opencvg编译

① mac下用什么环境编译opencv

. 安装

在OpenCV官网下载的安装包适用于linux/Mac，因此需要使用CMake工具来进行编译安装，尝试了几次，都在最后的链接那里失败了，在StackOverFlow查了下才发现，目前opencv只支持使用xcode6版本的编译链接器，我使用的是xcode7的，为了避免不必要地麻烦，就不采取编译安装方式了，去homebrew搜索一下，可以下载
现在执行"brew install opencv"，等待即可安装完成，安装后路径是：/usr/local/opt/opencv3，我们可以设置一个OPENCV3_HOME环境变量，方便以后快速打开这个文件夹。该文件夹下有opencv的核心和扩展模块
在lib目录下是opencv的库，在include目录下包含了两个子目录：opencv和opencv2，opencv里面包含了opencv1.x的核心头文件，opencv2安装模块功能组织，包括核心模块、图像处理模块、2D功能模块、高层GUI图像用户界面模块、机器学习模块等。
2. 环境配置

开发平台IDE的环境大同小异，基本都是选择编程语言后就确定了编译器，然后是头文件路径的设定和库文件路径的设定让编译器能找到就行，然后就可以进行编译链接成最终的可执行文件了，按照这个思想，就不难处理问题了。

② linux 下 opencv程序怎么编译

运行了楼上给的命令之后，结果是这样的：
# 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

③ 如何编译opencv

1. 将OpenCV2.2.0的压缩包解压到路径D:\OpenCV\opencv （以下所有路径都可自己选择 只要对应起来即可）
2. 安装Cmake，可以到官网去下载并按默认设置安装安装即可。
此处注意一般vs采用的是win32编译器进行debug和release（即使你是安装的x64），所以下载cmake的时候应该下载32位版本，这样cmake编译出来的是32位的工程文件，x64的cmake编译的是64位工程文件。
3.打开Cmake，在第一行“Where is the source code”后面的那个“Browse Source...”按钮，选择OpenCV的安装路径。

④ 如何编译 opencv动态链接库

在一个项目中需要用到OpenCV，刚开始使用了OpenCV的动态链接库，这样，在移动可执行程序时还必须将OpenCV动态支持库一起搬移，很是麻烦。所以，最终选择OpenCV静态链接库，这样程序移植运行就方便了很多。

需要编译成静态库以便于应用程序链接。

网上有的教程中写的在VC++2010下安装OpenCV2.1时用到了TBB库，而我在编译链接自己的程序后需要用到TBB.dll。本人设计的目的就是要做一个独立的界面程序，不需要携带其他第三方库。经过一段时间的努力最终找到了编译OpenCV2.1静态库的方法。

需要的工具环境及文件：

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1、Windows XP

2、VC++2010(VS2010)

3、为编译OpenCV源码包(我下载的有：OpenCV2.1.0，OpenCV2.3.0及OpenCV2.4.4)

4、CMake2.8.9

说明：OpenCV各版本官方下载地址：opencv.org/

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

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以OpenCV2.1.0编译静态库为例

CMake配置

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打开CMake并设置：

Where is the rource code ：OpenCV源代码所在的文件夹

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）

然后点击configure，选择"Visual Studio 10"。然后确定。

等待configure完成，会出现很多红色的选项，因为主要是生成OpenCV的库，所以只需保留某些选项：

去掉BUILD_NEW_python_SUPPORT，BUILD_SHARED_LIBS, BUILD_TESTS

勾选OPENCV_BUILD_3RDPARTY_LIBS, WITH_TBB，WITH_JASPER, WITH_JPEG,
WITH_PNG, WITH_TIFF选项，

然后再点击configure，如下图：

提示TBB_INCLUDE_DIR找不到，因为我们不需要TBB库，所以忽略，再一次点击configure。

等待配置完成，最后点击generate，完成后关闭CMake。

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VC++2010编译静态库

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进入E:\OpenCV2.1.0-prj目录，使用VC++2010打开.sln文件，打开项目管理器

