在MacOS环境下编译OpenCV 3.4.1，并将其与opencv_contrib 3.4.1整合，以便在Android应用程序开发中使用诸如SIFT和SURF等专利算法的C++实现，是一个重要的步骤。由于OpenCV 3.4.1及更高版本将这些有专利的特征模块化，官方提供的Android SDK并没有预集成opencv_contrib。这意味着开发者必须手动处理，以确保这些功能能在Android平台上正常使用。
首先，你需要下载官方的OpenCV 3.4.1源代码以及opencv_contrib 3.4.1的源码包。可以从GitHub或其他官方渠道获取。在Mac上，你需要安装必要的开发工具，如Xcode Command Line Tools、CMake和Git，这些都是构建过程中的基础组件。
接下来，你需要创建一个工作目录并克隆两个项目的源码仓库：
```bash
mkdir opencv-android
cd opencv-android
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
```
然后，设置OpenCV和opencv_contrib的路径，配置CMakeLists.txt文件，以确保它们能够正确识别和链接到一起。在CMakeLists.txt中，你需要指定opencv_contrib作为附加模块，添加以下内容（替换`path_to_contrib`为实际路径）：
```cmake
set(CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_MODULE_PATH} ${path_to_contrib})
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_subdirectory(opencv)
```
配置完成后，你需要创建一个新的CMakeLists.txt文件在opencv_contrib目录下，同样设置OpenCV依赖：
```cmake
cmake_minimum_required(VERSION 3.4)
project(OpenCV_contrib)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
add_subdirectory(surfsift)
```
接着，你可以使用CMake来生成Android.mk文件，这将用于Android NDK的构建。在opencv-android目录中运行以下命令：
```bash
cmake -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=~/path/to/android-ndk-r19c/build/cmake/android.toolchain.cmake \
-D ANDROID_ABI=armeabi-v7a \
-D BUILD_opencv=ON \
-D BUILD_opencv_contrib=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
..
```
这里假设你已经设置了NDK路径，并指定了目标架构（armeabi-v7a）。记得替换`~/path/to/android-ndk-r19c`为实际NDK路径。
最后，构建OpenCV库：
```bash
cd build
cmake --build . --target install
```
编译成功后，你会在build/outputs/aarch64-v7a/lib目录下找到编译好的OpenCV库，包括整合了opencv_contrib的版本。将这个库添加到你的Android项目中，通过 Gradle 或 Android Studio 的插件管理器导入，你就可以在Android应用中使用SIFT和SURF等专利算法了。
MacOS下编译OpenCV 3.4.1并整合opencv_contrib是为了克服Android SDK中缺少这些专利算法的问题，确保在移动设备上实现图像处理功能。这个过程涉及源代码管理、配置CMake、指定依赖，以及最终的编译和集成。对于任何想要在Android应用中使用高级计算机视觉技术的开发者来说，这是一个必不可少的技能。
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