編譯opencv

『壹』 如何編譯opencv代碼

..\OpenCV2.3\opencv\moles 這個目錄有一些常用的庫，一般演算法的實現是看不到的，通常在靜態庫里，你可以連接他們，生成執行文件。
hpp,其實質就是將.cpp的實現代碼混入.h頭文件當中，定義與實現都包含在同一文件，則該類的調用者只需要include該hpp文件即可，無需再 將cpp加入到project中進行編譯。而實現代碼將直接編譯到調用者的obj文件中，不再生成單獨的虎矗港匪蕃睹歌色攻姬obj,採用hpp將大幅度減少調用 project中的cpp文件數與編譯次數，也不用再發布煩人的lib與dll,因此非常適合用來編寫公用的開源庫。

『貳』 linux 下 opencv程序怎麼編譯

運行了樓上給的命令之後，結果是這樣的：
# g++ `pkg-config opencv --libs --cflags opencv` facedect.cpp -o facedect -static
/tmp/cc8XhRf6.o: In function `find_face(_IplImage*)':
facedect.cpp:(.text+0x51): undefined reference to `cvCreateImage'
facedect.cpp:(.text+0xc0): undefined reference to `cvCreateImage'
facedect.cpp:(.text+0xdd): undefined reference to `cvCvtColor'
facedect.cpp:(.text+0xf7): undefined reference to `cvResize'
facedect.cpp:(.text+0x109): undefined reference to `cvEqualizeHist'
facedect.cpp:(.text+0x116): undefined reference to `cvClearMemStorage'
facedect.cpp:(.text+0x188): undefined reference to `cvHaarDetectObjects'
facedect.cpp:(.text+0x1c6): undefined reference to `cvReleaseImage'
facedect.cpp:(.text+0x1d1): undefined reference to `cvReleaseImage'
/tmp/cc8XhRf6.o: In function `isperson(char const*)':
facedect.cpp:(.text+0x21e): undefined reference to `cvLoad'
facedect.cpp:(.text+0x22f): undefined reference to `cvCreateMemStorage'
facedect.cpp:(.text+0x25a): undefined reference to `cvLoadImage'
facedect.cpp:(.text+0x27d): undefined reference to `cvReleaseImage'
facedect.cpp:(.text+0x289): undefined reference to `cvDestroyWindow'
collect2: ld returned 1 exit status

『叄』 如何重新編譯opencv python

GCC 5.4.0
CMAKE 3.5.1
OpenCV 3.1.0
Android SDK API 23（Android 6.0）
Androird NDK r12b（12.1.2977051）
Python 2.7.12
當然在編譯過程中還會用到很多其他工具和軟體包，比如Ninja，Ant等，我會在文中需要的時候給出它們的版本和安裝方法。
關於GCC，CMAKE和Python的安裝過程本文就不詳述了，一是因為這些工具的安裝過程很容易，網路上的介紹都很詳細，二是因為之前剛剛配置好TensorFlow，安裝了一大堆軟體包，我也不清楚本文的內容究竟會涉及哪些依賴庫，我會盡量把我在編譯過程中所需的工具和庫標記出來。

『肆』 cmake編譯opencv程序的時候怎麼靜態編譯

使用opencv需要編譯源碼，得到庫文件。可以用cmake構建項目後編譯，也可以直接用官方提供的編譯好的版本。 官方提供的編譯庫一般只是標准版本，沒有附加某些庫，比如tbb等，要想讓opencv使用tbb等庫，就只能自己構建項目後編譯。

『伍』 如何用cmake 編譯OpenCV 3.1.0的opencv

用cmake 編譯OpenCV 3.1.0的opencv：

建一個新的文件夾，完整路徑：D:CMakeCMake-StudyHelloCMake，

然後在HelloCMake文件夾里建立一個HelloCMake.cpp文件，裡面的代碼如下：

#include <iostream>

int main()

{

std::cout<<"Study CMake Together - Hello CMake!"<<std::endl;

return 0;

}

然後在HelloCMake文件夾里建立一個CMakeLists.txt文件，注意文件名不能是別的，必須叫這個名字。裡面的內容如下：

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)

project(HelloCmake)

add_executable(HelloCMake hellocmake.cpp)

