1.【编程工具篇06】编译OpenCV+opencv_contrib
2.如何解决opencv_contrib4.1.2批生成后缺失xfeatures2d.l
3.OpenCV下载和安装（包含所有平台）!
4.ubuntu 18.04 安装opencv3.4.5+opencv_contrib
5.在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
6.windows下用cmake构建opencv项目
【编程工具篇06】编译OpenCV+opencv_contrib
在进行Unity：从零开始搞AR教程时，源码我们需要集成ArUco功能，源码这就需要将opencv_contrib模块与opencv进行编译。源码以下是源码详细的编译步骤： 首先，访问CMake官网下载最新版本（如cmake-3..0-rc1-windows-x_.msi）并安装。源码 然后，源码资源源码打包去GitHub下载OpenCV（选择4.5.3版本）和opencv_contrib的源码源码，链接分别为：opencv-4.5.3-vc_vc.exe
Source code (zip)
下载后解压OpenCV和opencv_contrib的源码源码包。 接下来，源码使用CMake进行编译。源码在CMake的源码配置过程中，选择Visual Studio （根据你的源码系统调整），配置路径为opencv源代码目录和你想要生成二进制文件的源码位置。确保勾选"BUILD_opencv_world"，源码并输入"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"（如果有需要）。源码点击Configure，然后Generate，生成过程完成后进入build目录。 在build目录中，打开OpenCV.sln文件，选择“批生成”，勾选"ALL_BUILD"和"INSTALL"，最后点击生成。编译完成后，头文件和动态库会在Install文件夹中找到。 最后一步，如果你已经在Windows系统上配置过OpenCV环境（参阅编程工具篇），则无需重复，直接使用生成的环境变量即可。如果之前未配置，建议参考相关教程进行设置或更新。如何解决opencv_contrib4.1.2批生成后缺失xfeatures2d.l
在年1月日的周日午后，我决定再次尝试编译成功的OpenCV4，解决之前遇到的困难。整个过程虽然有些复杂，但最终的结果让我感到满意。
以下是编译OpenCV4的详细步骤：
1. 从GitHub下载OpenCV编译源文件和OpenCV_contrib源文件。
2. 下载并安装CMAKE工具。
3. 下载并安装Visual Studio Professional .。潜水视频高清源码
4. 安装CMAKE和Visual Studio 。
5. 下载Eigen3.4.0。
6. 打开CMAKE GUI，并使用Visual Studio 打开OpenCV.sln文件。
7. 将Visual Studio 配置为Release x模式。
8. 在解决方案管理器中，选择CMakeTarget中的ALL_BUILD，点击“生成”按钮，等待大约-分钟直到完成。
9. 检查输出窗口和错误列表，确保没有错误。
. 重复步骤8和步骤9，选择CMakeTarget中的INSTALL并生成。
. 将生成的库文件复制到D:/install/opencv目录下，确保包括include、x、vc下的bin、lib、samples三个目录。
. D:/install/opencv目录中现在包含了编译好的OpenCV4.6.0库，支持contrib和eigen，包含example，不具有test功能。
. 使用Visual Studio 测试这些类库，如果功能正常，说明编译成功。
总结这次经历，我感到非常充实和满足。春节即将到来，我期待着与家人团聚，希望今年我和亲人能身体健康、平安喜乐。在这个充满挑战的世界里，保持乐观的心态，追逐梦想，便是我最大的动力。善恶有报是人生的准则，努力做好自己，ts 类型守卫 源码世界自然会因你而美好。
OpenCV下载和安装（包含所有平台）!
