[常用工具] OpenCV_contrib库在windows下编译使用指南
本文主要讲述opencv及opencv_contrib库在windows下基于vs2017编译安装指南。所用OpenCV版本为OpenCV4.4,编译平台为vs2017。
文章目录
1 下载
在OpenCV的github仓库下载对应版本文件。链接地址为:
OpenCV仓库
在OpenCV_contrib的githuc仓库下载对应版本文件。链接地址为:
OpenCV_contrib仓库
注意OpenCV版本和OpenCV_contrib版本必须一致
然后将OpenCV解压后的文件目录opencv-4.4.0放入某个目录下,比如我的放入D盘opencv_440_contrib目录下,然后将OpenCV_contirb解压后的文件夹opencv_contrib-4.4.0放入opencv-4.4.0目录,在opencv-4.4.0目录下建立build目录,用于保存编译文件。具体文件结构如下:
- d:/opencv_440_contrib
- opencv-4.4.0
- ...
- build
- opencv_contrib-4.4.0
- ...
具体目录如图所示:
2 编译与安装
2.1 配置OpenCV标准库
打开cmake-gui,配置OpenCV标准库。cmake安装地址为:https://cmake.org/download/
打开后的cmake-gui设置源代码目录地址和生成文件地址,点击configure。如图所示:
然后配置编译器,选择对应其的编译器版本,然后选择编译平台版本。x64 or win32。然后点击finish,cmake将会自动编译文件。
在编译过程会出现如下情况,比如下载ippicv和ffmpeg。有时下载可能会失败。
通用的解决方式是离线下载,然后代替文件。要下载的文件可以打开D:\opencv_440_contrib\opencv-4.4.0.cache目录,查看哪些目录下有大小为0kb的文件,提取该文件的名字,下载对应的文件并改名替换源0kb文件。如下所示:
当然要下载的文件获得主要有三种办法:
- 搜索引擎搜索文件进行下载
- 替换下载链接,但是可能会失败。具体见windows下OpenCV库安装
- 官方第三方库地址下载(最稳妥)
这里具体讲一讲如何通过官方第三方库下载,首先进入opencv_3rdparty仓库
然后搜索对应文件版本下载即可,如图所示:
如果没有找到下载的文件,就打开D:\opencv_440_contrib\opencv-4.4.0\build\CMakeDownloadLog.txt文件,里面有下载文件的具体链接。然后通过第三方工具下载。CMakeDownloadLog.txt内容如下图所示:
当.cache目录无0kb文件,cmake-gui中继续执行configure。执行完之后需要查看底部窗口是否有红色提示。可能会出现OpenCVGenSetupVars.cmake:54,如下图所示:
解决办法为去除OPENCV_GENERATE_SETUPVARS选项,参考去除OpenCVGenSetupVars.cmake:54如下图所示。然后再继续点击configure。
2.2 配置OpenCV_contrib库
如果上一步骤完成,在cmake搜索框中搜索OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,并将其值设置成opencv_contrib文件夹中的modules,然后再点击configure,如下图所示:
编译过程如出现要下载第三方库,网络问题会失败,如图所示:
编译contrib库需要的第三方库文件具体有:
boostdesc_bgm.i
boostdesc_bgm_bi.i
boostdesc_bgm_hd.i
boostdesc_lbgm.i
boostdesc_binboost_064.i
boostdesc_binboost_128.i
boostdesc_binboost_256.i
vgg_generated_120.i
vgg_generated_64.i
vgg_generated_80.i
vgg_generated_48.i
face_landmark_model.dat
解决办法就是离线下载这些文件,将这些文件复制到opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/目录下,如下图所示。具体如何下载文件,网络搜索对应文件名或者查看build文件夹下的CMakeDownloadLog.txt文件提取下载链接,或者查看如下查看文章:
https://blog.csdn.net/u011736771/article/details/85960300
https://blog.csdn.net/AlexWang30/article/details/99612188
https://github.com/opencv/opencv_contrib/issues/1301
然后继续点击configure。可能某些版本还是出现文件下载错误,就把以上文件复制到.cache文件夹,修改名字。类似上一步配置OpenCV标准库一样,就可以配置成功。另外要注意的face_landmark_model.data文件很大约70MB,位于.cache/data目录下,最好离线下载。
检查.cache文件中是否存在0kb文件,安装记录是否报错。如果都正常,至此文件配置基本完成。如下图所示:
点击generate,然后可以跳过2.3节,查看2.4可以直接编译文件,但是建议看看2.3OpenCV需求配置,以加快OpenCV编译速度和提高后期OpenCV使用体验。
2.3 OpenCV需求配置
本节主要是为了加快OpenCV编译速度和提高后期OpenCV使用体验。
2.3.1 配置优化编译选项
