cmake编译opencv指南

cmake编译opencv指南

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用包管理器安装

比如ubuntu下是apt-get，mac下是brew。（windows下或许用nuget？）以ubuntu下为例。

查看opencv相关的包

aptitude search opencv

执行安装

发现有很多包。不妨安装绝大多数：

sudo apt-get install libopencv-*
sudo apt-get install opencv-data python-opencv

编译安装

带cuda支持的编译安装

需要在cmake阶段设置-DWITH_CUDA=ON才会编译cuda支持的代码。同时建议指定CUDA_ARCH_BIN为自己显卡计算能力(compute capability)的数值，否则会把所有算力架构都编译，很慢。

获取算力：

cd ~/work
git clone https://github.com/zchrissirhcz/check_ComputeCapability
cd check_ComputeCapability
make # 可以用cmake那一套

例如我是1080Ti，显卡算力6.1，则指定-DWITH_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN=6.1

ref: 编译带 CUDA 模块的 OpenCV（解决编译速度慢）

Python.h找不到

/home/zz/work/opencv-3.4.11/modules/python/src2/cv2.cpp:17:10: fatal error: Python.h: 没有那个文件或目录

原因：cmake阶段指定python头文件搜索路径时，路径写错了。

OpenCV 3.4.11 CUDA版本 ubuntu 20.04 编译记录

编译cuda版本的opencv，需要cmake阶段指定如下三个参数：

-D WITH_CUDA=ON   #必须
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=xxx/opencv_contrib/modules  #必须
-D CUDA_ARCH_BIN=x.y  #建议

也就是说，contrib模块也需要的。

同时还需要注意，opencv和opencv_contrib的版本必须一一对应：例如同时使用3.4.11。

compile.sh:

#!/bin/bash


set -x
set -e

rm -rf build
mkdir -p build
cd build

LOG="../cmake.log"
touch $LOG
rm $LOG

exec &> >(tee -a "$LOG")

cmake .. \
    -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/zz/soft/opencv-3.4.11 \
    -D WITH_CUDA=ON \
    -D CUDA_ARCH_BIN=6.1 \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/zz/work/opencv_contrib-3.4.11/modules \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D OPENCV_PYTHON3_VERSION=3.8 \
    -D PYTHON3_EXECUTABLE=/home/zz/soft/miniconda3/bin/python \
    -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/home/zz/soft/miniconda3/include/python3.8 \
    -D PYTHON3_LIBRARY=/home/zz/soft/miniconda3/lib/libpython3.8.so \
    -D BUILD_opencv_python3=ON \
    -D BUILD_opencv_python2=OFF \
    -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=/home/zz/soft/miniconda3/bin/python \
    -D HAVE_opencv_python3=ON \
    -D BUILD_TIFF=ON \
    -D WITH_VTK=OFF \
    -D WITH_MATLAB=OFF \
    -D BUILD_DOCS=OFF \

make -j4

ubuntu16.04源码编译opencv4.1.0+python3(miniconda/anaconda)

目前（2019年11月18日）我用python都是用miniconda里的python，考虑到python2在2020年会不再维护，直接用python3了。具体版本是python3.7，安装在了/home/zz/soft/miniconda3。
anaconda与miniconda除了预装包不同，其他可以说都一样。

opencv用的4.1.0，目测opencv3.4.x系列也差不多的情况：需要指定"PYTHON3_"开头的各种cmake选项。

cd ~/work
git clone opencv opencv-4.1
cd opencv-4.1
git pull
git checkout -b 4.1.0 4.1.0 #tag 4.1.0
mkdir build
cd build

cmake .. \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv-4.1 \
    -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -DOPENCV_PYTHON3_VERSION=3.7 \
    -DPYTHON3_EXECUTABLE=/home/zz/soft/miniconda3/bin/python \
    -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=/home/zz/soft/miniconda3/include/python3.7m \
    -DPYTHON3_LIBRARY=/home/zz/soft/miniconda3/lib/libpython3.7m.so \
    -DBUILD_opencv_python3=ON \
    -DBUILD_opencv_python2=OFF \
    -DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=/home/zz/soft/miniconda3/bin/python \
    -DHAVE_opencv_python3=ON \
    -DBUILD_TIFF=ON

make -j8
sudo make install

(BUILD_TIFF是为了防止编译Caffe时报错提示"对‘TIFFReadDirectory@LIBTIFF_4.0’未定义的引用")

