4.14与Contrib库的
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    简介:本文详细介绍了如何在Windows环境下编译安装OpenCV 3.4.14及其扩展模块Contrib库的过程和技巧,帮助开发者快速搭建开发环境。 在使用OpenCV 3.4.14及contrib库,并且是在VS2019环境下进行编译的过程中,请确保包含源文件。