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https://www.toutiao.com/article/7277385909128626699/?log_from=ab40236bf4bd7_1694533586918 (一个开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上)  OpenCV是一个开源跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV中很多高级功能如人脸识别等皆包含在Contrib扩展模块中，要使用这些功能需要将Contrib与OpenCV一起联合编译。 本文详细介绍在windows平台下，Qt 5.14.2+OpenCV 4.5.4环境的搭建过程，亲测有效。后续文章介绍基于OpenCV的图片处理方法。 1 工具及下载1.1 安装CMake CMake是用于编译的基本工具，官网下载获得最新版本的安装包（链接： 其中，在“Install options”页面中选中“Add CMake to the system PATH for all users”单选按钮添加系统路径变量。可以同时勾选“Create CMake Desktop Icon”复选框，以便在安装完成后在桌面上创建CMake的快捷方式图标。 接下去的安装过程很简单，跟着向导的指引往下操作即可，直到完成安装为止。 1.2 添加系统环境变量 进入Windows系统环境变量设置对话框。可以看到，由于刚才的设置,CMake已经自动将其安装路径“C:\Program Files\CMake\bin”写入环境变量Path中。 在环境变量Path的编辑框中，进一步添加Qt相关的路径变量： C:\Qt\Qt5.14.2\5.14.2\mingw73_64\bin C:\Qt\Qt5.14.2\5.14.2\mingw73_64\lib C:\Qt\Qt5.14.2\Tools\mingw730_64\bin 这样设置后，系统就能同时识别到Qt与CMake两者所在的路径。 1.3 安装Python 由于OpenCV库的某些功能模块的运行还依赖于Python平台，故编译前还要在自己的计算机操作系统中安装Python语言，本文安装的是64位Python 3.8,从Python官网下载获得安装包“python-3_8.10-amd64.exe”，双击启动安装向导即可。 1.4 下载OpenCV 可以在官网下载OpenCV，但其网络较差，经常无法访问。网上找到一个好心人建立的库地址： 关于opencv的版本，目前最新的是4.8.0。我用其编译，会报如下的错误： error: temporary of non-literal type 'google::protobuf::internal::CallOnceIn… 上网搜索了一下，发现原因在于Qt 5.14.2自带的MinGW编译器，不支持最新版本opencv中的protobuf（版本3.19）。而OpenCV 4.5.4版本中的protobuf版本是3.5.1，没有C++语法的新特性，因此不会出现问题。 因此，我们选择OpenCV 4.5.4版，得到“opencv-4.5.4.zip”。 1.5 下载Contrib OpenCV官方将己经稳定成熟的功能放在OpenCV包里发布，而正在发展中尚未成熟的技术则统一置于Contrib扩展模块中。通常情况下，下载的OpenCV中不包含Contrib扩展库的内容，如果只是进行一般的图片、视频处理，则仅使用OpenCV就足够了。但是OpenCV中默认不包含SIFT、SURF等先进的图像特征检测技术，另外一些高级功能（如人脸识别等）都在Contrib扩展库中，若欲充分发挥OpenCV的强大功能，则必须将其与Contrib扩展库放在一起联合编译使用。 选择Contrib扩展库的版本必须与OpenCV的版本严格一致，这里选择4.5.4版，下载得到“opencv_contrib-4.5.4.zip”。 2 编译前准备我们使用CMake将OpenCV及其对应的Contrib联合编译为可供使用的Qt库，在执行编译之前，还要做如下准备工作。 2.1 准备目录 (1) 在D盘根目录下新建“OpenCV\Opencv_4.5.4-Source”文件夹，将下载得到的OpenCV库的“opencv-4.5.4.zip”包解压，将得到的所有文件复制到该文件夹中。 (2) 在D盘根目录下新建“OpenCV\Contrib_4.5.4-Source”文件夹，将下载得到的Contrib扩展库的“opencv_contrib-4.5.4.zip”包解压，将得到的所有文件复制到该文件夹中。 (3) 在D盘根目录下再新建一个“OpenCV\Opencv_4.5.4-Build”文件夹，用于存放编译后生成的文件和库。 2.2 改动源文件 新版的OpenCV源代码与编译器之间存在某些不兼容之处。参考了一些内容，对OpenCV库的源文件进行了修改。 (1)修改：“D:\OpenCV\Opencv_4.5.4-Source\modules\videoio\src\cap_dshow.cpp”文件，增加宏定义语句：#define STRSAFE_NO_DEPRECATE，修改后如下：  (2) 修改：“D:\ OpenCV\Opencv_4.5.4-Source\modules\photo\test\test_hdr.cpp”文件，增加头文件包含“#include<ctime>”和“#include<cstdlib>”，如下所示，  3 编译配置经过以上各步的前期准备后，就可以正式开始配置编译信息了。 3.1 设置路径 首先打开CMake工具进行编译相关的配置。双击桌面图标“CMake(cmake-gui)”,启动CMake,出现CMake主界面。 单击右上角的“Browse Source...”