本来以为上面这样之后，就可以用了。C/C++的是可以了，但是python的import cv2会提示：

error: recursion is detected during loading of "cv2" binary extensions

原因是目前的opencv中python加载有bug。参考：https://github.com/opencv/opencv/issues/13202

具体解决办法：

cd ~/work/opencv-4.1/build/python_loader
python setup.py develop

为什么编译安装

opencv有些功能放在opencv_contrib中了，即便用包管理器安装了opencv_contrib，有些包还是不能用，一定要自行把opencv和opencv_contrib一起编译。

下载源码

依然以ubuntu16.04为例。

到opencv官网下载。或者用git：

mkdir -p ~/gitwhat      #自行建立的目录
cd ~/gitwhat
git clone https://github.com/opencv/opencv --depth=1          #depth表示只下载最新commit的代码，减少下载量。
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib --depth=1
cd opencv
vim compile.sh    #cmake编译参数很多，写到文件中方便些

如果这里要切换版本，那么执行git的切换分支即可。比如指定3.4版：

git branch #查看本地分支，发现之后一个master分支
git branch -r #查看远程分支，发现有个origin/3.4
git checkout -b 3.4 origin/3.4  #切换到远程分支，并且本地分支起名为3.4

对于opencv_contrib也可以这么切换，只不过opencv有2.4版，opencv_contrib没有2.4版

编译脚本

Linux(例如Ubuntu16.04)下，cmake编译脚本compile.sh内容如下：

#!/bin/bash
set -x
set -e

rm -rf build
mkdir -p build
cd build

LOG="../cmake.log"
touch $LOG
rm $LOG

exec &> >(tee -a "$LOG")

cmake \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv-git-master \
-D WITH_CUDA=OFF \
-D WITH_VTK=OFF \
-D WITH_MATLAB=OFF \
-D BUILD_DOCS=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/chris/work/gitwhat/opencv_contrib/modules \
-D PYTHON2_EXECUTABLE=/usr/bin/python \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \
-D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python2.7 \
-D PYTHON_INCLUDE_DIR2=/usr/include/x86_64-linux-gnu/python2.7 \
-D PYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so \
-D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include/ \
-D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ \
..

make -j8

make doxygen # 可选，用来编译出documentation，存放在`<opencv_root>/build/doc/doxygen/html`

sudo make install #可选，强烈建议执行。

其中，CMAKE_INSTALL_PREFIX表示make install的安装路径，可修改；OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH是opencv_contrib项目下的modules目录，自行修改。

make install是把opencv和opencv_contrib进行安装到一个统一的目录，如果后续用opencv的C++接口那么当写CMakeLists.txt时需要这个安装路径；如果仅仅是python opencv调用 ，那么只需要找到cv2.so就可以用了，可以不make install

Windows下CMake编译脚本为：

cmake ^
-G "NMake Makefiles" ^
-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release ^
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install ^
-D WITH_CUDA=OFF ^
-D WITH_VTK=OFF ^
-D WITH_MATLAB=OFF ^
-D BUILD_DOCS=ON ^
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=D:/lib/opencv_contrib/modules ^
-D PYTHON2_EXECUTABLE=D:/soft/Anaconda2/python.exe ^
-D PYTHON_INCLUDE_DIR=D:/soft/Anaconda2/include ^
-D PYTHON_LIBRARY=D:/soft/Anaconda2/libs/python27.lib ^
-D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=D:/soft/Anaconda2/Lib/site-packages/numpy/core/include ^
..

