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使用的环境是Win10,Visual Studio 2019,Cmake3.28,cdua 11.7#xff0c;cudnn 8.5,如果只是在CPU环境下使用#xff0c;则不用安装CUDA。要使用GPU处理#xff0c;安装好CUDA之后#xff0c;要测试安装的CUDA是否能用。不能正常使用的话#xff0c;添加一下系统…一、环境
使用的环境是Win10,Visual Studio 2019,Cmake3.28,cdua 11.7cudnn 8.5,如果只是在CPU环境下使用则不用安装CUDA。要使用GPU处理安装好CUDA之后要测试安装的CUDA是否能用。不能正常使用的话添加一下系统环境变量。
二、源码
1.opencv的源码
打开opencv 官网选择要下载的源码。
2.opencv_contrib
打开 opencv_contrib 的git下载源码。 三、创建工程
1、选择源码与工程路径
打开cmake选择下载好的源码之后选择工程编译路径如下图
2.选择编译器
选择源码与工程路径之后点 confingure ,跳出以下界面选择自己安装的vs 版本
3.添加 contrib源码
在搜索栏输入extra然后指定 contrib源码的路径
4. 创建lib文件方式
查找world这个选项如果选择则只生成两个lib如果不选择则选择一大堆lib
5.选择CUDA
如果要使用GPU进行图像处理则要选择CUDA选项如果是cpu就不用选择选择GPU选择时CUDA安装不正确会报错
6.是否编译python环境
选择是否编译成python-opencv这里不建议选择如果想在python里面使用opencv,直接pip install opencv-python就可以了不用这么麻烦
6.生成工程
选择所有配置项之后依次点击下以下三个按键
7.打开工程
可以在build目录找到生成的vs工程使用vs2019打开工程
四、生成lib
1.选择生成库
选择生成debug或者release的
2.生成lib
生成lib和dll与exe文件这步比较慢
3.INSTALL
把所有用到lib和dllexe整合一个目录 运行之后在build目录下会生成一个install目录到这里所有编译都完成了把这个目录引入到工程目录就可以用了
五、错误
1.cv::xfeatures2d::VGG::getDefaultName(void)const
在编译中报下面的错误 严LNK2001 无法解析的外部符号 public: virtual class std::basic_stringchar,struct std::char_traits,class std::allocator __cdecl cv::xfeatures2d::VGG::getDefaultName(void)const (?getDefaultNameVGGxfeatures2dcvUEBA?AV? b a s i c s t r i n g D U ? basic_stringDU? basicstringDU?char_traitsDstdV?$allocatorD2stdXZ) opencv_world C:\LIB\opencv_4_7\build\modules\world\fast.cpp.obj 1 下载
patch__.zip
放到opencv 源码目录如果已经存这个目录覆盖目录然后清空工程从新创建工程再从头来一次就可以了。
