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OpenCV 4.5.1 CMake 编译（含 OpenCV Contrib）

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简介：
本教程详细介绍如何使用CMake编译OpenCV 4.5.1及其Contrib模块，涵盖环境配置、依赖项安装及编译过程。 在使用OpenCV4.5.1进行Cmake编译并包含opencv contrib的过程中，请确保按照官方文档的指导步骤操作。首先下载OpenCV及contrib模块的源代码，并将它们放置在同一目录下，然后通过修改CMakeLists.txt文件来配置构建选项，包括启用所需的贡献模块功能。接下来执行cmake命令生成必要的构建文件，最后使用make或相应的IDE工具进行编译和链接工作以完成整个流程。

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  • OpenCV 4.5.1 CMake 编译（含 OpenCV Contrib）
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    本教程详细介绍如何使用CMake编译OpenCV 4.5.1及其Contrib模块，涵盖环境配置、依赖项安装及编译过程。 在使用OpenCV4.5.1进行Cmake编译并包含opencv contrib的过程中，请确保按照官方文档的指导步骤操作。首先下载OpenCV及contrib模块的源代码，并将它们放置在同一目录下，然后通过修改CMakeLists.txt文件来配置构建选项，包括启用所需的贡献模块功能。接下来执行cmake命令生成必要的构建文件，最后使用make或相应的IDE工具进行编译和链接工作以完成整个流程。
     
  • OpenCV-4.5.1 包含 Contrib组件
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    此简介介绍OpenCV 4.5.1版本及其包含的Contrib组件。OpenCV是一款开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理和分析等领域，而Contrib模块则提供了更多高级功能扩展。 opencv-4.5.1 使用 cmake 构建的完整包，包括扩展部分。
     
  • 已编译的OpenCV Contrib 3.2.0
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    已编译的OpenCV Contrib 3.2.0 是指针对计算机视觉应用优化的开源软件库OpenCV的贡献模块版本3.2.0的预编译文件，便于开发者直接使用高级功能和算法。 在OpenCV 3.0版本之前可以直接使用SIFT和SURF等功能，但在3.0之后的版本里这些功能被移到了nonfree.hpp中，并且需要额外配置opencv_contrib。在此之前我几乎把cmake用吐血了。希望我的经验可以帮助到有需要的小伙伴。请注意，OpenCV的版本要与opencv_contrib相对应！
     
  • 编译 OpenCV 4.5.1 的 CUDA cache 文件
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    本教程详细介绍如何从源代码编译OpenCV 4.5.1版本的CUDA缓存文件，适用于需要集成GPU加速功能的开发者。 在IT行业中，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具集，它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的函数。该库支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS以及Android和iOS等移动平台。 CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台与编程模型，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种任务，如图像处理和深度学习。在OpenCV中集成CUDA功能可以显著提高图像处理的速度，尤其是在处理大量数据或运行复杂算法时更为明显。从版本4.5.1开始，OpenCV引入了对CUDA的优化支持，使得开发人员能够利用现代GPU的强大并行计算能力来创建高效的应用程序。 “编译OpenCV 4.5.1 CUDA缓存文件”意味着需要生成特定于CUDA的预构建模块，并创建一个缓存文件。这个过程可以加快后续项目的配置和构建速度，因为不需要重复编译已经完成的部分，从而节省时间和资源。 为了使用这些功能并启用CUDA支持，在开发环境中进行以下步骤是必要的： 1. **安装依赖**：确保系统上已正确安装了NVIDIA的CUDA Toolkit以及cuDNN（如果需要深度学习功能）。这些可以从NVIDIA官方网站获取和安装。 2. **下载源码**：从OpenCV官方发布的版本中下载4.5.1版的源代码。 3. **配置编译选项**：使用CMake工具来设置编译选项，开启CUDA支持。在CMake的配置过程中，找到WITH_CUDA选项并将其设为ON。 4. **执行编译与链接操作**：指定正确的编译器和链接器路径后，运行make命令进行实际编译工作。这一步骤将生成包含CUDA相关缓存文件的输出。 5. **安装及测试**：完成所有步骤之后，把构建好的库文件安装到系统中，并编写一些简单的程序来验证CUDA功能是否可以正常运作。 在开发实践中了解如何配置和使用这些预编译模块对于提高效率非常重要。掌握OpenCV与CUDA结合使用的技巧可以帮助开发者创建出更高效的计算机视觉应用，在实时处理及大规模数据集场景下尤其有用。因此，深入了解并实践OpenCV 4.5.1的CUDA功能对提升IT专业技能具有重要意义。
     