其中python使用anaconda安装，并且手动删除Anaconda2\Lib\site-packages\numpy目录，从这里下载64位numpy（例如numpy‑1.15.0+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl），手动解压并放置到Anaconda2\\Lib\site-packages目录。

执行编译脚本、解决3rdparty下载

执行编译脚本：

chmod +x compile.sh
./compile.sh

发现往往卡在ippicv等第三方包的下载上（国内网络你懂得）。通过查看相关的.cmake文件，发现是从github上的opencv_3rdparty项目下载的，这些下载地址有些需要改掉，下载第三方包后根据.cmake文件内容，重新压缩、修改md5的hash值等。

这些下载的包放到<opencv_root>/.cache目录下，并按照固定的规则命名。

以下是细节：

设定代理

turn_on_proxy.bat

@echo off 
echo 开始设置IE代理上网 
reg add "HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings" /v ProxyEnable /t REG_DWORD /d 1 /f 
reg add "HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings" /v ProxyServer /d "http=127.0.0.1:63631;https=127.0.0.1:63631" /f
reg add "HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings" /v ProxyOverride /t REG_SZ /d "<-loopback>" /f
echo 代理设置完成按任意键关闭 
pause>nul

turn_off_proxy.bat

@echo off 
echo 开始清除IE代理设置 
reg add "HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings" /v ProxyEnable /t REG_DWORD /d 0 /f 
reg add "HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings" /v ProxyServer /d "" /f
reg delete "HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings" /v ProxyOverride /f
echo IE代理清楚完成按任意键关闭 
pause>nul

如果cmake阶段卡在下载依赖包，并且你本机有代理工具，那么用上面的脚本（注意改下端口）。如果仅仅是开启了lantern的代理和全局代理，cmake下载仍然会失败（我这里是这样的）。

也可以考虑尝试在cmd中设置（我没试过，猜测应该能管用）：

::http proxy
set http_proxy=http://127.0.0.1:8118
set https_proxy=http://127.0.0.1:8118

::或者socks proxy
set http_proxy=socks5://127.0.0.1:1080
set https_proxy=socks5://127.0.0.1:1080

手动下载ippicv包

查看<opencv_root>/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake
此文件是要下载指定commit的opencv_3rdparty包的URL地址，并给出了验证的md5sum值。

URL地址是有问题的，现在（2017.04.15）不能用raw.githutcontent.com开头形式的URL下载东西了。

换用这个地址：

https://codeload.github.com/opencv/opencv_3rdparty/zip/81a676001ca8075ada498583e4166079e5744668

其中url最后一部分是commit的id

这样下载完的是zip包，解压它并压缩为.tgz格式。算出它的md5sum值。重命名为md5sum-文件名的格式：

1469ff5ced054be500921d2d46278ef4-ippicv_linux_20151201.tgz

移动到<opencv_root>/.cache/ippicv目录下

手动下载protobuf包

查看opencv_contrib/modules/dnn/cmake/OpenCVFindLibProtobuf.cmake
此文件是要下载指定版本的protobuf-cpp。我这里是3.1版本的。它下载地址是：
https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.1.0/
这个地址会转到aws的地址，所以用迅雷下载吧。这个md5sum不用换。

或者下载地址换用这种形式：

https://codeload.github.com/google/protobuf/zip/a428e42072765993ff674fda72863c9f1aa2d268

