Windows環境下最新OpenCV和Contribute代碼的聯合編譯【20180926更新紅字】

解決這個問題，目的在於獲得並使用最新的完全版本的代碼，主要方法是對CMake能夠熟練使用，並且對編譯等基礎支持有所了解。

因為這篇博客經過多次修改，所以里面的內容和配圖可能有不是完全比對的地方，但是只要加以理解，關鍵信息肯定可以Get到的，后面我會在所處視頻中對相關信息進行進一步整編，方便理解。

一、工具的准備

1 tortoisegit www.tortoisegit.org（可選）

2 CMake是一個跨平台的安裝（編譯）工具，可以用簡單的語句來描述所有平台的安裝(編譯過程)。他能夠輸出各種各樣的makefile或者project文件

3 vs2017

二、最新代碼的下載（OpenCV和Contribute分別下載）

Http直接下載

或者通過git下載

下載的結果解壓后放在一起

三、代碼的make

Cmake將原始代碼make成為你選擇的編譯器能夠編譯的形式， 最新版本的cmake已經是3.12了。

主要流程為兩次Configure->一次Generate->Open Project打開vs進行編譯。參數的不同帶來了結果的不同。其中注意以下幾點

1、 64位和32位的選擇體現在選擇編譯器的時候是否選擇Win64。我認為一般意義上說，32位的程序可以以兼容模式運行在64位機器上，反過來不可以。那么也就是說32位以效能換取兼容性。 使用時根據實際情況選擇。建議新手從32位開始

2、 靜態庫和動態庫的選擇體現在是否選擇BUILD_SHARED_LIBS(默認是選中的）。如果選擇靜態庫，那么最后生成的程序和支持庫是打包到一起的，交付起來比較方便；如果是動態庫則是分開的。效能問題沒有研究過。新上手的選擇 默認動態庫 。同時建議將BUILD_opencv_world選中，這樣最后的結果是一個文件。

這個過程中，會下載較多東西，統一下載在.cache文件夾中

我提供一個制作課件過程中的.cache版本

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1440uWXUVaiDLFUqc6AF56A 

提取碼：v5e7

 

這里，值得注意的一點是，選擇的項目，可以通過搜索的方式進行加速，比如我在cmake中輸入"worl",將自動導航到"BUILD_opencv_world"條目中來。

這個地方，需要多說一句，CMAKE這個地方是最容易出現問題的地方，一方面是因為CMAKE這里的信息很多，大家有可能會感到無法適應；一方面是因為CMAKE大家接觸的比較少，不是很熟悉；再加上CMAKE的過程中，有時需要再從網絡上下載一些東西，如果網絡不好的話，也會導致失敗。在前期的視頻中，我總結的具體方法為:"兩次Config，一次Generate"這里加以補充：

a、 Config的目的主要是讓你對CMAKE里面的相關內容進行選擇的，第一次Config是把所有需要配置的項目顯示出來，然后你進行修改（就是打鈎子和去掉鈎子），第二次config是為了配置你修改后的內容

所有紅色的內容都是可以修改的

b、 需要關注的地方，是下面，最好不要有紅色，至少不要有error

c、 generate就是生成可以被編譯器編譯的項目，這樣我們打開vs2017就可以直接編譯了

3、最為重要的，也是和普通OpenCV代碼編譯不同的地方。其中OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中要填入contrib-master下的modules目錄

特別是這個地方，要將OPENCV_ENABLE_NONFREE打開！！！

編譯生成的結果，能夠不飄紅就可以。

確定，兩次config,一次generate

四、代碼的編譯

打開vs環境，選中 批生成，生成install即可，其它的會自動調用（我非常推薦這樣做，因為經過實驗，這樣最省時間，而且達到效果）

根據機器性能，等待不同的時間

比較吃CPU

如果出現這個錯誤（我出現了這個錯誤）

 

應該是HDF5的問題，所以回過去將其去掉。

按照我這個方法，最后能夠直接成功的。

那么最終生成的文件在哪里？其實是在install中的

 

可以看到，已經按照容易使用的方式排列好了

 

這張圖能夠幫助看得更清楚：

我們最后需要的，顯然是.dll文件，它被放置在bin/release目錄下面

此外，我們還可以通過比較獲得一些信息（左邊是不帶contrib的，右邊是帶contrib的）

可以看到，無論是lib的大小，還是include中文件的數量，contrib都要大一些。

這個角度也是可以看到的。

五、在新項目中使用OpenCV

將需要的東西放到一起

動態庫模式:

在VC++目錄中設定"包含目錄"為include地址；"庫目錄"為提供的lib地址。注意這里的lib地址只是提供了接口信息。

鏈接器->輸入 填入lib名稱

將dll文件拷貝到PATH目錄能夠指向的地方，比如"C:\Windows\System"， 這個具體的位置只和編譯的時候相關，所以多試幾次就會找到，一般來說都是system里面     

注意在交付的時候需要將支持的dll文件一並提供。

靜態庫修改 （注意靜態庫和動態庫選擇其一即可）

設置Include

設置引入"常規 附加庫目錄"

設置lib(注意填全，不僅僅是opencv_word,注意后面.lib也要寫)

注意，需要將"代碼生成"的"運行庫"改為"多線程調試"。這樣就將MFC自己的支持庫包含在最后生成的exe中了。

如果想要在程序設計的過程中，能夠直接修改OpenCV自己的代碼，添加相關功能，首先將Opencv項目引入

而后添加引用設置項目依賴,就可以直接在項目中修改OpenCV的代碼，生成符合自己要求的專用類庫。更可以通過Pull/request的方法直接申請提交。

    

最后，編寫代碼的時候，頭文件和命名空間要選擇正確,因為我們實現的是shift，所以需要做一個shift操作：

 

 

目前從結果來看

// opencvtest.cpp : 此文件包含 "main" 函數。程序執行將在此處開始並結束。
# include  "pch.h"
# include  <iostream >
# include  <opencv2 /core /utility.hpp >
# include  "opencv2/video/tracking.hpp"
# include  "opencv2/imgproc.hpp"
# include  "opencv2/videoio.hpp"
# include  "opencv2/highgui.hpp"
# include  "opencv2/xfeatures2d.hpp"
# include  <iostream >
# include  <ctype.h >
using  namespace cv;
using  namespace std;
using  namespace xfeatures2d;
int main()
{
    Mat matSrc  = imread( "e:/template/lena.jpg");
    Mat gray;
    Mat draw;
    cvtColor(matSrc, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    Mat descriptors;
    std : :vector <KeyPoint > keypoints;
     // 生產sift結構
    Ptr <SiftFeatureDetector > siftFD  = SiftFeatureDetector : :create();
    siftFD - >detectAndCompute(gray, Mat(), keypoints, draw);
    drawKeypoints(gray, keypoints, gray, Scalar( 0,  0,  255), DrawMatchesFlags : :DEFAULT);
    imshow( "gray", gray);
    waitKey( 0);
     return  0 ;
}

 

如果配置錯誤，opencv會有自己的顯示

感謝閱讀至此，希望有所幫助！

來自為知筆記(Wiz)

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