这时候会看到

解决方案中有很多小项目存在。

注：这时我们右键任意点击一个子项目(如cv)，选择属性，可以在配置属性下的常规项目中看到，配置类型为
静态库(lib)。

按住ctrl键，选中除过ALL_BUILD, INSTALL, ZERO_CHECK,
uninstall四个项目的其他所有项目，在菜单中选择项目->属性，打开配置属性->c/c++->代码生成选项，在右侧窗口中的运行时库中选择多线程调试(/MTd)，然后确认。

说明：这里有四个选项（/MT, /MTd, /MD,
/MDd），前两个一组，为静态链接运行时库，运行时不需要运行时库的支持，代码直接插入到程序中去；后两个一组，为动态链接运行时库，运行时需要msvcr90.dll或msvcp90.dll支持。

我们先编译Debug版的OpenCV静态库，在解决方案"opencv"（22个项目）上单击右键，选择重新生成解决方案，此时便开始编译OpenCV库了，等编译结束会提示完成16个，失败4个：

这四个项目生成的是exe程序，不需要管他们。到这步我们已经生成了Debug版本的静态库！

然后我们用相同的方式生成Release版的库,在之前的基础上只需要将选项选择多线程/MT，再进行编译。编译时警告很多，直接忽略！

注意：/MT即是Release版本，/MTD即是Debug版本。

最终我们需要的静态库就存在：E:\OpenCV2.1.0-prj/lib 和 E:\OpenCV2.1.0-prj/3rdparty/lib
两个目录，我们编译好的库就在这两个文件夹下。分别

将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。

将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。

⑤ opencv 编译一次需要多久

首先介绍一下流程： 1.选图，两张图的重叠区域不能太小，我个人认为最少不少于15%，这样才能保证有足够的角点匹配。
2.角点检测。这一步OpenCV提供了很多种方法，譬如Harris角点检测，而监测出的角点用CvSeq存储，这是一个双向链表。
3.角点提纯。在提纯的时候，需要使用RANSAC提纯。OpenCV自带了一个函数，FindHomography，不但可以提纯，还可以计算出3x3的转换矩阵。这个转换矩阵十分重要。
4.角点匹配。经过提纯后的角点，则需要匹配。
5.图像变换。这一步我曾经尝试过很多办法，最后选择了FindHomography输出的变换矩阵，这是一个透视变换矩阵。经过这个透视变换后的图像，可以直接拿来做拼接。
6.图象拼接。完成上面步骤之后，其实这一步很容易。
7.球面变换。这一步需要对坐标系进行转换，从平面坐标到球面坐标。

⑥ cmake编译opencv程序的时候怎么静态编译

使用opencv需要编译源码，得到库文件。可以用cmake构建项目后编译，也可以直接用官方提供的编译好的版本。 官方提供的编译库一般只是标准版本，没有附加某些库，比如tbb等，要想让opencv使用tbb等库，就只能自己构建项目后编译。

⑦ 为什么编译opencv超过10个gb

编译opencv超过10个gb的原因如下
配置选项，能帮助编译者确定哪些功能模块需要编译，哪些不需要编译，同时能控制整个编译文件的大小，如果默认配置选项的话，编译文件可能会超过10G。
OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

⑧ opencv如何编译能支持单片机

可根据如下操作实现。
首先在VS中用C++写一个串口能信的子程序放到OPENCV的程序中，再写一个单片机的串口通信程序，最后连接运行即可。

⑨ 如何重新编译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
当然在编译过程中还会用到很多其他工具和软件包，比如Ninja，Ant等，我会在文中需要的时候给出它们的版本和安装方法。
关于GCC，CMAKE和Python的安装过程本文就不详述了，一是因为这些工具的安装过程很容易，网络上的介绍都很详细，二是因为之前刚刚配置好TensorFlow，安装了一大堆软件包，我也不清楚本文的内容究竟会涉及哪些依赖库，我会尽量把我在编译过程中所需的工具和库标记出来。