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基于Qt6.2.2和OpenCV4.5.5在MinGW下的OpenCV库编译

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简介:
本项目介绍如何在Windows环境下使用MinGW工具链,针对Qt6.2.2集成开发环境,成功配置并构建OpenCV4.5.5库的详细步骤。 Qt6版本的OpenCV4库可以用于开发高性能的计算机视觉应用。在使用该组合进行项目开发时,开发者能够充分利用Qt的图形用户界面功能与OpenCV强大的图像处理能力。此配置为需要结合先进视觉算法和直观UI的应用程序提供了理想的解决方案。

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客服
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  • Qt6.2.2OpenCV4.5.5MinGWOpenCV
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    本项目介绍如何在Windows环境下使用MinGW工具链,针对Qt6.2.2集成开发环境,成功配置并构建OpenCV4.5.5库的详细步骤。 Qt6版本的OpenCV4库可以用于开发高性能的计算机视觉应用。在使用该组合进行项目开发时,开发者能够充分利用Qt的图形用户界面功能与OpenCV强大的图像处理能力。此配置为需要结合先进视觉算法和直观UI的应用程序提供了理想的解决方案。
  • OpenCV-3.4.10与OpenCV_Contrib-3.4.10Qt5.9 Mingw
    优质
    本文章介绍了如何在Windows环境下使用MinGW编译器和Qt5.9,为OpenCV及其扩展模块OpenCV_contrib的3.4.10版本构建静态与动态链接库。 这段文字描述的是使用Qt5.9 mingw和cmake编译的opencv-3.4.10及opencv_contrib-3.4.10库。这些是已经编译好的扩展库,可以直接投入使用。
  • OpenCV-3.4.5-MINGW-32位(Windows使用MINGW32位OpenCV
    优质
    本项目为在Windows环境下利用MINGW工具链编译生成适用于32位系统的OpenCV 3.4.5版本,便于开发者在VSCode等环境中集成和使用。 你不需要每次去CMake找错误,下载后可以直接使用。
  • OpenCV 4.4.0MinGW版)
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    本资源提供预编译的OpenCV 4.4.0库文件,专为使用MinGW开发环境的用户设计,方便快速集成和运行。 Mingw编译的Opencv4.4.0库可用于VScode和Vitis HLS。
  • 适用Qt5.14MinGW-64位OpenCV
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    本简介提供了一套详细的步骤和配置指南,旨在帮助开发者在基于Qt5.14框架的64位MinGW环境下成功构建并集成OpenCV库。 本段落将详细介绍如何在使用Qt 5.14版本的开发环境中结合MinGW-64bit编译器来集成和使用OpenCV 4.5.1库。OpenCV是一个强大的计算机视觉与机器学习软件库,广泛应用于图像处理、模式识别及计算机视觉相关项目中。而MinGW-64bit则是Windows平台上的轻量级GCC编译器,支持构建64位应用程序。 所需安装的组件包括: 1. Qt 5.14:一个用于创建桌面和移动应用的跨平台开发框架。 2. MinGW-64bit:包含C++编译器及相关工具链的版本。 3. OpenCV 4.5.1:最新稳定版,提供丰富的计算机视觉功能。 **安装与配置** 1. **安装MinGW-64bit**:下载并安装此软件包,并确保选择包括C++编译器在内的所有必要组件。 2. **安装Qt 5.14**:访问官方网站进行下载和安装,包含对应的Qt Creator集成开发环境。 3. **解压OpenCV**:将压缩文件中的opencv4.5.1文件夹提取到易于管理的位置,如`C:\opencv`。 **配置环境变量** 1. 将路径 `C:\opencv\build\x64\mingw\bin` 添加至系统环境变量PATH中。 2. 如果尚未设置,请确保将MinGW的bin目录添加进PATH。 **配置Qt项目** 1. 使用Qt Creator创建一个新的Qt控制台应用程序项目。 2. 在项目的构建步骤里,增加一个QMake步骤并将其设定为 `qmake OPENCV_DIR=C:\opencv\build` 以告知qmake OpenCV的位置。 3. 接着添加一个编译步骤,并确保使用MinGW-64bit作为编译器。 4. 