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一、环境

使用的环境是Win10,Visual Studio 2019,Cmake3.28,cdua 11.7,cudnn 8.5,如果只是在CPU环境下使用,则不用安装CUDA。要使用GPU处理,安装好CUDA之后,要测试安装的CUDA是否能用。不能正常使用的话,添加一下系统环境变量。

二、源码

1.opencv的源码

打开opencv 官网,选择要下载的源码。
在这里插入图片描述

2.opencv_contrib

打开 opencv_contrib 的git,下载源码。

在这里插入图片描述

三、创建工程

1、选择源码与工程路径

打开cmake,选择下载好的源码,之后选择工程编译路径,如下图:
在这里插入图片描述

2.选择编译器

选择源码与工程路径之后点 confingure ,跳出以下界面,选择自己安装的vs 版本:
在这里插入图片描述

3.添加 contrib源码

在搜索栏输入extra,然后指定 contrib源码的路径:
在这里插入图片描述

4. 创建lib文件方式

查找world这个选项,如果选择则只生成两个lib,如果不选择,则选择一大堆lib:
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5.选择CUDA

如果要使用GPU进行图像处理,则要选择CUDA选项,如果是cpu,就不用选择,选择GPU选择时,CUDA安装不正确,会报错:
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6.是否编译python环境

选择是否编译成python-opencv,这里不建议选择,如果想在python里面使用opencv,直接pip install opencv-python就可以了,不用这么麻烦:
在这里插入图片描述

6.生成工程

选择所有配置项之后,依次点击下以下三个按键:
在这里插入图片描述

7.打开工程

可以在build目录找到生成的vs工程,使用vs2019打开工程:
在这里插入图片描述

四、生成lib

1.选择生成库

选择生成debug或者release的:
在这里插入图片描述

2.生成lib

生成lib和dll与exe文件,这步比较慢:
在这里插入图片描述

3.INSTALL

把所有用到lib和dll,exe整合一个目录:
在这里插入图片描述
运行之后,在build目录下会生成一个install目录,到这里所有编译都完成了,把这个目录引入到工程目录就可以用了:
在这里插入图片描述

五、错误

1.cv::xfeatures2d::VGG::getDefaultName(void)const

在编译中,报下面的错误:

严LNK2001 无法解析的外部符号 "public: virtual class
std::basic_string<char,struct std::char_traits,class
std::allocator > __cdecl
cv::xfeatures2d::VGG::getDefaultName(void)const "
(?getDefaultName@VGG@xfeatures2d@cv@@UEBA?AV? b a s i c s t r i n g @ D U ? basic_string@DU? basicstring@DU?char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@std@@XZ) opencv_world C:\LIB\opencv_4_7\build\modules\world\fast.cpp.obj 1

下载

patch__.zip

放到opencv 源码目录,如果已经存这个目录,覆盖目录,然后清空工程,从新创建工程,再从头来一次就可以了。
在这里插入图片描述

http://www.hkea.cn/news/778725/

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