Yolov5 6.0 CMakeLists.txt配置：OpenCV与TensorRT集成

CMakeLists.txt是CMake构建系统中的关键文件，它定义了如何编译、链接和配置项目在不同平台上的构建过程。对于标题提到的"yolov5 6.0的CMakeLists.txt"，我们可以看到其主要内容涉及到与OpenCV（Open Source Computer Vision Library）和TensorRT（NVIDIA深度学习推理优化器）的集成。 首先，项目开始于`project(yolov5)`，这是创建一个名为yolov5的CMake项目。接下来的几行设置变量用于管理OpenCV库： 1. `set(OpenCV_DIR "D:\\yolov5_tensorrt\\yolov5_tensorrt\\opencv\\build")`：这指定了OpenCV库的安装目录，通常包含了编译后的库文件。 2. `set(OpenCV_INCLUDE_DIRS ${OpenCV_DIR}/include)`：这个命令设置了OpenCV的头文件路径，编译时会从这个路径查找OpenCV的接口定义。 3. `set(OpenCV_LIB_DIRS ${OpenCV_DIR}/x64/vc15/lib)`：定义了OpenCV库文件的搜索路径，对于多平台支持，可能有多个库文件夹，这里指定了vc15版本的x64架构库。 4. `set(OpenCV_Debug_LIBS "opencv_world343d.lib")` 和 `set(OpenCV_Release_LIBS "opencv_world343.lib")`：分别指定了调试和 release 构建配置下的OpenCV库名称，通常以`opencv_world`命名的库包含了所有功能。 然后，CMake配置了TensorRT： 1. `set(TRT_DIR "D:\\yolov5_tensorrt\\yolov5_tensorrt\\TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn7.6\\TensorRT-7.0.0.11")`：这是TensorRT库的安装路径，同样包含了头文件和库文件。 2. `set(TRT_INCLUDE_DIRS ${TRT_DIR}/include)`：添加了TensorRT的头文件路径，便于在代码中引用。 3. `set(TRT_LIB_DIRS ${TRT_DIR}/lib)`：配置了TensorRT库的搜索路径。 此外，还有一些其他的配置项，如添加C++11标准的编译选项、设置静态CUDA运行时、启用线程支持、查找和配置CUDA库等。这些设置确保了yolov5项目的源代码能够正确地与OpenCV和TensorRT库进行链接，并且能够在特定平台上编译和运行。 最后，`find_package()`函数被用来寻找和配置依赖的库，如Threads（线程库）和CUDA（NVIDIA计算平台），以便项目可以在编译时找到并链接这些库。通过这种方式，CMakeLists.txt文件为yolov5项目的构建过程提供了清晰的指导，使得跨平台编译和部署变得简单和可靠。