接著在HelloCMake的同級目錄里建立一個新的文件夾，就叫做HelloCMake-bin，在我機子上的完整路徑是：D:CMakeCMake-StudyHelloCMake-bin，你可以針對自己的目錄路徑對號入座。

然後打開CMake程序，接著把包含CMakeLists.txt和HelloCMake.cpp文件的完整路徑給」where is the source code」，把最後建立的HelloCMake-bin目錄的完整路徑給」where to build the binaries」，然後按Cofigure，

Configure完了以後，再按Generate，直到所有的紅色選項都變成灰色為止。然後打開HelloCMake-bin，你會發現原來空的文件夾裡面自動生成了好多文件。

到此為止，工程構建完成，打開HelloCMake-bin目錄下的HelloCMake.sln，裡面有三個工程，分別是：ALL_BUILD；HelloCMake；ZERO_CHECK。這三個工程的大概作用如下（個人理解而已），HelloCMake就不用說了，自己要建立的那個工程；ALL_BUILD是管理整個項目的工程；ZERO_CHECK是實時監視CMakeLists.txt文件變化的工程，一旦CMakeLists.txt里的內容發生了任何變化，ZERO_CHECK就會告訴編譯器要重新構建整個工程環境。所以，你可以先把工程關掉，打開CMakeLists.txt文件，更改裡面的內容以後，把根據以上說的步驟走一遍CMake；你也可以在編譯器環境（如VS2008）中更改CMakeLists.txt文件，然後直接F7編譯工程。如果你選擇後者，你會發現所示的現象發生。

因為你改變了CMakeLists.txt的內容，工程的環境要重新構建、設置。所以你必須載入新的工程環境設置。點Yes,然後點Reload。重新載入設置過的工程環境。

另外一個經常看某些童鞋問的，就是當彈出所示的界面時要怎麼辦？能怎麼辦？界面上提示已經灰常清楚了，指定exe的路徑給它，然後點OK就可以了；出現這種情況的原因是你把沒有生成exe可執行文件的工程設為啟動工程了，你會發現ALL_BUILD這個工程名字是黑體顯示的，表示它是啟動工程；或者你把生成exe可執行文件的工程，如這里的HelloCMake右擊->設置為啟動工程，也不會出現所示的界面。

好，這些比較瑣碎的東西介紹完，我們一起來看看CMakeLists.txt裡面的代碼表示什麼意思，爭取每句代碼都作解釋，如果有不對的地方，一定要告訴我！

把CMakeLists.txt里的內容再羅列出來：

1. cmake_minimum_required(VERSION 2.6)

2. project(HelloCmake)

3. add_executable(HelloCMake hellocmake.cpp)

第1行，cmake_minimum_required(VERSION 2.6)這是對CMake版本的要求，基本上每個CMakeLists.txt文件里都會有這句代碼，cmake_minimum_required是cmake里的命令，可大寫小寫。VERSION這個關鍵字必須是大寫，而且不能省略；2.6就是CMake的版本號，現在的版本是2.8.3。

第2行，project(HelloCmake)，project也是CMake的命令，裡面的參數HelloCMake是你要生成的工程的名字，換句話說就是生成的***.sln或者***.dsw等工程項目文件的名字。

第3行，add_executable(HelloCMake hellocmake.cpp)，add_executable同樣是CMake的命令，鏈接有關的源文件，然後生成exe可執行文件，這是這個命令的作用。第一個參數是生成的exe文件的文件名，一般與project里的工程名一致，這樣編譯生成的文件就分別是HelloCMake.sln和HelloCMake.exe，當然也可以不一樣。Add_executable()後面的是一個參數列表，可帶多個要編譯的文件名，中間以空格或回車等隔開，如可以加入：

add_executable(HelloCMake hellocmake.cpp hellocmake.h)

這樣就把CMake里最常用的三個命令介紹完了，分別是cmake_minimum_required; project; add_executable等

『陸』 能配置opencv的編譯軟體有哪些

配置環境是: ubuntu12.04 + opencv2.4.0
安裝OpenCV：
1. 安裝必要的軟體
apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

2. 從sourceforge上下載OpenCV的源碼，下載地址是：
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.0/

3. 解壓到任意目錄
tar xvf OpenCV-2.4.3.tar.bz2
cd OpenCV-2.4.3/

4. cmake編譯OpenCV源碼，所有的lib文件都會被安裝到/usr/local目錄下
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local

