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Windows环境下最新OpenCV和Contribute代码的联合编译【20180926更...

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发表于 2018-10-6 17:16:06 | 显示全部楼层 |阅读模式
解决这个问题,目的在于获得并使用最新的完全版本的代码,主要方法是对CMake能够熟练使用,并且对编译等基础支持有所了解。因为这篇博客经过多次修改,所以里面的内容和配图可能有不是完全比对的地方,但是只要加以理解,关键信息肯定可以Get到的,后面我会在所处视频中对相关信息进行进一步整编,方便理解。
一、工具的准备
1 tortoisegit www.tortoisegit.org(可选)
2 CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件

3 vs2017

二、最新代码的下载(OpenCV和Contribute分别下载)
Http直接下载

或者通过git下载

下载的结果解压后放在一起

三、代码的make

Cmake将原始代码make成为你选择的编译器能够编译的形式,最新版本的cmake已经是3.12了。
主要流程为两次Configure->一次Generate->Open Project打开vs进行编译。参数的不同带来了结果的不同。其中注意以下几点
1、64位和32位的选择体现在选择编译器的时候是否选择Win64。我认为一般意义上说,32位的程序可以以兼容模式运行在64位机器上,反过来不可以。那么也就是说32位以效能换取兼容性。使用时根据实际情况选择。建议新手从32位开始

2、静态库和动态库的选择体现在是否选择BUILD_SHARED_LIBS(默认是选中的)。如果选择静态库,那么最后生成的程序和支持库是打包到一起的,交付起来比较方便;如果是动态库则是分开的。效能问题没有研究过。新上手的选择默认动态库。同时建议将BUILD_opencv_world选中,这样最后的结果是一个文件。

这个过程中,会下载较多东西,统一下载在.cache文件夹中


我提供一个制作课件过程中的.cache版本

链接:https://pan.baidu.com/s/1440uWXUVaiDLFUqc6AF56A
提取码:v5e7


这里,值得注意的一点是,选择的项目,可以通过搜索的方式进行加速,比如我在cmake中输入"worl",将自动导航到"BUILD_opencv_world"条目中来。

这个地方,需要多说一句,CMAKE这个地方是最容易出现问题的地方,一方面是因为CMAKE这里的信息很多,大家有可能会感到无法适应;一方面是因为CMAKE大家接触的比较少,不是很熟悉;再加上CMAKE的过程中,有时需要再从网络上下载一些东西,如果网络不好的话,也会导致失败。在前期的视频中,我总结的具体方法为:"两次Config,一次Generate"这里加以补充:
a、Config的目的主要是让你对CMAKE里面的相关内容进行选择的,第一次Config是把所有需要配置的项目显示出来,然后你进行修改(就是打钩子和去掉钩子),第二次config是为了配置你修改后的内容

所有红色的内容都是可以修改的
b、需要关注的地方,是下面,最好不要有红色,至少不要有error

c、generate就是生成可以被编译器编译的项目,这样我们打开vs2017就可以直接编译了
3、最为重要的,也是和普通OpenCV代码编译不同的地方。其中OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中要填入contrib-master下的modules目录

特别是这个地方,要将OPENCV_ENABLE_NONFREE打开!!!


编译生成的结果,能够不飘红就可以。
确定,两次config,一次generate

四、代码的编译
打开vs环境,选中批生成,生成install即可,其它的会自动调用(我非常推荐这样做,因为经过实验,这样最省时间,而且达到效果)


根据机器性能,等待不同的时间

比较吃CPU

如果出现这个错误(我出现了这个错误)


应该是HDF5的问题,所以回过去将其去掉。

按照我这个方法,最后能够直接成功的。


那么最终生成的文件在哪里?其实是在install中的


可以看到,已经按照容易使用的方式排列好了


这张图能够帮助看得更清楚:

我们最后需要的,显然是.dll文件,它被放置在bin/release目录下面

此外,我们还可以通过比较获得一些信息(左边是不带contrib的,右边是带contrib的)

可以看到,无论是lib的大小,还是include中文件的数量,contrib都要大一些。

这个角度也是可以看到的。
五、在新项目中使用OpenCV
将需要的东西放到一起

动态库模式:
在VC++目录中设定"包含目录"为include地址;"库目录"为提供的lib地址。注意这里的lib地址只是提供了接口信息。

链接器->输入 填入lib名称


将dll文件拷贝到PATH目录能够指向的地方,比如"C:\Windows\System",这个具体的位置只和编译的时候相关,所以多试几次就会找到,一般来说都是system里面   

注意在交付的时候需要将支持的dll文件一并提供。

静态库修改(注意静态库和动态库选择其一即可)

设置Include


设置引入"常规 附加库目录"


设置lib(注意填全,不仅仅是opencv_word,注意后面.lib也要写)


注意,需要将"代码生成"的"运行库"改为"多线程调试"。这样就将MFC自己的支持库包含在最后生成的exe中了。


如果想要在程序设计的过程中,能够直接修改OpenCV自己的代码,添加相关功能,首先将Opencv项目引入


而后添加引用设置项目依赖,就可以直接在项目中修改OpenCV的代码,生成符合自己要求的专用类库。更可以通过Pull/request的方法直接申请提交。

   
最后,编写代码的时候,头文件和命名空间要选择正确,因为我们实现的是shift,所以需要做一个shift操作:



目前从结果来看
// opencvtest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/xfeatures2d.hpp"
#include <iostream>
#include <ctype.h>
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace xfeatures2d;
int main()
{
    Mat matSrc = imread("e:/template/lena.jpg");
    Mat gray;
    Mat draw;
    cvtColor(matSrc, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    Mat descriptors;
    std::vector<KeyPoint> keypoints;
    // 生产sift结构
    Ptr<SiftFeatureDetector> siftFD = SiftFeatureDetector::create();
    siftFD->detectAndCompute(gray, Mat(), keypoints, draw);
    drawKeypoints(gray, keypoints, gray, Scalar(0, 0, 255), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
    imshow("gray", gray);
    waitKey(0);
    return 0 ;
}



如果配置错误,opencv会有自己的显示

感谢阅读至此,希望有所帮助!



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