1.CMake编译Opencv(VS2022)
2.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
3.Windows纯命令行Cmake源码编译安装OpenCV
4.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
5.一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译与环境配置
6.win10 cmake源码编译安装opencv（c++,qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）

CMake编译Opencv(VS2022)

       已经成功利用CMake编译了OpenCV 4.7.0，适用于Visual Studio 。以前的版本可能会与VS存在兼容性问题，但现在的情况得到了改善。本文旨在分享一个实用的教程，解决国内用户在编译OpenCV过程中遇到的groupcache源码分析下载速度慢和设置问题，尤其是针对CUDA和CUDNN的安装。

       以下是所需软件及版本：CMake 3..3、Visual Studio 、OpenCV 4.7.0、OpenCV-Contrib 4.7.0，以及CUDA .1.0_.和cudnn-windows-x_-8.8.1.3。下载链接可在提供的软件工具传送门中找到，如CMake官网和OpenCV下载页面。

       安装步骤相对简单，只需确认安装选项并配置环境变量。OpenCV-Contrib包含一些商业功能，根据需求选择编译或直接下载预编译版本。注意确保OpenCV和OpenCV-Contrib版本匹配。

       编译前需要安装Visual Studio 社区版和CUDA/CUDNN，注意两者版本要对应。安装过程中，可能需要注册Nvidia账号并开通开发者权限，尽管过程可能繁琐，但耐心等待即可。

       编译过程中遇到下载问题，可通过修改链接和使用迅雷等工具解决。dnf怎么打怪源码将OpenCV和opencv-contrib解压到opencvbuild目录，使用CMake配置编译选项，如BUILD_opencv_world、OPENCV_DNN_CUDA等。遇到错误时，参考相关博主的解决方案，如检查CMakeDownloadLog.txt文件，下载缺失的库文件。

       最终，通过调试设置、添加包含和库目录，以及配置环境变量，即可验证OpenCV的正确编译和链接。对于新手开发者，推荐阅读相关深度学习教程以深入了解CUDA+CUDNN的安装。

       文章最后，通过创建一个C++控制台项目，展示了如何将编译后的库文件和环境变量配置到项目中，以实现OpenCV功能的使用。

编程工具篇编译OpenCV+opencv_contrib

       在进行Unity：从零开始搞AR教程时，我们需要集成ArUco功能，这就需要将opencv_contrib模块与opencv进行编译。以下是详细的编译步骤：

       首先，访问CMake官网下载最新版本（如cmake-3..0-rc1-windows-x_.msi）并安装。

       然后，去GitHub下载OpenCV（选择4.5.3版本）和opencv_contrib的视频直播平台 源码源码，链接分别为：

       opencv-4.5.3-vc_vc.exe

       Source code (zip)

       下载后解压OpenCV和opencv_contrib的源码包。

       接下来，使用CMake进行编译。在CMake的配置过程中，选择Visual Studio （根据你的系统调整），配置路径为opencv源代码目录和你想要生成二进制文件的位置。确保勾选"BUILD_opencv_world"，并输入"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"（如果有需要）。点击Configure，然后Generate，生成过程完成后进入build目录。

       在build目录中，打开OpenCV.sln文件，选择“批生成”，勾选"ALL_BUILD"和"INSTALL"，最后点击生成。编译完成后，头文件和动态库会在Install文件夹中找到。

       最后一步，如果你已经在Windows系统上配置过OpenCV环境（参阅编程工具篇），则无需重复，直接使用生成的环境变量即可。如果之前未配置，建议参考相关教程进行设置或更新。

Windows纯命令行Cmake源码编译安装OpenCV

       创建GitHub项目后，我期望实现自动Action，javaweb租房源码每次Push触发构建，确保代码无编译问题。然而，在Windows纯命令行环境下使用CMake工具源码编译和安装OpenCV，过程复杂且令人头疼。多数开发者习惯于Linux环境，Windows系统编程则被视为麻烦。面对甲方爸爸的诸多需求，我不得不接受挑战。

       首先，打开CMD开始行动。但，别担心，直接操作会让人觉得不那么友好。请自行查阅相关资料，这里不详述。

       为了构建OpenCV，你需要以下步骤：

       1. **创建工程目录**：在CMD中，使用`mkdir`创建项目目录。

       2. **编写C++代码**：根据项目需求，编写C++代码文件。

       3. **编写CMakeLists.txt**：创建此文件并配置CMakeLists.txt，包含项目名称、源文件、目标及依赖等信息。示例配置如下：

        cmake

        cmake_minimum_required(VERSION 3.)

        project(OpenCVProject)

        find_package(OpenCV REQUIRED)

        include_directories(${ OpenCV_INCLUDE_DIRS})

        add_executable(${ PROJECT_NAME} main.cpp)

        target_link_libraries(${ PROJECT_NAME} ${ OpenCV_LIBS})

