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1.一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译与环境配置
2.CMake编译Opencv(VS2022)
3.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV
4.windows下用cmake构建opencv项目
5.Cmake安装和生成opencv的解决方法
6.在Ubuntu使用cmake-gui编译Opencv+Opencv_contib+CUDA11.3

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源码及扩展模块的网上买源码被告侵权的原因编译与环境配置

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CMake编译Opencv(VS)

       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。hash足球源码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。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，源码捞腌菜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。

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，腾讯微源码通过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。

windows下用cmake构建opencv项目

       为了在Windows环境下使用CMake构建OpenCV项目，您需要准备几个必要的工具和资源。

       首先，确保您已安装Visual Studio ，并下载最新版本的CMake构建工具。

       接着，从Releases - OpenCV页面下载OpenCV源码，选择4.6.0版本。同时，访问github.com下载额外模块opencv_contrib。

       利用CMake构建工程时，选择源文件路径和构建路径，配置构建工具，点击“Configure”进行设置。构建过程中如出现错误，可忽略继续进行。配置完成后，勾选生成动态库选项，并添加opencv_contrib额外库路径。

       完成配置后，再次点击“Configure”进行重新配置，直至选项框中不再出现标红选项。点击“generate”生成工程。双面翻页源码成功后，可打开Visual Studio进行编译。

       在VS中，利用CMake构建的工程编译OpenCV源文件。打开输出文件夹中的CMakeTargets文件夹，选择ALL_BUILD进行生成。在编译过程中如出现错误，删除日文注释后再次生成。配置解决方案为Release，重复生成步骤，将生成对象改为同一文件夹下的INSTALL。

       为了配置环境变量，将build文件夹下的bin文件夹加入系统环境变量，新建变量OpenCV_DIR，值为\build\install\x\vc\lib。将build/install/include/x/vc/bin文件夹下的两个文件复制到C:\Windows\System路径下。

       完成环境配置后，即可测试环境是否已成功设置。通过源代码、CMakeList.txt文件和程序运行结果验证环境配置。

       在配置过程中，可能会遇到关于CMake Warning at cmake/OpenCVDownload.cmake: (message): FFMPEG: Download下载失败的问题，可参考相关博文进行解决。

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。

在Ubuntu使用cmake-gui编译Opencv+Opencv_contib+CUDA.3

       在Ubuntu上使用cmake-gui编译Opencv、Opencv_contrib和CUDA .3的步骤如下：

       首先，下载Opencv 4.8.0和Opencv_contrib 4.8.0。

       接着，为CUDA .3选择合适的cuDNN版本（例如8.6），并在Ubuntu上进行解压。然后将cuDNN文件复制到cuda目录，确保路径正确。验证cuDNN安装是否成功。

       打开终端，启动cmake-gui。选择你想要编译的Opencv目录，然后点击Configure。选择Unix Makefiles，接着点击Finish。在配置选项中，勾选OPENCV_ENABLE_NONFREE、ENABLE_FAST_MATH，以及与CUDA相关的选项，如BUILD_CUDA_STATUS、OPENCV_DNN_CUDA和WITH_CUDA。

       别忘了设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，指向contrib模块文件夹。如果遇到ippicv未下载的问题，需手动下载并替换.cache中的文件。在配置过程中，可能还需添加CUDA_FAST_MATH，并设置CMAKE_INSTALL_PREFIX为库的安装路径。

       点击Configure后，生成构建文件。进入build文件夹，使用make命令开始编译，这个过程可能需要一段时间。编译完成后，执行make install，安装库文件。

       安装完成后，你将在设置的CMAKE_INSTALL_PREFIX目录中找到include和lib文件夹。如果在此过程中遇到错误，记得检查与你所使用的版本是否兼容。

       总的来说，这个过程涉及下载、配置、编译和安装，确保每一步都按照上述指导进行，才能顺利编译并使用Opencv、Opencv_contrib和CUDA .3。

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。

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。