下载opencv4完整源码进行编译指南

资源摘要信息:"opencv4 完整源码" 知识点： 1. OpenCV概述：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，该库提供了大量的计算机视觉算法，例如特征检测、图像处理、对象检测、机器学习等功能，广泛应用于学术研究以及商业应用中。 2. OpenCV4版本特性：opencv4是OpenCV库的最新版本，其中引入了许多新的特性和改进。比如加入了新的DNN（深度神经网络）模块，该模块支持导入和执行基于Tensorflow, Caffe, Torch/PyTorch等深度学习框架的训练模型。此外，opencv4还优化了性能，提高了算法的运行效率。 3. 源码编译：源码编译是指从源代码到可执行程序的转换过程，编译过程一般包括预处理、编译、汇编和链接。opencv源码的编译通常需要满足一定的依赖关系，比如需要安装一些开发工具包和依赖库。opencv4的编译过程可能涉及到CMake构建系统，可能需要使用到CMake命令行工具，或者图形化的CMake GUI工具，通过指定源码路径，生成对应系统的编译项目。 4. 编译环境和依赖库：进行opencv源码编译之前，需要准备合适的编译环境和依赖库。对于Windows系统，通常需要安装Visual Studio，以及CMake工具。对于Linux系统，可能需要安装GCC编译器、make工具和相关依赖库。opencv编译依赖的常见库包括但不限于：libjpeg, libpng, libtiff, libjasper, libdc1394, libeigen, libv4l, libgphoto2, libavcodec, libavformat, libswscale 等。 5. 编译选项和优化：opencv源码编译时可以进行多种配置，包括但不限于选择模块，设置编译优化等级，启用/禁用特定功能。配置选项通常在CMake阶段设置，比如可以选择是否启用GUI支持、是否启用视频处理功能等。此外，编译优化等级可以根据目标运行环境选择，例如使用-O2或者-O3优化级别可以提高程序运行速度。 6. 跨平台编译：opencv支持跨平台编译，这意味着可以在不同的操作系统上编译和运行同一个源码。例如，可以在Windows、Linux、macOS等操作系统上编译opencv源码。跨平台编译通常需要不同平台对应的编译器和工具链。编译过程中需要特别注意平台特定的问题，比如不同操作系统中文件路径分隔符不同（Windows使用反斜杠`\`，而Linux和macOS使用正斜杠`/`）。 7. 编译后的使用：编译成功后，会生成一系列的库文件（如`.lib`、`.dll`、`.so`）和可执行文件（如`.exe`），这些文件可以被集成到用户的应用程序中，或者单独运行某些编译出的测试程序，用于验证编译结果的正确性。 8. 开源协议：opencv是一个遵循 BSD许可协议的开源项目。这意味着用户可以免费下载、使用、修改源码，并且可以自由地重新分发。但是，修改后的源码需要保留原来的版权声明和许可信息。 9. 学习资源：对于opencv初学者来说，从源码编译开始学习是一个不错的选择，因为这个过程可以帮助理解opencv的内部结构和各模块功能。opencv官方提供了一定量的文档和教程，可以帮助用户理解如何进行源码的下载、配置、编译和部署。此外，社区论坛、开源代码托管平台（如GitHub）上也有许多相关项目和资源，可以供学习和参考。 通过理解上述知识点，用户可以更好地使用opencv4完整源码，进行源码下载、编译和后续开发。