修改项目文件(`.pro`),加入以下内容来链接OpenCV库: ```cpp INCLUDEPATH += C:/opencv/include LIBS += -LC:/opencv/build/x64/mingw/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_features2d -lopencv_calib3d ``` 注意,库名可能根据你的OpenCV安装版本和配置有所不同,请确保添加了你需要的模块。 **编写并测试代码** 现在可以开始在项目中使用OpenCV进行C++编程。例如: ```cpp #include #include int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); cv::Mat img = cv::imread(path_to_your_image.jpg); if (img.empty()) { std::cout << 无法加载图像 << std::endl; return -1; } cv::imshow(Image, img); cv::waitKey(0); return a.exec(); } ``` 编译并运行项目,如果一切配置正确,则应能看到图像被成功显示。 通过以上步骤,在使用Qt 5.14和MinGW-64bit的开发环境中已成功集成OpenCV 4.5.1库。现在可以利用OpenCV的强大功能进行计算机视觉相关项目的开发工作了,并且记得根据需要更新项目配置以适应不同版本的新需求,保持项目的稳定性和兼容性。
  • CentOS8生成OpenCV4.5.5 .jar.so文件
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    本项目提供了在CentOS 8环境下构建的OpenCV 4.5.5版本.jar及.so动态链接库文件,便于开发者快速集成与部署计算机视觉相关应用。 在Linux系统特别是CentOS 8环境下开发与使用OpenCV库是常见的任务,在处理计算机视觉及图像处理问题上尤其有用。本段落将详细讲解如何在CentOS 8中编译安装OpenCV版本4.5.5,并生成适用于Java的.jar文件以及用于C/C++编程的.so动态链接库。 首先,确保系统已经安装了必要的开发工具和依赖项:GCC 编译器、CMake构建系统、OpenCV所需的各种库(如JPEG、PNG、FFmpeg等)及JDK。可以通过以下命令进行安装: ```bash sudo yum install -y gcc cmake make libpng-devel libjpeg-devel ffmpeg-devel java-1.8.0-openjdk-devel ``` 接下来,从OpenCV官方网站下载源代码文件或通过Git克隆4.5.5版本的库。 创建一个构建目录并进入该目录: ```bash mkdir build && cd build ``` 使用CMake配置编译过程。为了生成Java模块,请确保指定`-DBUILD_JAVA=ON`选项: ```bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_SHARED_LIBS=ON -D BUILD_JAVA=ON .. ``` 接着执行`make`命令进行编译,这可能需要一些时间。完成后使用以下指令安装OpenCV库: ```bash sudo make install ``` 为了生成Java的.jar文件,进入opencv/java目录并运行mvn package命令: ```bash cd java && mvn package ``` 在该过程中会生成一个名为`opencv-455.jar`的文件。此文件存放在`java/target/`目录下,并可用于Java项目。 对于C/C++编程来说,我们需要`.so`库文件,在上述构建步骤中已经创建了这些动态链接库。它们位于`build/lib/`目录下,例如:libopencv_java455.so。 在Java程序中可以通过JNI加载此库使用System.loadLibrary(opencv_java455)命令;而在C/C++项目中,通过包括头文件 `` 并链接 `-lopencv_java455` 使用OpenCV的功能。 按照以上步骤,在CentOS 8上编译安装OpenCV版本4.5.5并生成Java和C/C++接口的过程就完成了。完成这些操作后,开发者能够在各自的项目中灵活利用OpenCV的各种功能了。
  • ARMOpenCV
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    本项目专注于在ARM架构设备上构建OpenCV库的方法与技巧,旨在为嵌入式系统和移动设备提供强大的计算机视觉支持。 在嵌入式系统领域特别是涉及人工智能和计算机视觉的应用场景下,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个至关重要的工具。它提供了丰富的函数与算法以处理图像及视频数据,并支持实时的图像分析、识别以及复杂的机器学习任务。在ARM架构硬件上运行OpenCV可以充分利用其低功耗和高性能的特点,适用于各种移动设备和嵌入式平台。 编译适合于基于ARM处理器系统的OpenCV库是一个关键步骤。