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配置opencv

配置opencv

作者: 带着白卡去旅行 | 来源:发表于2018-09-11 19:49 被阅读18次

    原帖转于csdn 为了以后的学习
    https://blog.csdn.net/weixin_41695564/article/details/79925379

    前言:
    由于OpenCV功能越来越臃肿,OpenCV3改变了项目架构,使用内核+插件的架构形式。 因此,OpenCV从2.x到3.x是一个很大的转变,对于很多功能不完善、性能不稳定的模块,都被放到了extra_modules(扩展模块)里面了。在Github中,除了存放正式版OpenCV的主仓库和新增加的OpenCV_extra仓库外,还添加了一个OpenCV_contrib的全新仓库,功能有:脸部识别、文本识别、边缘检测、追踪算法等,里面存放的是功能未稳定的代码,如果需要使用这些功能,就需要重新进行编译。
    由于任务要求,需要把OpenCV的扩展模块中的xfeatures给包含进来,因此自己手动编译OpenCV3.1.0与其扩展模块实现。这个过程其实并不难,只要如下三步即可实现。在正式开始之前,有些准备工作需要做,就是下载OpenCV3.1.0还有其扩展模块,以及CMake GUI工具。在这里,我先贴出下载地址,大家如果有需要可以去上面下载。

    OpenCV3.1.0下载地址:
    https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.1.0/opencv-3.1.0.exe/download

    OpenCV3.1.0安装教程:
    https://blog.csdn.net/qq_17550379/article/details/78201442

    OpenCVcontrib下载地址:
    https://github.com/opencv/opencv_contrib

    cmake-gui下载地址(3.11.0): https://cmake.org/download/

    一、下载OpenCV contrib
    这里我事先已经下载并配置好了VS2015和OpenCV3.1.0,所以我们直接下载OpenCVcontrib,进入上面给出的网址,点击releases,如下:

    下载contribe

    进入releases以后:

    release

    由于我的OpenCV版本是3.1.0,因此我们下载对应的zip压缩文件到指定文件夹下,如下:

    zip

    下载好以后我们对其进行解压缩:

    解压

    进入解压后的文件夹下:

    解压后.png

    二、下载cmake-gui**

    我们进入网址,选择win64位版本对应的压缩包,如下所示:

    cmake下载

    点击下载:

    下载

    下载好以后,我们对其进行解压缩:

    然后我们在OpenCV的安装目录下新建一个newbuild文件夹,用来存放编译扩展模块后的生成文件:

    解压后

    打开其bin目录下的cmake-gui.exe工具:

    camake-gui

    运行该程序,输入如下目录:

    运行

    然后点击Generate进行编译:

    编译

    第一次导出时需要设置后面用来编译此OpenCV.sln工程的VS的版本(这里特别要注意的是,自己机器上是否装有相应的VS版本,如果没有装,还是要编译就会出错,可能是找不到对应的工具原因,以及选择X86和X64),这里用的是VS 2015。

    注意版本

    稍等片刻:

    微信截图_20180911191559.png

    (1)真是天有不测风云,人有悲欢离合,结果报错:

    Downloading opencv_ffmpeg.dll...
    
    CMake Error at cmake/OpenCVUtils.cmake:895 (file):
    file DOWNLOAD HASH mismatch
    
    for file: [D:/OpenCV3.1/opencv/sources/3rdparty/ffmpeg/downloads/89c783eee1c47bfc733f08334ec2e31c/opencv_ffmpeg.dll]
    expected hash: [89c783eee1c47bfc733f08334ec2e31c]
    actual hash: [3f05c9b2e6866360eedb35ff3dddff65]
    status: [28;"Timeout was reached"]
    
    Call Stack (most recent call first):
    3rdparty/ffmpeg/ffmpeg.cmake:10 (ocv_download)
    cmake/OpenCVFindLibsVideo.cmake:206 (include)
    CMakeLists.txt:536 (include) 
    