其中URL最后的commit是protobuf-cpp-3.1对应的commit号。可以试试看。（试了，不行，因该是因为下载的不是protobuf-cpp吧）

xfeatures包

和上面的包的方法类似。只不过放到.cache目录下后，是把一个个的单个文件进行重命名，格式也是md5sum-文件名，记得对比.cmake文件中的hash值。

.cache目录结构

➜  .cache git:(master) ✗ tree
.
├── ippicv
│   └── 1469ff5ced054be500921d2d46278ef4-ippicv_linux_20151201.tgz
├── protobuf
│   └── bd5e3eed635a8d32e2b99658633815ef-protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz
├── tiny_dnn
│   └── adb1c512e09ca2c7a6faef36f9c53e59-v1.0.0a3.tar.gz
└── xfeatures2d
    ├── boostdesc
    │   ├── 0ae0675534aa318d9668f2a179c2a052-boostdesc_lbgm.i
    │   ├── 0ea90e7a8f3f7876d450e4149c97c74f-boostdesc_bgm.i
    │   ├── 202e1b3e9fec871b04da31f7f016679f-boostdesc_binboost_064.i
    │   ├── 232c966b13651bd0e46a1497b0852191-boostdesc_bgm_bi.i
    │   ├── 324426a24fa56ad9c5b8e3e0b3e5303e-boostdesc_bgm_hd.i
    │   ├── 98ea99d399965c03d555cef3ea502a0b-boostdesc_binboost_128.i
    │   └── e6dcfa9f647779eb1ce446a8d759b6ea-boostdesc_binboost_256.i
    └── vgg
        ├── 151805e03568c9f490a5e3a872777b75-vgg_generated_120.i
        ├── 7126a5d9a8884ebca5aea5d63d677225-vgg_generated_64.i
        ├── 7cd47228edec52b6d82f46511af325c5-vgg_generated_80.i
        └── e8d0dcd54d1bcfdc29203d011a797179-vgg_generated_48.i

6 directories, 14 files

编译后的设定-环境变量

新编译出来的cv2.so位于/usr/local/opencv-git-master/lib/cv2.so

要使用新编译出来的cv2.so，删除apt的python-opencv包，或者把cv2.so放到PYTHONPATH中。

sudo apt-get remove python-opencv
sudo ln -sf /usr/local/opencv-git-master/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so /usr/lib/python2.7

mac下的compile.sh脚本

mac下装caffe时候发现，系统自带的python不靠谱用不了啊，brew的也不怎么能用，所幸有anaconda在。装好anaconda后再brew从源码装boost和boost-python，再caffe。。

对应的opencv编译脚本，改掉python相关的几个路径：

#!/bin/bash
set -x
set -e

LOG="../cmake.log"
touch $LOG
rm $LOG

exec &> >(tee -a "$LOG")

BUILD_ROOT=build

if [ -d $BUILD_ROOT ]; then
    rm -rf $BUILD_ROOT
fi
mkdir -p $BUILD_ROOT
cd $BUILD_ROOT


ANACONDA=/Users/tusdk/anaconda

cmake \
    -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv-git-master \
    -D WITH_CUDA=OFF \
    -D WITH_VTK=OFF \
    -D WITH_MATLAB=OFF \
    -D BUILD_DOCS=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/Users/tusdk/work/opencv_contrib/modules \
    -D PYTHON2_EXECUTABLE=${ANACONDA}/bin/python \
    -D PYTHON_INCLUDE_DIR=${ANACONDA}/include/python2.7 \
    -D PYTHON_LIBRARY=${ANACONDA}/lib/libpython2.7.dylib \
    -D PYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=${ANACONDA}/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/ \
    ..

make -j8

make doxygen # 可选，用来编译出documentation，存放在`<opencv_root>/build/doc/doxygen/html`

sudo make install

编译OpenCV Android库

  • 官方提供下载的opencv android sdk，依赖过多，模块过多，放手机上app太大了。
  • 首先下载安装ndk，cmake和ninja；
  • 下载opencv源码，这里用opencv-3.4.9和opencv4.2测试OK
  • opencv源码，注意移除modules目录中绝大多数子目录，只保留core, imgcodecs, imgproc, highgui, photo等必要模块
  • ndk我用的r18b，(可选) 删除debug编译参数，缩小二进制体积 android-ndk issue (from ncnn的wiki页）
# 用编辑器打开 $ANDROID_NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake
# 删除 "-g" 这行
list(APPEND ANDROID_COMPILER_FLAGS
  -g
  -DANDROID

For example, windows下编译脚本(arm64-v8a)

@echo off

set BUILD_DIR=arm64-v8a
set ANDROID_NDK=D:/soft/Android/android-ndk-r17c
set ANDROID_SDK=/Users/chris/Library/Android/sdk

