算法库：OpenCV3编译配置

2016-01-20 23:55 更新：

关于Opencv3.1的lib文件

opencv_aruco310d.lib
opencv_bgsegm310d.lib
opencv_bioinspired310d.lib
opencv_calib3d310d.lib
opencv_ccalib310d.lib
opencv_core310d.lib
opencv_datasets310d.lib
opencv_dnn310d.lib
opencv_dpm310d.lib
opencv_face310d.lib
opencv_features2d310d.lib
opencv_flann310d.lib
opencv_fuzzy310d.lib
opencv_highgui310d.lib
opencv_imgcodecs310d.lib
opencv_imgproc310d.lib
opencv_line_descriptor310d.lib
opencv_ml310d.lib
opencv_objdetect310d.lib
opencv_optflow310d.lib
opencv_photo310d.lib
opencv_plot310d.lib
opencv_reg310d.lib
opencv_rgbd310d.lib
opencv_saliency310d.lib
opencv_shape310d.lib
opencv_stereo310d.lib
opencv_stitching310d.lib
opencv_structured_light310d.lib
opencv_superres310d.lib
opencv_surface_matching310d.lib
opencv_text310d.lib
opencv_tracking310d.lib
opencv_ts310d.lib
opencv_video310d.lib
opencv_videoio310d.lib
opencv_videostab310d.lib
opencv_xfeatures2d310d.lib
opencv_ximgproc310d.lib
opencv_xobjdetect310d.lib
opencv_xphoto310d.lib

本文主要介绍opecv3.0.0的编译和配置。开发环境是vs2013，系统平台是windows2008。尽管如此，对vs2010或windows7或opencv2.4.x也适用（亲测）。因为在公司是window7+vs2010+opencv2.4.10，在实验室是windows7+vs2013+opencv3.0.0，在寝室是window2008+vs2013+opencv3.0.0，它们配置过程基本一致。写这份文档正是在寝室进行的。

本文分为两部分，第一部分是采用opencv官方编译的库，第二部分介绍自编译和配置。

关于opencv3.0.0的下载和vs2013的安装，略。

第一部分配置OpenCV官方编译的库

1.解压下载的opnencv3.0.0到C:\opencv3x。若无opencv3x目录，则先新建之。目录结构如下：

2.添加环境变量：c:\opencv3x\opencv\build\x86\vc12\bin。不知道如何添加环境变量请百度或谷歌。若是vs2012则将vc12改为vc11。若是vs2010，则只能自己编译啦（详见后文），因为官方编译库已经不支持vs2010。

注：build目录下有x86目录和x64目录的选择。若是x86系统平台，则只能选择x86，因为x86系统只能编译x86的程序。若是x64系统平台，则x86目录和x64目录都可以选，因为x64平台既可以编译x86程序也可以编译x64程序，你自己想写x64的软件还是x86的软件，就选择相应的目录即可。

3.创建空win32控制台应用程序。如下图所示。

4.配置项目属性。

（1）在VC++ Directories->Include Directories追加以下字符串：

c:\opencv3x\opencv\build\include

c:\opencv3x\opencv\build\include\opencv

c:\opencv3x\opencv\build\include\opencv2

（2）在VC++ Directories->Library Directories追加以下字符串：

c:\opencv3x\opencv\build\x86\vc12\lib

（3）在Linker->Input->Additional Dependencies追加如下字符串：C:\opencv3x\opencv\build\x86\vc12\lib目录下的文件名最后个字母为d的所有lib文件。由于这里使用的官方编译好的库，所有只有两个文件：

opencv_ts300d.lib

opencv_world300d.lib

之所以只添加文件名最后个字母为d的lib文件是因为我们的程序工作在Debug模式下。

5. 测试配置是否成功。

添加一个.cpp文件。复制一张图像到工程目录下。我这里复制的是一张名为nao.jpg图像。

测试代码如下：

#include <opencv2\opencv.hpp>	//导入opencv2的常用头文件
using namespace cv;			//导入opencv2库的命名空间
using namespace std;			//导入c++标准库的命名空间
void main()
{
	Mat img = imread("nao.jpg", 1);
	namedWindow("nao", WINDOW_NORMAL);	  //destroyWindow();destroyAllWindows()
	if (!img.data) { return; }
	imshow("nao", img); waitKey(0);
}

　　编译运行后结果，如下：

第二部分自编译和配置opencv库

自编译opencv，通常是为了使用其未集成的库（跟踪源码不一定就要编译opencv，只要你对opencv够熟悉），典型的就是opencv_contrib-master库。

opencv_contrib-master的下载地址：https://github.com/Itseez/opencv_contrib

打开网页后点右侧的“Download Zip”即可下载为.zip文件。如下图所示。

1.解压下载的opnencv3.0.0到C:\opencv3x。若无opencv3x目录，则先新建之。

2.解压opencv_contrib-master到C:\opencv3x\opencv，并重命名为sourcesCotrib。也可不重命名或命名为其它名，看个人习惯。

3.在C:\opencv3x\opencv下新建目录buildOpencv，用于存储cmake后的文件。

4.C:\opencv3x\opencv下的build目录可删除。因为我们要编译自己的库，所以官方的库可以直接删除啦。这样，可以省去2.4G的空间。以上四步之后，目录结构如下：

