下載源碼
在github上，下載opencv3.4.8源碼和opencv-contrib3.4.8源碼
自己解壓
網址自己找
安裝下載cmake
網址自己找
使用cmake編譯源碼
記得一開始選好平台x64還是win32（我這x64），還有自己的vs平台（我這vs2015）
進去界面
上邊文件夾是源碼的文件夾（opencv3.4.8的）
下邊是自己要編譯到的文件夾（新建）
選好之后進行config
相關配置
- （cuda）、world、enable_nonfree勾上，特別是這個enable_nonfree，沒勾上害我整個過程來了很多遍
- 設置extra：opencv_contrib-3.4.8\modules，注意轉義字符雙斜線
- 注意config或者generate（我忘了是哪一步了）是否有報錯，python的可不管，但是如有其他的需要仔細看一下：有時候編譯過程中boostdesc_bgm還有vgg_generated_*下載失敗，我直接自行從網上下載，網上有好心人掛到百度雲上了，然后將文件夾內的文件復制到opencv_contrib-3.4.8/modules/xfeatures2d/src中，以及build\downloads\xfeatures2d 那個ippicv_windows包也很大很難下載，也可以自行下載，然后放到opencv3.4.8\3rdparty\ippicv\downloads\windows-04e81ce5d0e329c3fbc606ae32cad44d下替換即可!
- 如果找不到這個缺失的文件可以找你新建的這個目錄下，有個CMakeDownloadLog.txt，這個記錄了缺少那些文件，應該從哪個網址下載之類的，你可以用xdown或者迅雷從哪個網址試試，我就是這么下載下來的，里邊還說了那個文件夾下缺少，你可以自行下載后放進去，有的可能需要校驗信息，之后把校驗信息放到文件名中去，這個從原網址下載的應該問題不大，不放心的可以下個hash1.0.4試試，之后再修改名字。如果真不行，我記得這個部分有個博客，我暫時找不到了，可以再找找看看。
*之后只要再進行config的時候不報錯了，也就是CMakeDownloadLog.txt這個文件中沒有那些需要下載的信息了，就是這部分沒啥問題了
generate並open project編譯
如果安裝了相應版本的vs，就可以直接打開項目
進去后把ALL_Build和Install都重新生成一下，如果用release的話記得把環境改成release之后再點Install重新生成一下
使用
如果vs的除了python的之外都沒有報錯，那么就恭喜，可以用了（如果有報錯說明cmake那里出問題了，再回去編譯吧）
生成的編譯好的opencv在你新建的這個文件夾下的install文件夾內
之后可以試試：
環境變量
把install\x64\vc14\bin添加到環境變量
工程屬性
在測試工程中把c++目錄中
包含目錄設置：
install\include\opencv2
install\include\opencv
install\include
庫目錄：
install\x64\vc14\lib
鏈接器-輸入：（這里將debug和release分開設置，我就把兩個都設了一起，之后就是debug能用，release出問題，可能是release在用lib的時候加載成了debug的*d.lib，具體看這個博客https://blog.csdn.net/Winder_Sky/article/details/79380836）
lib在install\x64\vc14\lib
opencv_world348d.lib(debug的)
opencv_world348.lib（release的）
報錯處理
可能一會跑代碼的時候還會出現一個亂碼的報錯，意思好像是sift找不到，這就把install\x64\vc14\bin下的dll文件都拷到c:/windows/system32
(這個不知道可不可以在程序中加載，要不挺頭疼的)
測試
使用代碼測試，能跑起來就沒問題了，暫時就想起這么多了，如果有什么忘記的之后再補
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
//#include <opencv2/>
using namespace std;
using namespace cv;
//這里進行dll庫的引用 看看怎么不用直接添加到系統里就可以直接使用
int main()
{
cv::Mat imageL = cv::imread("1.jpg");
cv::Mat imageR = cv::imread("2.jpg");
//提取特征點方法
//SIFT
cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create();
//ORB
//cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();
//SURF
//cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SURF> surf = cv::xfeatures2d::SURF::create();
//特征點
std::vector<cv::KeyPoint> keyPointL = {}, keyPointR = {};
//單獨提取特征點
sift->detect(imageL, keyPointL);
sift->detect(imageR, keyPointR);
//畫特征點
cv::Mat keyPointImageL;