if not exist %BUILD_DIR% md %BUILD_DIR%

cd %BUILD_DIR%

cmake -G Ninja ^
    -D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=%ANDROID_NDK%/build/cmake/android.toolchain.cmake ^
    -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release ^
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install ^
    -D WITH_CUDA=OFF ^
    -D WITH_VTK=OFF ^
    -D WITH_MATLAB=OFF ^
    -D WITH_FFMPEG=OFF ^
    -D BUILD_DOCS=OFF ^
    -D WITH_JASPER=OFF ^
    -D WITH_TIFF=OFF ^
    -D WITH_WEBP=OFF ^
    -D WITH_OPENEXR=OFF ^
    -D WITH_IMGCODEC_HDR=OFF ^
    -D WITH_IMGCODEC_SUNRASTER=OFF ^
    -D WITH_IMGCODEC_PXM=OFF ^
    -D WITH_IMGCODEC_PFM=OFF ^
    -D WITH_QUIRC=OFF ^
    -D BUILD_opencv_python3=OFF ^
    -D BUILD_opencv_python2=OFF ^
    -D OPENCV_PYTHON_SKIP_DETECTION=ON ^
    -D WITH_FFMPEG=OFF ^
    -D BUILD_JAVA=OFF ^
    -D WITH_PROTOBUF=OFF ^
    -DBUILD_ANDROID_EXAMPLES=OFF ^
    -DINSTALL_ANDROID_EXAMPLES=OFF ^
    -DANDROID_ABI='arm64-v8a' ^
    -DANDROID_TOOLCHAIN='clang' ^
    -DANDROID_PLATFORM_ID='2' ^
    -DANDROID_NATIVE_API_LEVEL='21' ^
    -DANDROID_STL='c++_static' ^
    ../..

cd ..

注意：

  • 默认会开启WITH_CAROTENE选项，这个是在HAL层做加速用的底层库，例如resize的NEON加速
  • 如果是要编armeabi-v7库，要用ANDROID_ABI='armeabi-v7a with NEON'
  • 官方提供的platforms/android/build_setup.py真的忒难用了

编译出带 libopencv_java4.so 的 OpenCV Android SDK

也就是尽量符合官方预编译包的输出内容。策略是，运行如下脚本，试错然后解决问题，最后整理出清爽的脚本：

python ../platforms/android/build_sdk.py --config ../platforms/android/ndk-22.config.py

对其中一些参数的说明：

  • ANDROID_GRADLE_PLUGIN_VERSION='4.1.2' 和 GRADLE_VERSION='6.5'，这是照搬了默认的参数，目前它和 NDK 版本是绑定的，导致了原有的 ANDROID_NDK 并不被用
  • ANDROID_STL='c++_static': 用静态库的 STL 库
  • ANDROID_PLATFORM=24 armv8的platform，我平时用的24，你也可以按需修改
  • ANDROID_PROJECTS_BUILD_TYPE='GRADLE' 可以分别基于 ANT 和 GRADLE 对 java 构建， 但 ANT 太老并且不会产生 libcxx_helper 目录， 导致 C++ STL 的一个链接问题， 因此选用 GRADLE
# android sdk and ndk env vars are required
# you may also set them up in gradle config file by setup ndk.dir and sdk.dir
export ANDROID_SDK_ROOT='/home/zz/Android/Sdk'
export ANDROID_NDK_ROOT=/home/zz/soft/android-ndk-r21b

# note: jdk and jre variables are not required
# but we usually put $ANDROID_SDK_ROOT/platform-tools in PATH, in order to use `adb` command
TOOLCHAIN=$ANDROID_NDK_ROOT/build/cmake/android.toolchain.cmake