在 OpenCV 的官方网站上，可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码。如今，OpenCV 使用 Git 进行版本管理，同时也利用 Cmake 进行工程构建。
在 Windows 中，可通过下载 EXE 文件，该文件会将预编译好的 OpenCV 解压到本地，适配不同版本的 Visual Studio。然而，Windows 缺乏包含 debug 版本库的预编译版本，因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR，通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。静态链接 OpenCV 仅需此步，若需动态链接库（DLL），需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ，可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。
使用源代码进行 OpenCV 编译，步骤包括运行 CMake GUI，设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹，配置编译器（或选择 MinGW 构建文件），使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下，需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库，下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。
注意在 Ubuntu、Debian、SuSE等 Linux 发行版中，可能提供内置 OpenCV，网站封装源码免费否则需使用源代码安装，安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似，CMake 配置允许自定义构建选项，如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时，文件将安装在指定目录，利用 IPP 进行加速，除非通过 CMake 指令明确禁用。
Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux，Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本，Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上，不断进阶与探索是值得的。
ubuntu . 安装opencv3.4.5+opencv_contrib
本文详细介绍了在Ubuntu .上安装OpenCV 3.4.5及OpenCV_contrib的步骤与注意事项。在安装过程中，确保OpenCV与OpenCV_contrib版本一致是关键，下载OpenCV的源代码时推荐使用zip格式。以下为安装流程：
1. **下载安装包**：
- 访问OpenCV官网下载OpenCV的源代码。
- 从GitHub下载OpenCV_contrib。
- 特别注意，选择OpenCV_contrib时可选择zip或tar.gz格式，建议直接下载zip包。
2. **安装依赖**：
- 执行`sudo apt-get update`和`sudo apt-get upgrade`以更新系统及依赖。
- 安装基本的开发工具，如`build-essential`、`cmake`、`git`、`libgtk2.0-dev`等。
- 安装其他特定的依赖包，包括用于图像处理的游戏竞猜源码大全工具和开发工具，如`libjpeg-dev`、`libpng-dev`、`libtiff-dev`、`qt5-default`等。
3. **解决可能遇到的问题**：
- 遇到`libjasper-dev`安装失败时，可通过添加安全源、更新源列表、安装依赖包（`libjasper1`）等步骤解决问题。
4. **安装OpenCV和OpenCV_contrib**：
- 将下载的包解压至用户目录下。
- 在解压的OpenCV目录中创建`build`文件夹。
- 进入`build`文件夹并执行`cmake`命令配置，记得指定参数如`CMAKE_BUILD_TYPE=Release`、`CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local`、`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`等。
5. **解决可能遇到的其他问题**：
- 遇到ippicv和`face_landmark_model.dat`下载失败，可直接从提供的链接下载文件，然后替换配置文件中的下载路径。
6. **解决错误并生成**：
- 遇到错误如`boostdesc_bgm.i`文件缺失，需下载并放置到指定目录。
7. **安装与配置**：
- 执行`sudo make`编译，并使用`sudo make install`安装OpenCV。
- 添加OpenCV库到系统环境变量，确保OpenCV的pkgconfig文件和库路径可被系统识别。
8. **测试**：
- 使用qt进行测试，确保OpenCV安装正确无误，如能成功打开摄像头即证明安装成功。
完成以上步骤后，OpenCV 3.4.5及OpenCV_contrib在Ubuntu .上便成功安装。整个过程涉及了依赖安装、文件配置、错误解决等多个步骤，需要用户仔细按照步骤执行，确保每个环节的正确性，以顺利完成安装。
在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
为了在树莓派上进行OpenCV交叉编译，首先需要准备必要的工具。在开始之前，请确保已安装Git，以便下载所需的源码。
1. 下载OpenCV源码
访问OpenCV的GitHub页面，找到releases部分，选择所需版本，如opencv-3.4.6。下载opencv-3.4.6.tar.gz文件，将其保存到工作目录/home/alpha/workspace。解压该文件以获取源码。
2. 获取Raspberry Pi交叉编译工具
下载适用于Raspberry Pi的交叉编译工具，通常可以从Raspberry Pi官方网站或第三方资源中找到。将下载的工具包解压并将其文件夹命名为rpi-tools，然后将该文件夹复制到/home/alpha/workspace目录下。
3. 编写交叉编译工具链文件
创建一个名为toolchain-arm.cmake的文件，用于配置交叉编译工具链。在该文件中设置tools变量为rpi-tools的绝对路径。这个配置文件将指导编译器如何为树莓派进行编译。
将toolchain-arm.cmake文件保存在/home/alpha/workspace/rpi-tools文件夹中。
4. 开始交叉编译
现在，OpenCV库文件已准备好在树莓派上进行交叉编译。将源码目录/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6与交叉编译工具链文件toolchain-arm.cmake置于同一目录下，然后启动编译过程。确保在编译时使用了正确的编译器和链接器，通常为gcc和g++。
编译完成后，OpenCV库将被放置在/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6/install_rpi目录中，可供树莓派使用。
5. 编写测试程序
在树莓派上编写简单的OpenCV测试程序，以验证编译是否成功。测试程序可以使用OpenCV提供的示例代码或自定义代码，执行基本的图像处理操作，如读取、显示、转换和保存图像等。
通过以上步骤，已成功在树莓派上完成OpenCV的交叉编译过程，为后续的树莓派项目开发打下了坚实的基础。
windows下用cmake构建opencv项目