首先搜索world,勾选BUILD_opencv_world。BUILD_opencv_world勾选的作用就是生成opencv_world.lib文件,在使用的时候,直接在附加依赖项添加opencv_world.lib就可以,主要是为了方便。没有打包的话,需要添加其它所有的lib文件。如图所示:
然后搜索nonfree,勾选OPENCV_ENABLE_NONFREE,这一项的作用就是使用非免费库。当然也可以不选,一般很少用。如图所示:
然后点击configure生成即可。
2.3.2 去除不必要选项
编译过程中,如果直接进编会译出一堆测试文件(_test_xxx)和性能测试文件(_perf_xxx),以及一些example例子。可以直接去除。
BUILD_EXAMPLES
BUILD_TESTS
BUILD_PERF_TESTS
BUILD_DOCS
Python相关编译可以去除,一般不编译Python库。
BUILD_opencv_python2
BUILD_opencv_python3
BUILD_opencv_python_bindings_generator
BUILD_opencv_python_tests
不同环境选项可能不同,搜索python即可。然后去除勾选,如下图所示:
此外如果不是编译java库,可以去除java编译选项。
BUILD_java
BUILD_opencv_java_bindings_generator
不同环境选项可能不同,搜索java即可。然后去除勾选,如下图所示:
所有选项配置后,直接configure,查看是否标红而且.cache是否有0kb文件,然后generate,成功后打开OpenProject即可。 如下图所示:
2.4 编译OpenCV
打开后的vs2017界面如下图所示,确定编译平台为debug/x64,
然后点击生成-生成解决方法即可,如下图所示。这样的好处是知道哪些模块生成失败。如果有生成译错误,检查即可。这一过程约10分钟到40分钟,不同机器时间不一样。
生成成功后,如下图所示:
如果生成后没有失败的,选择解决方案-CMakeTargets-INSTALL-仅用于项目-仅生成INSTALL,如下所示。就可以生成opencv_world440d.lib文件。提示成功后就可以在build文件夹下看到install文件夹。
此外以上操作只能生成OpenCV Debug版本。Release版本需要修改配置平台,重复以上操作。如下图所示:
最后如果生成了install文件夹,而且该文件夹下x64/vc15/lib目录下有对应的lib文件表明生成成功。如下图所示。install就是我们编译最后要使用的文件。
2.5 其他平台与语言环境的OpenCV_contrib库使用
如果是Python环境,不需要编译OpenCV contrib库,直接pip安装即可,命令如下:
pip install opencv-contrib-python
如果是linux平台参考如下文章:
https://blog.csdn.net/haoqimao_hard/article/details/82049565
3 配置与使用
3.1 配置
为了配置好OpenCV,个人习惯将上一步的install文件移到opencv_440_contrib目录下,并且重命名为build(以前使用直装版的习惯)。如图所示:
然后新建vs2017项目,然后选择属性管理器,新建属性列表opencv_440如图所示。这样该opencv_440属性列表以后可以重复导入使用,不需要每次新建工程都配置。
修改Debug|X64模式下的opencv_440属性,修改VC++目录下的可执行目录,包含目录,库目录。如下图所示:
可执行文件目录设置如下,其中vc15指的是编译平台,vc15就是vs2017。按照自己的编译平台选择文件夹。
d:\opencv_440_contrib\build\x64\vc15\bin
包含目录设置如下,添加头文件,但是要注意的是有些OpenCV版本下include目录有opencv目录,需要添加include\opencv目录,该版本只有opencv2目录,就不需要添加opencv目录了。
d:\opencv_440_contrib\build\include
d:\opencv_440_contrib\build\include\opencv2
库目录设置如下,其中vc15指的是编译平台。
d:\opencv_440_contrib\build\x64\vc15\lib
然后修改链接器-输入-附加依赖项,如下图所示:
附加依赖项设置如下。如果是debug版本就加d,release版本就去掉d。
opencv_world440d.lib
3.2 测试
测试代码如下:
// 生成aruco标志
#include "pch.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/aruco.hpp>
using namespace cv;
// 用于生成aruco图标
int main()
{
Mat markerImage;
// 生成字典
Ptr<cv::aruco::Dictionary> dictionary = aruco::getPredefinedDictionary(cv::aruco::DICT_6X6_250);
// 生成图像
// 参数分别为字典,第几个标识,图像输出大小为200X200,输出图像,标记边框的宽度
aruco::drawMarker(dictionary, 33, 200, markerImage, 1);
imwrite("marker33.png", markerImage);
return 0;
}
该代码主要基于OpenCV中的contrib/aruco模块生成aruco图标,将在运行文件目录下生成名为marker33.png的图片。如下图所示。如果成功生成marker33图片,表明opencv编译成功,能够使用contrib库。
4 参考
4.1 官方仓库
4.2 参考文档
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