按钮，选择待编译的源代码路径为“ 3.2 选择编译器 设置好路径后，单击左下角的“Configure”按钮，弹出如下图所示的窗口  选中“Specify native compilers”单选按钮表示由用户来指定本地编译器，然后从下拉列表中选择所用的编译器为Qt自带的“MinGW Makefiles”。 单击“Next”按钮，在弹出的如下图所示的界面上要求用户指定编译器所对应的C/C++编译程序路径，这里选择C编译程序的路径为“  单击“Finish”按钮回到CMake主界面，此时主界面上的“Configure”按钮变为“Stop”按钮，右边进度条显示进度，同时下方输出一系列信息，表示编译器配置正在进行中，如下图所示  随后，在主界面中央生成了一系列红色加亮选项条的列表，同时下方信息栏中输出“Configuring done”，表示编译器配置完成。 3.3 设置编译选项 这些红色加亮的选项并非都是必须编译的功能，在其中要确保选中“WITH_OPENGL”和“WITH_QT”这两个编译选项。同时，要确保取消勾选“WITH_MSMF”编译选项。  另外，为了将Contrib扩展库与OpenCV无缝整合，还需要设置OpenCV的外接模块路径，如下图所示，从众多的红色加亮选项条中找到一个名为“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”的选项，设置其值为“  设置完成后，再次单击“Configure”按钮，界面上的红色加亮的选项全部消失后，点击Generate按钮，在下方信息栏中输出“Generating done”，表示编译选项全部配置完成，如图所示。  提示：如果此时CMake主界面上仍存在红色加亮的选项，则表示配置过程中发生异常。解决办法是，再次单击“Configure”按钮重新进行配置，直到所有的红色加亮的选项完全消失为止。 4 开始编译所有的设置项都完成后，就可以开始编译了。打开Windows命令行，进入到事先建好的编译生成目标目录“D:\OpenCV\Opencv_4.5.4-Build”下，输入编译命令：mingw32-make 启动编译过程，如图所示。  命令窗口中不断地输出编译过程中的信息，同时显示编译的进度。这个编译过程需要等待1个小时左右，且比较耗计算机内存。为加快编译进度，建议在编译开始前关闭系统中其他应用软件和服务。另外，由于编译器还会联网下载所需的组件，为使其工作顺利，避免不必要的打扰，建议开始编译前就关闭杀毒软件，同时关闭Windows防火墙。 在进度显示100%时，出现“Built target opencv_version_win32”信息，表示编译成功，如下图所示。  5 安装OpenCV库编译完成的OpenCV库必须在安装后才能使用，在命令行中输入： mingw32-make install 安装OpenCV库，命令窗口中输出安装过程及进度，安装过程比编译过程要快得多，很快就能安装好。 此时，打开“D:\OpenCV\Opencv_4.5.4-Build”文件夹，可以发现其下己经编译生成了很多文件，其中有一个名为“install”的子目录，进入其中即“D:\OpenCV\Opencv_4.5.4-Build\install\x64\mingw\bin”文件夹中的所有文件就是编译安装好的OpenCV库文件。 最后，将D:\OpenCV\Opencv_4.5.4-Build\install\x64\mingw\bin添加到系统环境变量PATH中。 6 测试6.1 新建项目 新建Qt项目，类型为Qt Widgets Application，编译器使用MinGW 64-bit，与OpenCV库的编译器一致。 6.2 项目文件 打开项目文件，添加如下语句： INCLUDEPATH += D:\OpenCV\Opencv_4.5.4-Build\install\include LIBS += D:\OpenCV\Opencv_4.5.4-Build\install\x64\mingw\lib\libopencv_*.a 6.3 程序代码 修改mainwindows.cpp，如下 #include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent)
: QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow)
{
ui->setupUi(this);
Mat image=imread("D:/OpenCV/test.jpg",1); // 绝对路径
namedWindow("Display window",WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Display window",image);
}
MainWindow::~MainWindow()
{
delete ui;
}6.4 编译运行 至此，OpenCV安装终于完成！ ———————————————— 觉得有用的话请关注点赞，谢谢您的支持！ 对于本系列文章相关示例完整代码有需要的朋友，可关注并在评论区留言！ 评论： OpenCV中很多高级功能如人脸识别等皆包含在Contrib扩展模块中，要使用这些功能需要将Contrib与OpenCV一起联合编译。另外，为了将Contrib扩展库与OpenCV无缝整合，还需要设置OpenCV的外接模块路径，如下图所示，从众多的红色加亮选项条中找到一个名为“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”的选项，设置其值为“D:/OpenCV/Contrib_4.5.4-Source/modules”（即之前在准备时存放Contrib源文件目录下的“modules”子目录） |
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来自： 山峰云绕 > 《机器学习视觉训练模式识别摄像头搜索原理》