为了在Windows环境下使用CMake构建OpenCV项目，您需要准备几个必要的工具和资源。
首先，确保您已安装Visual Studio ，并下载最新版本的CMake构建工具。
接着，从Releases - OpenCV页面下载OpenCV源码，选择4.6.0版本。同时，访问github.com下载额外模块opencv_contrib。
利用CMake构建工程时，选择源文件路径和构建路径，配置构建工具，点击“Configure”进行设置。构建过程中如出现错误，可忽略继续进行。配置完成后，勾选生成动态库选项，并添加opencv_contrib额外库路径。
完成配置后，再次点击“Configure”进行重新配置，直至选项框中不再出现标红选项。点击“generate”生成工程。成功后，可打开Visual Studio进行编译。
在VS中，利用CMake构建的工程编译OpenCV源文件。打开输出文件夹中的CMakeTargets文件夹，选择ALL_BUILD进行生成。在编译过程中如出现错误，删除日文注释后再次生成。配置解决方案为Release，重复生成步骤，将生成对象改为同一文件夹下的INSTALL。
为了配置环境变量，将build文件夹下的bin文件夹加入系统环境变量，新建变量OpenCV_DIR，值为\build\install\x\vc\lib。将build/install/include/x/vc/bin文件夹下的两个文件复制到C:\Windows\System路径下。
完成环境配置后，即可测试环境是否已成功设置。通过源代码、CMakeList.txt文件和程序运行结果验证环境配置。
在配置过程中，可能会遇到关于CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake: (message): FFMPEG: Download下载失败的问题，可参考相关博文进行解决。
Ubuntu. 安装 c++版本Opencv3.4+opencv_contrib-3.4 全过程
为了进行目标跟踪程序的开发，我需要在Ubuntu .上安装C++版本的OpenCV 3.4和opencv_contrib-3.4，这个过程涉及手动下载和编译，相对Python版本的安装更为复杂。我将分享自己经历的完整安装步骤，希望能帮助到有需要的朋友。步骤一：安装依赖
首先，确保你的系统已安装必要的基础依赖，例如CMake、Git、cmake3、build-essential等。你可以使用apt-get或sudo命令来安装。步骤二：下载源码
从GitHub获取最新版本的opencv-3.4和opencv_contrib-3.4：opencv-3.4：访问/opencv/opencv/releases，下载对应版本的opencv-3.4.zip
opencv_contrib-3.4：同样在GitHub上找到/opencv/opencv_contrib/releases，下载opencv_contrib-3.4.zip
确保两个版本要保持一致。步骤三：解压缩并准备编译
将两个zip文件解压缩到同一文件夹，opencv_contrib-3.4文件夹放入opencv-3.4文件夹中。步骤四：编译OpenCV
进入opencv-3.4目录，创建build文件夹，然后执行以下编译命令，这里可以使用-D选项自定义编译参数，具体含义请参考官方文档。 命令示例：`cmake -DWITH_opencv_contrib=ON ..`（注意添加对应选项） 编译时，指定线程数（例如），可以使用`nproc`命令查看。执行`make -j`开始编译。步骤五：配置环境变量
编译完成后，执行`make install`安装OpenCV。接下来，编辑系统环境变量，添加以下内容： （此处省略环境变量设置的具体代码，直接执行`source /path/to/opencv-build/installation/setup_path.sh`来更新环境变量）步骤六：测试安装
最后，验证安装是否成功，运行`pkg-config --modversion opencv`，如果显示OpenCV的版本号，说明安装已成功。CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
在Linux环境下，特别是Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本，需要理解其源码编译过程，本文将详细说明从源码编译到安装，以及测试demo的全过程。安装步骤分为源码下载、使用`apt-get`安装依赖项、从源码构建安装OpenCV、配置环境、验证安装情况以及卸载。在Linux环境下，确保系统稳定运行是关键步骤之一。以下为详细流程： 1. 源码下载 从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时，考虑与项目的兼容性以及对最新特性的需求。 2. apt-get安装 Ubuntu下，OpenCV安装可通过两种方式：直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装，适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况；推荐从源码构建安装，以获取更新的代码版本，增强稳定性和可控性。 3. 从源码安装 从源码构建安装时，可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`，而自定义位置需要额外配置。 3.1 构建依赖项 确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持，选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用，以及处理库（根据需要）。使用`cmake`下载`ippcv`库，注意**问题。 3.2 默认位置安装 使用`git`或下载的压缩包解压后，切换到源码目录，执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`，并创建`makefile`。指定构建参数时，`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径，通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型（`DEBUG`或`RELEASE`）和是否启用CUDA加速。 3.3 自定义位置安装 自定义安装时，使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数，指向自定义安装目录。在安装后，还需配置扫描路径和设置环境变量，确保其他项目能够正确引用OpenCV库。 配置 配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中，以便其他项目能够引用OpenCV库。通常，这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。 验证查看版本 在终端或Python环境中，通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。 C++和Python demo测试 执行官方提供的示例代码，验证OpenCV功能。在C++环境中，通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。在Python环境中，确保导入路径设置正确。 卸载 卸载OpenCV时，使用`make uninstall`命令。注意，仅删除了文件，留下的空文件夹可能需要手动删除。 通过遵循上述步骤，即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV，并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置，以避免潜在的问题和冲突。