opencv3.3+opencv_contrib配置.docx

### OpenCV 3.3与OpenCV_contrib的配置详解 #### 一、前言 随着计算机视觉技术的不断发展，OpenCV作为一款强大的开源计算机视觉库，其应用范围日益广泛。OpenCV 3.3版本发布时引入了许多新特性，尤其是加入了深度学习网络支持(DNN)模块，这使得OpenCV在处理复杂的视觉任务方面更加得心应手。然而，标准版的OpenCV并不包含所有最新的算法和技术，为了获得这些最新的功能，我们需要整合OpenCV_contrib项目到OpenCV中。 #### 二、准备工作 在开始配置之前，我们需要准备以下工具： 1. **OpenCV 3.3.0**：这是我们要配置的基础版本。 2. **OpenCV_contrib**：这是一个扩展包，包含了最新的算法和技术。 3. **Visual Studio 2015 Win64 bit**：用于编译OpenCV。 4. **CMake 3.7+**：用于配置构建环境。 5. **操作系统**：本教程以Windows 10 64位系统为例。 #### 三、下载源代码和工程文件 1. **OpenCV 3.3.0**：从官方网站`http://opencv.org/`下载对应版本的源代码。 2. **OpenCV_contrib**：从GitHub上获取最新版本的OpenCV_contrib，链接为`https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.3.0`。确保下载与OpenCV版本匹配的分支。 #### 四、配置CMake 1. **创建工作目录**：创建一个名为“OpenCV”的文件夹，将下载的OpenCV 3.3.0源码解压缩到该文件夹中。接着，将下载好的`opencv_contrib.zip`解压，并重命名为`opencv_extra`，同样放置在“OpenCV”文件夹内。 2. **打开CMake**：启动CMake，设置源码路径为OpenCV 3.3.0的解压目录，设置构建目录为一个新的文件夹，例如“VSProject”。 3. **配置参数**：点击“Configure”，根据所使用的编译器版本选择相应的选项。配置完成后再次点击“Configure”按钮确认设置无误。 4. **设置额外路径**：通过“Add Entry”添加额外的路径，指向`opencv_extra`的位置。 5. **生成项目文件**：点击“Generate”生成Visual Studio的项目文件。此时可以稍作休息，等待配置过程完成。 #### 五、编译生成DLL 1. **打开解决方案**：使用Visual Studio 2015打开在“VSProject”文件夹中生成的`opencv.sln`解决方案。 2. **编译项目**：编译过程可能比较漫长，请耐心等待直至编译完成。编译结束后，在项目的输出目录下会生成Release x64和Debug x64版本的DLL文件。 3. **生成.lib文件**：除了DLL文件外，还会生成对应的.lib静态库文件，这些文件对于开发过程中非常重要。 #### 六、总结 通过上述步骤，我们成功地将OpenCV_contrib中的最新功能集成到了OpenCV 3.3.0中。这样不仅可以利用OpenCV的标准功能，还能享受到更多的高级算法和技术。需要注意的是，整个配置过程可能会遇到各种问题，比如依赖库缺失、编译错误等，这时候就需要查阅官方文档或社区资源进行解决。此外，由于OpenCV 3.3.0中正式加入了DNN模块，这意味着我们可以更方便地实现基于深度学习的计算机视觉应用，这对于研究者和开发者来说无疑是个巨大的福音。