- 导语
- 环境配置
- 系统环境
- Opencv版本
- 配置前准备
- 编译Opencv+Opencv_contrib
- 配置环境变量
- 新建项目,配置项目
读者你好! 这可能是你第一次使用 Opencv,下面所展示的内容将会引领你走进Opencv,实现你的所求。
读者你可以不使用文章中作者所说的环境版本,可以自己另选最新版本或者老版本,配置步骤基本一致
vs2019社区版、win10 64位 *** 作系统
Opencv版本Opencv版本为:opencv-4.5.2
Opencv-contrib的版本为:opencv_contrib-4.5.2
1.下载opencv-4.5.2
官网下载:https://opencv.org/releases/
2.下载opencv_contrib-4.5.2
== 注意: opencv安装包和contrib压缩包的版本要一致,否则后面的编译会出错 ==
官网下载:https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
** 3.下载cmake**
官网下载:https://cmake.org/download/
1.打开cmake
作者使用的是免安装的,直接运行即可
路径选择
1.是Opencv的安装路径
2.是新生成的bulid保存路径
3.设置完路径后点击Configure
1.选择你的vs版本,作者的是2019
2.选择系统,作者选的64位的,读者根据自己的实际情况而定
3.点击Finish,等待1-2分钟
现在第一次Configure结束,完成Opencv的配置,下面需要添加Opencv_contrib的文件路径
文件路径选择完毕后,再次点击Configure
再次点击Configure
直到配置文件没有飘红为止,点击Generate
**点击Open Project **
**在cmake-gui完成Generate后,"Open Project"就由灰色变为可选了,右击就使用之前配置的vs2019来打开编译(可以根据需要编译,如编译Release和Debug版):
因为下面的编译很费时间,所以在编译前我们一定要看仔细,Opencv_contrib的文件有没有配置进来,如果你的解决方案中没有modules文件夹或者modules文件夹中的文件不全,作者建议读者重复上面的步骤,直到modules的文件全部配置进来为止。
**
编译结束后,展开CMakeTargets文件夹,右击其中INSTALL==>选择仅用于项目==>选择仅生成INSTALL。
生成成功之后配置new_Bulid的环境变量
右击电脑==>属性==>高级系统设置==>环境变量==>找到里面的path目录
将:D:\OpenCV\by\opencv-4.5.2\new_Bulid\install\x64\vc16\bin中的目录复制到path里面
新建一个opencv项目,更新vs2019项目的属性文件,使用新编译的opecv库和扩展库contrib
包含目录:
D:\OpenCV\by\opencv-4.5.2\new_Bulid\install\include
D:\OpenCV\by\opencv-4.5.2\newbulid\install\include\opencv2
库目录:D:\OpenCV\by\opencv-4.5.2\new_Bulid\install\x64\vc16\lib
附加依赖项:opencv_aruco452.lib
opencv_bgsegm452.lib
opencv_bioinspired452.lib
opencv_calib3d452.lib
opencv_ccalib452.lib
opencv_core452.lib
opencv_datasets452.lib
opencv_dnn_objdetect452.lib
opencv_dnn_superres452.lib
opencv_dnn452.lib
opencv_dpm452.lib
opencv_face452.lib
opencv_features2d452.lib
opencv_flann452.lib
opencv_fuzzy452.lib
opencv_gapi452.lib
opencv_hfs452.lib
opencv_highgui452.lib
opencv_img_hash452.lib
opencv_imgcodecs452.lib
opencv_imgproc452.lib
opencv_intensity_transform452.lib
opencv_line_descriptor452.lib
opencv_mcc452.lib
opencv_ml452.lib
opencv_objdetect452.lib
opencv_phase_unwrapping452.lib
opencv_photo452.lib
opencv_plot452.lib
opencv_quality452.lib
opencv_rapid452.lib
opencv_reg452.lib
opencv_stitching452.lib
opencv_video452.lib
opencv_videoio452.lib
配置完成后就可以开启人脸识别之旅了
此文章为连载,后续更新。
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