5. 安裝
make
sudo make install
環境變數pkg_config_path 提供編譯時和運行時庫的路徑查詢。pkg-config 是通過庫提供的一個 .pc 文件獲得庫的各種必要信息的，包括版本信息、編譯和鏈接需要的參數等。這些信息可以通過 pkg-config 提供的參數單獨提取出來直接供編譯器和 鏈接器使用。使用 pkg-config 的 --cflags 參數可以給出在編譯時所需要的選項，而 --libs 參數可以給出 鏈接時的選項。
在上述opencv 的安裝結束後，pkg-config 的讀取目錄 /usr/local/lib/pkgconfig/ 下已經有opencv.pc。

6. 更新環境變數：
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig/

編譯程序：

用OpenCV讀入一副圖像（img.jpg），代碼如下：
//main.cpp
#include <stdio.h>
#include <cvaux.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;

int main() {
IplImage *img = cvLoadImage("img.jpg",0);
if (NULL == img) {
printf("Load image failed.\n");
return -1;
}
printf("Hello World\n");
cvReleaseImage(&img);
return 0;
}

方法1：直接命令編譯：
g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv` （注意ESC下面的`，不是單引號）

方法2：藉助cmake，需要寫CMakeLists.txt，示例如下：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(Hello)
find_package(OpenCV REQUIRED)
add_executable(Hello main.cpp)
target_link_libraries(Hello ${OpenCV_LIBS})

然後：
cmake .
make

『柒』 如何編譯opencv中的install工程

第一步：由於opencv是在cmake工具下建立的工程，所以我們先要下載cmake，下載地址隨便一搜都有，不多說。下載到home的主目錄下，這里我們是/home/lg。看下面的命令：#cd /home/lg#tar xzvf CMake2.4.7.tar.gz .#cd CMake2.4.7#./boostrap#gmake#make install這樣cmake工具安裝好了，並且可以直接使用cmake命令根據cmake的編譯規律，我們選擇外部編譯。
2
下載Opencv2.3.0到/home/lg解壓後進入Opencv2.3.0的目錄下（這里的opencv與以前版本1.0的不一樣，沒有configure文件，所以我們執行不了 ./configure命令） ：#mkdir build#cd build#cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON.. （這條命令解析可以參考cmake教程， 但是記住這里的第二個選項，我們將opencv安裝在/usr/local目錄下的）#make#make install到這opencv編譯完成，接下去看看opencv這個工具能正常使用。
3
記住這里的做法前一種對fedora有用， 也就是說在fedora的環境下只能使用這種做法， 但是ubuntu卻可以使用兩種方法。 順便說一下， 經常遇見apt-get命令，這是在ubuntu下使用獲取軟體包的命令， fedora使用的是yum， 記住了， 否則經常出現使用apt-get卻獲取不了軟體包的情況。方法1：在/etc/ld.so.conf.d下新建一個文件opencv.conf，裡面輸入/usr/local/lib方法2：在/etc/ld.so.conf文件中加入/usr/local/lib這一行然後執行#ldconfig(root許可權下）#cp /usr/local/lib/pkconfig/opencv.pc /usr/lib/pkgconfig(或者是輸入這個命令 exportPKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH)（ pkconfig的用法見以前的博文）至此opencv安裝完成我們可以找個例子來做實驗#cd /home/lg/Opencv2.3.0#cd samples/cpp#g++ `pkconfig --cflags --libs opencv` drawing.cpp -odrawing(記住前面的兩個引號是通過ESC下面的那個波浪符鍵獲得的)現在我們編譯那個人臉檢測程序，在Opencv2.3.0/data/目錄下有檢測鼻子、眼睛的XML文件，這可以通過改build目錄下的c目錄下的facedetect文件獲得。#cd ..#cd c#g++ `pkconfig --cflags --libs opencv` facedetect.c -ofacedetect到此結束

『捌』 如何編譯 opencv動態鏈接庫

在一個項目中需要用到OpenCV，剛開始使用了OpenCV的動態鏈接庫，這樣，在移動可執行程序時還必須將OpenCV動態支持庫一起搬移，很是麻煩。所以，最終選擇OpenCV靜態鏈接庫，這樣程序移植運行就方便了很多。