    CMake Error at cmake/OpenCVUtils.cmake:899 (message):
    Failed to download opencv_ffmpeg.dll. Status=28;"Timeout was reached"
    Call Stack (most recent call first):
    3rdparty/ffmpeg/ffmpeg.cmake:10 (ocv_download)
    cmake/OpenCVFindLibsVideo.cmake:206 (include)
    CMakeLists.txt:536 (include) 
    

    仔细分析,其实是sources\3rdparty\ffmpeg\downloads目录下的opencv_ffmpeg.dll,由于下载不成功导致以上错误 。

    于是我们自行下载这两个文件:

    下载网址如下

    https://raw.githubusercontent.com/Itseez/opencv_3rdparty/8aeefc4efe3215de89d8c7e114ae6f7a6091b8eb/ffmpeg/opencv_ffmpeg.dll

    https://raw.githubusercontent.com/Itseez/opencv_3rdparty/8aeefc4efe3215de89d8c7e114ae6f7a6091b8eb/ffmpeg/opencv_ffmpeg_64.dll

    然后再将opencv_ffmpeg.dll放在目录下
    sources\3rdparty\ffmpeg\downloads\89c783eee1c47bfc733f08334ec2e31c

    将opencv_ffmpeg_64.dll放在目录
    sources\3rdparty\ffmpeg\downloads\35fe6ccdda6d7a04e9056b0d73b98e76

    (2)重新编译,结果又发生错误:

    CMake Error at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:73 (file):
    file DOWNLOAD HASH mismatch
    
    for file:[D:/OpenCV3.1/opencv/sources/3rdparty/ippicv/downloads/windows-04e81ce5d0e329c3fbc606ae32cad44d/ippicv_windows_20151201.zip]
    expected hash: [04e81ce5d0e329c3fbc606ae32cad44d]
    actual hash: [f407b66b95729ddd35da423d75ba651a]
    status: [28;"Timeout was reached"]
    
    Call Stack (most recent call first):
    3rdparty/ippicv/downloader.cmake:110 (_icv_downloader)
    cmake/OpenCVFindIPP.cmake:237 (include)
    cmake/OpenCVFindLibsPerf.cmake:12 (include)
    CMakeLists.txt:537 (include) 
    
    CMake Error at 3rdparty/ippicv/downloader.cmake:77 (message):
    ICV: Failed to download ICV package: ippicv_windows_20151201.zip.
    Status=28;"Timeout was reached"
    Call Stack (most recent call first):
    3rdparty/ippicv/downloader.cmake:110 (_icv_downloader)
    cmake/OpenCVFindIPP.cmake:237 (include)
    cmake/OpenCVFindLibsPerf.cmake:12 (include)
    CMakeLists.txt:537 (include) 
    
    Configuring incomplete, errors occurred!
    
    See also "D:/OpenCV3.1/opencv/newbuild/CMakeFiles/CMakeOutput.log".
    
    See also "D:/OpenCV3.1/opencv/newbuild/CMakeFiles/CMakeError.log".
    

    仔细分析,原理是ippicv无法下载,我们自己手动下载:

    下载地址如下
    https://raw.githubusercontent.com/Itseez/opencv_3rdparty/81a676001ca8075ada498583e4166079e5744668/ippicv/ippicv_windows_20151201.zip

    windows平台,将ippicv_windows_20151201.zip放在
    sources\3rdparty\ippicv\downloads\windows04e81ce5d0e329c3fbc606ae32cad44d

    将所有需要下载的文件都放到相应的目录,在开始CMake,配置完成:

    配置

    第一次编译完成之后,我们需要将额外的opencv_contrib加到工程中进行第二次编译,在配置表中找到“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”,设置其参数值为open_contrib源码包中的modles目录。一次之后如果还有红色的块,继续configure,直到全部变白为止。 然后点击Generate,回提示Generate Done。恭喜,完成了一半!!!