5.打开cmake-gui（若没有安装则自行安装吧）。

Where is the source code 目录选择：C:\opencv3x\opencv\sources

Where to build the binaries 目录选择：C:\opencv3x\opencv\buildOpencv

单击左下角的“configure”。弹出编译器选择。这里根据自己情况选择，我安装的是vs2013，所以选择vs2013。还有vs2013 win64, vs 2013 arm等选项，无需理会。以X86方式的编译库对X86系统和X64系统都适用。针对arm平台的，没有用过，不发表意见。

单击“finish”后开始配置，配置将不成功。错误的原因是下载“ippicv_windows_20141027.zip”失败。于是到：

http://osdn.jp/projects/sfnet_opencvlibrary/downloads/3rdparty/ippicv/ippicv_windows_20141027.zip/

下载此文件。然后复制到：

C:\opencv3x\opencv\sources\3rdparty\ippicv\downloads\windows-b59f865d1ba16e8c84124e19d78eec57将已经存在的ippicv_windows_20141027.zip覆盖。然后重新“configure”，并反复“configure”直到界面不再出现红色背景。

为使用opencv自带实例和opencv_contrib-master扩展包，需要选中”BUILD_EXAMPLES”，并为OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH赋值：C:/opencv3x/opencv/sourcesContrib/modules。再次反复“configure”直到界面不再出现红色背景。之后，单击“generate”。至此，cmake过程结束。

注：也可以在命令提示符下进行cmake过程，命令如下：

cd c:\opencv3x\opencv\buildOpencv

cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=C:\opencv3x\opencv\sourcesContrib\modules -DBUILD_EXAMPLES=ON C:\opencv3x\opencv\sources

6. 打开C:\opencv3x\opencv\buildOpencv将有opencv.sln，打开此解决方案。编译“CMakeTargets”下的“INSTALL”。几分钟就编译完成，我的编译结果如下图所示，316个成功，1190个警告，不同系统可能有所不同。

以上生成的Debug版本，若需要Release版本，则还可切换到Release模式下生成一个Release版本。

生成完成之后，可清理解决方案，节省2~3G的空间。OpenCV.sdf也有100M多，将其删除。

注：若要反复编译OpenCV.sln，则不要清理解决方案，因为清理后再“build”相当于“rebuild”，编译时间又要几分钟。若不清理，则可能只花几秒钟。哪些情况下需要反复编译OpenCV了？就是你对源码做了一些更改又想查看更改源码后程序的效果，就得重新编译OpenCV。这里的“更改”比较有意思，只要你动了OpenCV源码，哪怕是你在源码里键入一个空格，然后再删除，表面上看什么手脚也没做啊，但是你就得重编译。

7. 添加环境变量：C:\opencv3x\opencv\buildOpencv\install\x86\vc12\bin

8. 创建空Win32项目，见第一部分的内容

9. 配置项目属性。

（1）在VC++ Directories->Include Directories追加以下字符串：

c:\opencv3x\opencv\buildOpencv\install\include

c:\opencv3x\opencv\buildOpencv\install\include\opencv

c:\opencv3x\opencv\buildOpencv\install\include\opencv2

（2）在VC++ Directories->Library Directories追加以下字符串：

c:\opencv3x\opencv\buildOpencv\install\x86\vc12\lib\x86\vc12\lib

(3)在Linker->Input->Additional Dependencies追加如下字符串：C:\opencv3x\opencv\build\x86\vc12\lib目录下的文件名最后个字母为d的所有lib文件。不同的系统或不同版本的vs，lib文件的个数可能不一样，我的有：

opencv_bgsegm300d.lib

opencv_bioinspired300d.lib

opencv_calib3d300d.lib

opencv_ccalib300d.lib

opencv_core300d.lib

opencv_datasets300d.lib

opencv_face300d.lib

opencv_features2d300d.lib

opencv_flann300d.lib

opencv_hal300d.lib

opencv_highgui300d.lib

opencv_imgcodecs300d.lib

opencv_imgproc300d.lib

opencv_latentsvm300d.lib

opencv_line_descriptor300d.lib

opencv_ml300d.lib

opencv_objdetect300d.lib

opencv_optflow300d.lib

opencv_photo300d.lib

opencv_reg300d.lib

opencv_rgbd300d.lib

opencv_saliency300d.lib

opencv_shape300d.lib

opencv_stereo300d.lib

opencv_stitching300d.lib

opencv_superres300d.lib

opencv_surface_matching300d.lib

opencv_text300d.lib

opencv_tracking300d.lib

opencv_ts300d.lib

opencv_video300d.lib

opencv_videoio300d.lib

opencv_videostab300d.lib

opencv_xfeatures2d300d.lib

opencv_ximgproc300d.lib

opencv_xobjdetect300d.lib

opencv_xphoto300d.lib

注：可将C:\opencv3x\opencv\buildOpencv\install内的所有文件复制到C:\opencv3x\opencv\build\内（前面不是已经删除了吗，其实你只要删除build内的内容即可，若真删除了，新建一个也一样的），使得对前一部分介绍的配置也适用。但若重新编译了OpenCV，则要重新复制这些文件。

10.测试是否配置成功。见第一部分内容。