VS环境下编译OpenCV及_contrib扩展模块指南

"这篇文档主要介绍了如何在Windows环境下编译OpenCV以及它的扩展模块OpenCVContrib。教程适合初学者，详细讲解了从下载依赖到使用CMake配置编译环境，再到Visual Studio (VS)中生成安装的过程。" OpenCV是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含了众多预编译的函数，便于开发者快速实现各种功能。然而，OpenCV的某些高级特性和实验性模块并未包含在官方发布的库中，这些额外的功能位于OpenCVContrib项目中。因此，为了使用这些扩展模块，我们需要自行编译OpenCV源代码。 首先，你需要安装Visual Studio 2015或更高版本，因为OpenCV的构建系统通常与VC++编译器兼容。确保你下载的OpenCV版本与OpenCVContrib版本匹配，这样可以避免编译时可能出现的问题。将这两个库放在同一目录下便于管理。 接下来，使用CMake工具来配置编译环境。在CMake中，指定源代码目录（OpenCV和OpenCVContrib的根目录）和构建输出目录。在首次配置后，找到"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"选项，并将其设置为OpenCVContrib的"modules"子目录。这将使CMake识别并编译扩展模块。多次运行Configure，直到所有选项变为白色，表示配置完成。然后点击Generate生成解决方案文件（OpenCV.sln）。 在Visual Studio中打开生成的OpenCV.sln文件，你可以看到项目结构。为了生成库文件，你需要选择合适的平台（通常是Win32或x64，以及Debug或Release模式）。对整个解决方案进行Rebuild，等待编译完成。接着，找到并运行"CMakeTargets->INSTALL"项目，这将生成一个名为"install"的目录，其中包含了编译好的库文件。 最后，编译完成后，你需要更新你的项目设置，指向新生成的库文件路径。例如，动态链接库（.dll文件）应放在可执行文件的同一目录下，而静态库（.lib文件）则需链接到你的项目中。在OpenCV的新版本中，通常会生成不同配置（Debug和Release）以及不同架构（x86和x64）的库文件，确保根据你的项目需求选择正确的库。 通过这个过程，你不仅能够获得基本的OpenCV库，还能利用到扩展模块提供的额外功能，如深度学习模块（dnn）、XFeatures2D等，从而丰富你的计算机视觉应用。这个编译过程虽然相对复杂，但对于理解OpenCV的工作原理和自定义配置来说，是非常有价值的。