    配置ing peizhiing

    编译完成后,我们在资源管理器下查看上面设置的文件输出目录,发现目录下多出了很多文件,其实就是OpenCV.sln工程文件:

    查看目录

    三、配置VS生成install
    > 用VS 2015打开OpenCV.sln工程,在解决方案中可以查看工程目录:

    sln

    编译生成debug版本的库,记得在此之前要选择编译的平台信息,这就是编译生成debug版本和release版本的区别,也可以选择release,因为自己的工程可能要用到相应的动态链接库。

    我们先对项目进行重新生成解决方案:

    解决方案

    等待一段时间,直至生成完毕:

    等待完成

    找到CMakeTargets->INSTALL, 右键选择生成install即可。这样就会D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild下面多出一个install的文件夹,到如果能成功生成,编译就结束了。

    install

    等待几分钟:


    完成

    然后,在工程目录newbuild下的install目录中,可以看到生成了一堆文件,这堆文件代表着编译完成:


    微信截图_20180911193440.png

    四、配置新的库文件

    重新配置OpenCV,新建一个项目打开,然后配置opencv工程属性:


    opencv工程属性

    打开属性管理器:

    opencv工程属性

    双击图中Microsoft.Cpp.Win32.use前面的扳手图标,进行配置:

    配置

    设置可执行文件目录:

    配置

    设置包含目录:

    包含目录

    包含以下文件目录:

    D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\include
    D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\include\opencv
    D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\include\opencv2

    设置库文件目录:

    库目录

    设置库目录:

    库目录

    然后是附加依赖项:

    这里版本不同会有出入 放上我的3.2版本的库文件
    [opecv3.2]在里面粘贴如下库文件:
    opencv_aruco320d.lib
    opencv_bgsegm320d.lib
    opencv_bioinspired320d.lib
    opencv_calib3d320d.lib
    opencv_ccalib320d.lib
    opencv_core320d.lib
    opencv_datasets320d.lib
    opencv_dnn320d.lib
    opencv_dpm320d.lib
    opencv_face320d.lib
    opencv_features2d320d.lib
    opencv_flann320d.lib
    opencv_fuzzy320d.lib
    opencv_highgui320d.lib
    opencv_imgcodecs320d.lib
    opencv_imgproc320d.lib
    opencv_line_descriptor320d.lib
    opencv_ml320d.lib
    opencv_objdetect320d.lib
    opencv_optflow320d.lib
    opencv_phase_unwrapping320d.lib
    opencv_photo320d.lib
    opencv_plot320d.lib
    opencv_reg320d.lib
    opencv_rgbd320d.lib
    opencv_saliency320d.lib
    opencv_shape320d.lib
    opencv_stereo320d.lib
    opencv_stitching320d.lib
    opencv_structured_light320d.lib
    opencv_superres320d.lib
    opencv_surface_matching320d.lib
    opencv_text320d.lib
    opencv_tracking320d.lib
    opencv_video320d.lib
    opencv_videoio320d.lib
    opencv_videostab320d.lib
    opencv_xfeatures2d320d.lib
    opencv_ximgproc320d.lib
    opencv_xobjdetect320d.lib
    opencv_xphoto320d.lib

    最后设置环境变量, 我的编译生成的OpenCV v14/bin的目录如下:

    D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\install\x86\vc14\bin

    微信截图_20180911194009.png 微信截图_20180911194014.png

    五、代码测试

    为了测试扩展模块是否配置成功,我们编写测试代码:

    #include<opencv2/opencv.hpp>
    #include<iostream>
     
    using namespace cv;
    using namespace std;
    using namespace cv::xfeatures2d;
     
    int main( )
    {
        Mat img = imread("1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
        if (img.empty())
        {
            printf("could not load image...\n");
            return -1;
        }
        namedWindow("原图:", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("原图:", img);
     
        int minHessian = 400;
        Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian);
        vector<KeyPoint> keypoints;
        detector->detect(img, keypoints);
     
        Mat img_keypoints;
        drawKeypoints(img, keypoints, img_keypoints, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
        namedWindow("key points", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("key points", img_keypoints);
     
        waitKey(0);
        return 0;
    }
    

    运行代码,结果如下:

    SURF特征匹配效果

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