cv::Mat keyPointImageR;
drawKeypoints(imageL, keyPointL, keyPointImageL, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
drawKeypoints(imageR, keyPointR, keyPointImageR, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
//顯示窗口
cv::namedWindow("KeyPoints of imageL");
cv::namedWindow("KeyPoints of imageR");
//顯示特征點
cv::imshow("KeyPoints of imageL", keyPointImageL);
cv::imshow("KeyPoints of imageR", keyPointImageR);
//特征點匹配
cv::Mat despL, despR;
//提取特征點並計算特征描述子
sift->detectAndCompute(imageL, cv::Mat(), keyPointL, despL);
sift->detectAndCompute(imageR, cv::Mat(), keyPointR, despR);
//Struct for DMatch: query descriptor index, train descriptor index, train image index and distance between descriptors.
//int queryIdx –>是測試圖像的特征點描述符（ descriptor ）的下標，同時也是描述符對應特征點（keypoint)的下標。
//int trainIdx –> 是樣本圖像的特征點描述符的下標，同樣也是相應的特征點的下標。
//int imgIdx –>當樣本是多張圖像的話有用。
//float distance –>代表這一對匹配的特征點描述符（本質是向量）的歐氏距離，數值越小也就說明兩個特征點越相像。
std::vector<cv::DMatch> matches;
//如果采用 flannBased 方法 那么 desp通過orb的到的類型不同需要先轉換類型
if (despL.type() != CV_32F || despR.type() != CV_32F)
{
despL.convertTo(despL, CV_32F);
despR.convertTo(despR, CV_32F);
}
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = cv::DescriptorMatcher::create("FlannBased");
matcher->match(despL, despR, matches);
//計算特征點距離的最大值
double maxDist = 0;
for (int i = 0; i < despL.rows; i++)
{
double dist = matches[i].distance;
if (dist > maxDist)
maxDist = dist;
}
//挑選好的匹配點
std::vector< cv::DMatch > good_matches;
for (int i = 0; i < despL.rows; i++)
{
if (matches[i].distance < 0.5 * maxDist)
{
good_matches.push_back(matches[i]);
}
}
cv::Mat imageOutput;
cv::drawMatches(imageL, keyPointL, imageR, keyPointR, good_matches, imageOutput);
cv::namedWindow("picture of matching");
cv::imshow("picture of matching", imageOutput);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
注意
問題1：在之后的操作中，我遇到了這個問題，一直困擾了一晚上，error lnk2019 class cv Mat __cdecl cv imread(class cv String const &,int)...找不到，就是不管怎么配置上述的那幾個文件夾，還有設置環境變量，一直報的找不到opencv的庫文件。這就證明其中肯定有個地方配置出問題了，但是是哪？經過一晚上的排查，發現不知為何，之前的配置中在 屬性-C/C++-常規-附加包含目錄 這里用的還是之前設置的一個早已不存在的目錄，所以項目在找其中的問題的時候就首先找到這個地方標識的目錄，沒有在尋找VC++目錄中我設置的文件。將其修改過來就好了，修改成opencv下的include目錄即可。
這個問題可能是之前設置了默認配置文件導致的，以后在進行配置的時候盡可能檢查全面，參考博客：https://blog.csdn.net/qq_21948547/article/details/106442731
參考博客：
https://blog.csdn.net/hellohake/article/details/104949245
https://blog.csdn.net/u011447369/article/details/107427137
https://blog.csdn.net/Winder_Sky/article/details/79380836