Windows下使用CMake搭建OpenCV及opencv_contrib模块

资源摘要信息: "计算机视觉库搭建opencv+opencv-contrib模块" 本资源摘要将详细说明如何在Windows环境下使用CMake来编译包含opencv-contrib模块的OpenCV库。在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的开源库，它包含了大量的计算机视觉和机器学习算法。opencv-contrib是OpenCV的扩展模块，提供了更多的实验性和先进的功能。正确搭建和编译这些库对于进行计算机视觉项目的开发是至关重要的。 ### 知识点一：OpenCV基本概念 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它支持多种编程语言，包括C++、Python和Java等。该库拥有超过2500多个优化算法，可以处理图像处理和计算机视觉中的各种任务，如特征检测、图像分割、物体识别等。 ### 知识点二：opencv-contrib模块 opencv-contrib模块是OpenCV官方提供的一个附加模块，它包含一些实验性质的算法和功能，这些功能在主模块中还未完全成熟。opencv-contrib为研究者和开发者提供了测试和使用最新算法的机会。这些额外的功能包括但不限于：SIFT、SURF、ORB特征检测器，深度学习的SSD、YOLO等目标检测器，以及结构光和立体视觉等。 ### 知识点三：Windows下安装OpenCV 在Windows环境下安装OpenCV需要下载OpenCV官方提供的预编译二进制文件或者使用CMake从源代码编译。通常为了使用最新功能，开发者会选择从源代码进行编译。在编译之前，需要安装CMake和编译工具链，如Visual Studio。 ### 知识点四：使用CMake编译OpenCV+opencv_contrib 使用CMake编译OpenCV和opencv_contrib的过程大致分为以下步骤： 1. 下载OpenCV源代码以及opencv_contrib的源代码。 2. 解压源代码到本地磁盘。 3. 打开CMake GUI，设置源代码路径和编译路径。 4. 配置CMake项目，选择需要的组件，并添加opencv_contrib的模块路径。 5. 使用CMake生成Visual Studio的解决方案文件。 6. 在Visual Studio中打开解决方案文件，配置项目属性，设置正确的编译选项。 7. 编译整个解决方案，生成OpenCV的库文件和可执行文件。 ### 知识点五：配置和编译参数说明 在CMake配置过程中，需要注意以下参数： - `BUILD_opencv_world`：是否构建一个包含所有模块的单一库。 - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`：opencv_contrib模块的路径。 - `BUILD_EXAMPLES` 和 `BUILD_TESTS`：是否构建示例和测试代码。 - `WITH_` 开头的选项：用于指定是否启用某些特定功能或第三方库，例如 `WITH_IPP`、`WITH_TBB` 等。 ### 知识点六：库文件和头文件的使用 编译完成后，开发者将获得一系列的库文件（.lib）和头文件（.h），这些文件可以被集成到自己的计算机视觉项目中。通常情况下，开发者需要在项目配置中指定这些库文件的路径和头文件的路径，以便编译器能够找到必要的文件。 ### 知识点七：参考网址中的流程说明 提供的参考网址中详细说明了在Windows环境下使用CMake编译OpenCV+opencv_contrib模块的具体步骤。此流程包括如何配置CMake项目，如何解决可能出现的依赖问题，以及如何编译和安装OpenCV库。开发者应该仔细阅读并遵循流程指导，以确保编译过程的正确性和最终库的可用性。 ### 结论 搭建计算机视觉库的过程中，理解OpenCV和opencv_contrib模块的功能、安装和编译方法是非常关键的。通过本文所描述的步骤和知识点，开发者可以构建一个包含最新算法和功能的OpenCV环境，为计算机视觉项目的开发奠定坚实的基础。