  • OpenCV 3.4.14与Contrib库的编译
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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。
     
  • OpenCV 3.4.2 + Contrib 3.4.2 + VS2013 编译库
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    本简介提供关于如何在VS2013环境下编译并构建OpenCV 3.4.2及其扩展模块Contrib 3.4.2的详细步骤和技巧，适合开发者参考使用。 提供OpenCV 3.4.2 和 contrib 3.4.2 在 VS2013 下编译好的库，并打包安装。
     
  • OpenCV 4.10.0及OpenCV Contrib 4.10.0的Windows CUDA编译版
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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。
     
  • OpenCV 4.9 缓存 CMake 编译
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    简介：本文介绍如何在使用 OpenCV 4.9 进行开发时优化 CMake 构建流程，通过有效利用缓存来加速编译过程，提升开发效率。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛用于图像处理和计算机视觉任务的库，它支持C++、Python等多种编程语言。在开发过程中，我们有时需要对OpenCV进行编译以适应特定的系统配置或添加自定义模块。在这个场景中，我们将讨论关于OpenCV 4.9.0版本的`.cache`文件在CMake编译过程中的应用。 CMake是一个跨平台的开源构建系统，它用于管理项目的构建过程，包括编译、链接等步骤。在OpenCV的构建过程中，CMake会生成一个`.cache`文件，这个文件包含了编译时的配置选项、路径设置以及依赖关系等信息。当你执行`cmake`命令时，CMake会读取项目源码目录中的`CMakeLists.txt`文件，并根据用户指定的参数生成`.cache`文件。 在OpenCV 4.9.0的编译过程中，如果你有一个已经配置好的`.cache`文件，可以直接替换项目根目录下的`.cache`，这样可以快速地恢复到之前设定的编译环境，避免了重新配置所有选项的繁琐工作。但是，在升级OpenCV版本时应谨慎操作，因为这样做可能会覆盖新版本可能引入的一些更改。 对于`.cache`文件的操作，以下是一些关键点： 1. **配置选项**：`.cache`文件存储了用户在CMake配置阶段选择的选项，例如是否启用CUDA支持、是否启用OpenMP并行化等。替换时需确保这些选项仍然适用于当前系统环境。 2. **依赖库**：`.cache`记录了OpenCV所依赖的库的位置信息（如OpenBLAS和FFmpeg）。在不同的操作系统上安装位置可能不同，因此替换后需要检查路径正确性。 3. **编译器选择**：如果更换了使用的编译器，替换时需手动更新相关设置。否则可能会导致编译失败。 4. **调试与优化模式**：`.cache`中记录的构建模式（例如Debug或Release）会影响程序运行效率及调试能力，因此在使用替换后的缓存文件前请确认是否符合需求。 5. **自定义模块和源码改动**：如果之前向OpenCV添加了自定义模块或者修改过源代码，在替换`.cache`之后要确保这些变更依然被正确处理。 6. **清理与重建**：在某些情况下，可能需要先用`cmake --clean-cache`清除旧的缓存文件，然后再重新配置以保证新的设置能够生效。 总之，`.cache`是CMake编译过程中的重要组成部分。它简化了重复构建流程，但使用或替换时须理解其作用和潜在影响以免引起不必要的问题。实际操作中应根据具体项目需求及系统环境决定是否进行缓存文件的替换，并在之后执行充分测试确保结果符合预期。
     
  • OpenCV 4.5.3 源码编译含CUDA和Contrib的库
    优质
    本简介提供关于如何在系统中源码编译OpenCV 4.5.3版本，并集成CUDA和Contrib模块的详细步骤，适合需要深度定制开发环境的研究者或开发者参考。 opencv453 源码编译库带cuda 和 contrib。