需要編譯成靜態庫以便於應用程序鏈接。

網上有的教程中寫的在VC++2010下安裝OpenCV2.1時用到了TBB庫，而我在編譯鏈接自己的程序後需要用到TBB.dll。本人設計的目的就是要做一個獨立的界面程序，不需要攜帶其他第三方庫。經過一段時間的努力最終找到了編譯OpenCV2.1靜態庫的方法。

需要的工具環境及文件：

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1、Windows XP

2、VC++2010(VS2010)

3、為編譯OpenCV源碼包(我下載的有：OpenCV2.1.0，OpenCV2.3.0及OpenCV2.4.4)

4、CMake2.8.9

說明：OpenCV各版本官方下載地址：opencv.org/

cmake-2.8.9下載地址：ishare.iask.sina.com.cn/download/explain.php?fileid=35025936

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以OpenCV2.1.0編譯靜態庫為例

CMake配置

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打開CMake並設置：

Where is the rource code ：OpenCV源代碼所在的文件夾

Where to build the binaries：CMake配置好得到的文件放在位置（我的：E:\OpenCV2.1.0-prj）

然後點擊configure，選擇"Visual Studio 10"。然後確定。

等待configure完成，會出現很多紅色的選項，因為主要是生成OpenCV的庫，所以只需保留某些選項：

去掉BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT，BUILD_SHARED_LIBS, BUILD_TESTS

勾選OPENCV_BUILD_3RDPARTY_LIBS, WITH_TBB，WITH_JASPER, WITH_JPEG,
WITH_PNG, WITH_TIFF選項，

然後再點擊configure，如下圖：

提示TBB_INCLUDE_DIR找不到，因為我們不需要TBB庫，所以忽略，再一次點擊configure。

等待配置完成，最後點擊generate，完成後關閉CMake。

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VC++2010編譯靜態庫

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進入E:\OpenCV2.1.0-prj目錄，使用VC++2010打開.sln文件，打開項目管理器

這時候會看到

解決方案中有很多小項目存在。

註：這時我們右鍵任意點擊一個子項目(如cv)，選擇屬性，可以在配置屬性下的常規項目中看到，配置類型為
靜態庫(lib)。

按住ctrl鍵，選中除過ALL_BUILD, INSTALL, ZERO_CHECK,
uninstall四個項目的其他所有項目，在菜單中選擇項目->屬性，打開配置屬性->c/c++->代碼生成選項，在右側窗口中的運行時庫中選擇多線程調試(/MTd)，然後確認。

說明：這里有四個選項（/MT, /MTd, /MD,
/MDd），前兩個一組，為靜態鏈接運行時庫，運行時不需要運行時庫的支持，代碼直接插入到程序中去；後兩個一組，為動態鏈接運行時庫，運行時需要msvcr90.dll或msvcp90.dll支持。

我們先編譯Debug版的OpenCV靜態庫，在解決方案"opencv"（22個項目）上單擊右鍵，選擇重新生成解決方案，此時便開始編譯OpenCV庫了，等編譯結束會提示完成16個，失敗4個：

這四個項目生成的是exe程序，不需要管他們。到這步我們已經生成了Debug版本的靜態庫！

然後我們用相同的方式生成Release版的庫,在之前的基礎上只需要將選項選擇多線程/MT，再進行編譯。編譯時警告很多，直接忽略！

注意：/MT即是Release版本，/MTD即是Debug版本。

最終我們需要的靜態庫就存在：E:\OpenCV2.1.0-prj/lib 和 E:\OpenCV2.1.0-prj/3rdparty/lib
兩個目錄，我們編譯好的庫就在這兩個文件夾下。分別

將E:\OpenCV2.1.0-prj/3rdparty/lib中Debug
下面的所有文件Copy到E:\OpenCV2.1.0-prj/lib中的Debug 文件中。

將E:\OpenCV2.1.0-prj/3rdparty/lib中Release下面的所有文件Copy到E:\OpenCV2.1.0-prj/lib中的Release文件中。

『玖』 如何編譯opencv calibration

String.prototype.sub = function (n) {
var r = /[^\x00-\xff]/g;
if (this.replace(r, "mm").length <= n) return this;
// n = n - 3;
var m = Math.floor(n / 2);
for (var i = m; i < this.length; i++) {
if (this.substr(0, i).replace(r, "mm").length >= n) {
return this.substr(0, i);
}