这个过程确保了不同架构的处理器能够获得最佳性能与效率所需的指令集及优化。一般而言,在ARM平台上进行OpenCV编译需要遵循以下步骤: 1. **环境准备**:保证你拥有一个适当的交叉编译环境,包括用于在x86或x86_64主机上为ARM目标平台构建代码的交叉编译工具链(如arm-linux-gnueabi-gcc)。 2. **获取OpenCV源码**:从官方网站下载最新版本的OpenCV源代码,并将其解压以获得包含所有必要文件的目录。 3. **配置编译**:使用CMake工具来设置编译过程。你需要指定目标架构、安装路径、依赖库路径等参数,例如: ``` cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=pathtotoolchain_file.cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_EIGEN=ON -DWITH_FFMPEG=ON -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=pathtoopencv_contribmodules -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=pathtoinstallationpath pathtoopencv-source-code ``` 其中,`toolchain_file.cmake`是你为ARM平台定义的交叉编译配置文件。 4. **编译和安装**:完成上述设置后执行`make`命令进行编译,并使用`make install`将生成的库文件安装到指定位置。 5. **优化与裁剪**:为了适应嵌入式硬件资源限制,你可能需要对OpenCV的一些模块或功能进行裁剪或者开启特定优化选项,如启用NEON指令集支持以提升性能。 6. **测试验证**:编译完成后编写简单的测试程序来检查库的功能是否正常,并确认所有依赖项都已正确链接以及OpenCV的核心功能可以正常使用。 标签中的“人工智能”和“计算机视觉”强调了OpenCV在这些领域的应用。它不仅涵盖了多种机器学习算法(如SVM、决策树等),还提供了深度学习框架接口(例如TensorFlow和DNN模块)以支持图像分类、物体检测及人脸识别等功能。 “嵌入式硬件”的标签表明,除了桌面系统之外,OpenCV还能广泛应用于各种小型设备上,比如无人机、机器人以及智能相机。这些设备通常运行在资源有限的环境中,因此ARM下的OpenCV编译优化显得尤为重要;它能够帮助开发者实现高效且轻量级的应用程序。 压缩包文件名“opencvlib”可能包含静态库或动态库文件(如.a或.so),以及相关的头文件——这些都是开发人员用于链接OpenCV并创建自己的计算机视觉应用程序的重要组成部分。
  • OpenCV4.5.5OpenCV-Contrib4.5.5所需.cache文件
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    本简介提供关于如何获取和使用OpenCV4.5.5及OpenCV-Contrib4.5.5编译所需的.cache文件的指南,帮助开发者顺利完成环境配置。 在使用OpenCV 4.5.5 和 OpenCV Contrib 4.5.5 编译过程中需要下载的.cache文件包括ade、data、ffmpeg、ippicv、nvidia_optical_flow、wechar_qrcode以及xfeatures2d。
  • 使用MinGWOpenCV 4.4Contrib 4.4文件
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    本项目提供了使用MinGW在Windows环境下编译OpenCV 4.4及其contrib模块的详细步骤与库文件。适合开发者快速集成到个人或企业项目中,简化开发流程。 我使用Mingw编译器重新编译了opencv4.4及其contrib模块,并支持SURF特征点检测。这是为Qt环境准备的包,而非由微软编译器生成。 要开始使用,请在系统环境变量中添加路径*:\opencv440\bin,在Qt工程项目的pro文件里加入以下内容: ``` INCLUDEPATH+= *:\opencv440\include LIBS += *:\opencv440\lib\libopencv_*.a ``` 然后,在需要使用OpenCV的源代码中包含这些头文件: ```cpp #include #include ``` 这样就可以开始使用了。我已经在Qt5.14.1环境下测试过,可以完美运行。
  • Qt 5.9.1环境使用MinGWOpenCV 3.4.5生成文件
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    本项目详细介绍在Qt 5.9.1开发环境中,利用MinGW工具链成功编译OpenCV 3.4.5的过程及遇到的问题解决方案,为开发者提供详尽的步骤指导和注意事项。 OpenCV自带的库只支持MSVC,若想使用MinGW则需要自行编译,而这一过程较为复杂。因此,我上传了已编译好的生成库供大家直接使用,这样可以节省编译时间。