       4. **Build Project**：在项目目录中执行`cmake .`生成构建文件，ppo算法源码详解然后使用`make`或`mingw-make`编译项目。

       请按照上述步骤操作。如果遇到问题，欢迎在评论区分享你的经验或困惑，大家共同解决。

OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV

       MacOS上OpenCV源码编译与使用教程

       在视觉任务中，开源库OpenCV经常被用到，它支持多种语言接口，适用于多平台。在MacOS上直接安装包不可用时，我们需要自行编译。本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手，详细展示源码编译与配置过程。

       1. 下载源码并解压

       首先，从官网下载对应版本（4.8.0）的源码，确保opencv与opencv_contrib的版本一致。通过命令行进行下载，解压后放置于工作目录。

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译，需要先安装。创建编译文件夹，然后使用CMake指令配置编译环境，注意指定opencv和opencv_contrib的路径。

       3. CMake编译与下载依赖

       完成CMake配置后，进行make编译，注意网络通畅以确保第三方库的下载。编译成功后，会生成所需文件。

       4. 安装与案例测试

       执行make install，安装OpenCV到指定路径。接着，创建一个C++文件main.cpp，编写简单代码以读取并展示，通过CMakeLists.txt文件配置编译路径。

       5. VS Code环境测试

       在VS Code中，通过CMakeLists.txt配置并编译main.cpp，确认OpenCV库路径正确，运行程序，成功处理。

       总结

       通过上述步骤，您已在MacOS上成功源码编译并配置了OpenCV，实现了处理功能。在实际项目中，这将为您提供灵活的环境和更好的控制。

一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译与环境配置

       版本：VS、CMake3..3、OpenCV3.4.7

       在安装OpenCV的过程中，环境配置和扩展模块的编译往往给新手们带来困扰。本文旨在帮助新手们一次性解决OpenCV的安装和扩展模块编译问题。

       原文：一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译与环境配置

       更多相关内容，请关注公众号「3DCV」，获取工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、最新最前沿论文和科技动态。推荐阅读：

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       4、 基于面结构光的高反射物体重建方法(相位偏折术)

win cmake源码编译安装opencv（c++,qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）

       要使用Qt与Windows上的OpenCV，当默认的msvc版本不满足需求时，需要通过源码编译安装，并配合cmake工具。以下是详细的步骤：

       首先，下载OpenCV sources版本，同时确保已经安装了cmake编译工具，这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中，需将mingw的bin路径（例如：D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin）添加到环境变量，验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。

       解压OpenCV到指定位置，创建一个build文件夹。使用cmake-gui，设置源码路径和build文件夹，配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题，如ffmpeg下载失败，这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt，修改其中的下载地址为/。

       在cmake-gui中，勾选with_qt和with_opengl，取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持，可以使用pip安装。配置完成后，再次点击configure并生成makefile，确保所有路径正确。

       在build文件夹中，通过mingw-make -j（根据你的CPU核心数设置线程数，例如）开始编译，最后执行mingw-make install。安装后，别忘了将安装路径（如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin）添加到系统环境变量。

       通过这些步骤，你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了，无需担心ffmpeg下载失败的问题。

Cmake安装和生成opencv的解决方法

       Cmake安装步骤：

       首先，访问Cmake的官方下载页面，根据你的操作系统（如Windows-x_）选择适合的版本进行下载。

       下载完成后，将Cmake安装到任意位置，具体步骤这里不再赘述。

       运行和生成OpenCV解决方案：

       在安装目录的C:\cmake-3..0-windows-x_\bin下，找到并运行cmake-gui.exe。在界面中，点击"where is the source code"右侧的浏览按钮，定位到OpenCV源代码文件夹，通常是F:\opencv\sources。

       接着，选择"browse build"，指定解决方案生成的路径。点击"configure"进行第一次配置，选择你的编译IDE。如果配置无误，点击"finish"，配置完成后进入下一步。

       注意，如果路径包含中文字符，可能会出现警告，应避免这种情况。配置完成后，再次点击"configure"，默认设置即可，无需额外勾选或取消。

       完成第二次配置后，点击"generate"，等待"generating done"的提示，表示解决方案生成完成。此时，在之前指定的生成路径下，你会找到opencv.sln文件。

       打开解决方案资源管理器，你可以根据自己的需求选择和学习源代码。初次编译可能会出现错误，这是正常现象，因为ALL_BUILD默认为启动项，但不是可以直接执行的。只需在解决方案资源管理器中更改启动项目，问题即可解决。

       至此，Cmake生成OpenCV解决方案的全过程已顺利结束。