BUILD_DIR=android-arm64
mkdir -p $BUILD_DIR
cd $BUILD_DIR

cmake ../.. \
    -GNinja \
    -DANDROID_ABI='arm64-v8a' \
    -DANDROID_STL='c++_static' \
    -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$TOOLCHAIN \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DANDROID_PLATFORM='24' \
    -DANDROID_TOOLCHAIN='clang' \
    -DANDROID_PROJECTS_BUILD_TYPE='GRADLE' \
    -DANDROID_PLATFORM_ID='3' \
    -DANDROID_GRADLE_PLUGIN_VERSION='4.1.2' \
    -DGRADLE_VERSION='6.5' \
    -DBUILD_LIST=core,imgcodecs,imgproc \
    -DOPENCV_FORCE_3RDPARTY_BUILD=ON \
    -DINSTALL_TESTS=ON \
    -DINSTALL_CREATE_DISTRIB='ON' \
    -DWITH_OPENCL='OFF' \
    -DWITH_IPP='OFF' \
    -DWITH_TBB='ON' \
    -DBUILD_EXAMPLES='OFF' \
    -DBUILD_TESTS='OFF' \
    -DBUILD_PERF_TESTS='OFF' \
    -DINSTALL_TESTS='OFF' \
    -DBUILD_DOCS='OFF' \
    -DWITH_CAROTENE='OFF' \
    -DBUILD_ANDROID_EXAMPLES='OFF' \
    -DINSTALL_ANDROID_EXAMPLES='OFF' \
    -DWITH_PROTOBUF='OFF' \
    -DWITH_PTHREADS_PF=OFF \
    -DWITH_TBB=OFF \
    -DWITH_OPENMP=ON \
    -DOPENCV_DISABLE_THREAD_SUPPORT=OFF

查看OpenCV官方CI配置输出

在OpenCV的PullRequests summary页面，查看自己感兴趣的build，点进去，看cmake的输出，即可。

例如android 4.3.0 pre版本的：https://pullrequest.opencv.org/buildbot/builders/precommit_windows64/builds/23961

其他问题

opencv_world.so

编译opencv_contrib时候发现没有编译出opencv_world.so

需要cmake开启开关：

···
-D BUILD_opencv_world=ON
···

缺点：只生成一个opencv_world.so，其他的.so都没有！

编译opencv_contrib时报错Unknown CMake command ‘ocv_download’

问题出现原因：opencv_contrib里面用到的ocv_download函数没有找到对应的定义。很可能是：你的opencv是下载的.zip/.rar压缩包并且版本比较老（比如opencv-2.4.13.zip),而老版本的opencv中没有定义ocv_download函数。

因为opencv_contrib模块只提供了opencv3的支持，只能放弃opencv2版本，或者手动去修改各种头文件和函数接口（暂时不考虑

重新编译时，再次需要下载ippicv等模型文件

建议搜索cmake目录下所有文件中的"file(REMOVE"，注释掉对应的行。出现本状况的原因是opencv的cmake代码中，执行完下载和解压后就执行删除，好不容易下载好的东西就删除。。不理解这种做法。。

opencv4.1.1 Ubuntu16.04 编译：

cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv-4.1.1

note: OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG用来生成opencv4.pc，给pkg-config用，Makefile中使用。

opencv 3.1.0 windows 3rdparty下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1-OHA8bTy3s8E1s482eHpWA
提取码：wpwj

解压后放到3rdparty目录

OpenCV 3.1 VS2017编译后没法被find_pacakge()识别

这是历史包袱，因为OpenCV3.1的cmake install脚本中没有处理VS2017这一runtime。

找到OpenCV3.1源码中cmake目录，修改

  • OpenCVConfig.cmake
  • OpenCVDetectCXXCompiler.cmake

这两个文件，改法一致，都是找到MSVC的判断的最后部分，添加：

  elseif(MSVC_VERSION GREATER_EQUAL 1910 AND MSVC_VERSION LESS_EQUAL 1920) #VS2017
    set(OpenCV_RUNTIME vc15)
  elseif(MSVC_VERSION GREATER_EQUAL 1920) #VS2019
    set(OpenCV_RUNTIME vc16)

使用OpenCV Windows预编译包提供的Python接口（cv2）

方式1：临时改sys.path：

import sys
sys.path.insert(1, '/path/to/opencv/build/python/cv2/python-x.y')
import cv2

例如我是:

sys.path.insert(1, 'D:/lib/opencv/4.3.0/build/python/cv2/python-3.7')

（然而opencv4.4预编译包，上面这句用不了，得换成如下：）

sys.path.insert(1, 'D:/lib/opencv/4.4.0/build/python')

注意：用sys.path.insert(1而不是sys.path.insert(0，因为0位置上表示“执行当前脚本的目录”，可能会包含一些和三方依赖库同名的文件，如果改掉了则可能导致冲突。ref

（update：测试发现，还和PATH有关系。。）

方式2：长期使用，则拷贝到Python的site-packages路径下，例如：

D:/lib/opencv/4.3.0/build/python/cv2  => D:/soft/Miniconda3/Lib/site-packages/cv2

或

D:/lib/opencv/4.3.0/build/python/cv2  => D:/soft/Python37/Lib/site-packages/cv2

其中原生Python是3.7.7测试的，Miniconda的Python是3.7.4测试的，简单的imwrite函数测试通过，其他未验证。

P.S. 现在的Python（python3.6或更高版本，❤️.6的不确定），它自带的pip用来安装numpy，scipy，matplotlib等科学计算的包，已经非常方便了，以往Python2.7自带的pip死活装不上numpy的问题一去不复返了，Anaconda/Miniconda之流存在的意义又少了一层。

指定需要编译的模块（modules）

用-DDBUILD_LIST=来设定。例如：

cd opencv
git checkout 3.4
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/your/path/to/opencv-compile
-DBUILD_LIST=core,imgcodecs,python_bindings_generator,python3,av_stream,dnn_innference
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/your/path/to/pybindcpp/modules/
-DBUILD_opencv_python3=ON
-DSOFTFP=ON ..

ref: pybindcpp

recursion is detected during loading of "cv2" binary extensions

opencv3/4的很多版本（不知道最新版本好了没有），如果是自行编译的，则正确安装cv2 python模块的方式是：

cd D:\work\opencv-3.4.11\build\vs2017-x64-gpu-cuda11\python_loader
python setup.py develop

但某一次，发现如上命令执行后仍然无效。排查发现，sys.path默认会包含D:\work\opencv-3.4.11\build\vs2017-x64-gpu-cuda11\python_loader目录。

在D:\soft\Miniconda3\Lib\site-packages目录下找到opencv.egg-link和easy-install.pth文件，删除后，重新python setup.py develop即可。

在Visual Studio 2017/2019中配置opencv

在依赖opencv的C/C++工程中，使用cmake进行构建，已经坚持了好几年。最近发现一个兼容性问题：VS2019可以直接用VS2017编译的opencv。why？

VS2015之后的运行库主版本号都是14，微软为其保留了二进制兼容性。所以，在VS2019下使用VS2015和VS2017的库无需再次进行编译即可直接使用。因此，在VS2019下使用VS2017的Qt是没有问题的，无需自己编译Qt库。

(https://blog.csdn.net/oLuoJinFanHua12/article/details/102900288)

微软的说明文档

尝试了一下，先用cmake+VS2019生成一个项目，里面用opencv3.4.10（自行编译版本，支持vs2017的）；然后手动替换工程的 “附加头文件搜索目录中opencv目录”以及“附加依赖库中的opencv库”，替换为opencv 3.3.0版本（官方直接下载的，只有vc14也就是vs2015支持），替换后可以运行。验证了上述Visual Studio二进制兼容性。

不过需要注意，如果直接用cmake+vs2019+opencv3.3，是没法生成.sln工程的，因为opencv3.3的cmake判断中，会进行拦截。。

VS使用静态编译

cmake时设定BUILD_WITH_STATIC_CRT为ON，效果是各种opencv库在release模式下，用/MT（而非默认的/MD）编译，也就是C运行库用静态库。

python版OpenCV无法显示图像

pip安装的opencv-python，4.4.0.42，很简单的imshow，发现不能show出来（pip和python是miniconda安装的）。代码：

import cv2

def test_imshow():
    im_pth = 'E:/data/VOC2007/JPEGImages/000001.jpg'
    im = cv2.imread(im_pth)
    cv2.imshow("image", im)
    cv2.waitKey(0)

if __name__ == '__main__':
    test_imshow()

报错输出：

F:\test>python test.py
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 13, in <module>
    test_imshow()
  File "test.py", line 9, in test_imshow
    cv2.imshow("image", im)
cv2.error: OpenCV(4.4.0) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-k3ngdfuh\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:651: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage'

解决：首先升级pip:

python -m pip install -U pip

然后重装opencv-python:

pip uninstall opencv-python
pip install opencv-python
posted @ 2017-04-15 16:08  ChrisZZ  阅读(20947)  评论(4)  编辑  收藏  举报