linux中cmake语法的学习

在linux 下进行开发很多人选择编写makefile 文件进行项目环境搭建，而makefile 文件依赖关系复杂，工作量很大，搞的人头很大。常常，写代码，效率才是王道。这里还有自动化的项目构建工具Cmake。

cmake 可以将程序员从复杂的makefile 文件中解脱出来。cmake 根据内置的规则和语法来自动生成相关的makefile 文件进行编译，同时还支持静态库和动态库的构建。

具体cmake的介绍和详细语法可以参考：

（1）官方资料       http://www.cmake.org/

cmake 要求工程主目录和所有存放源代码子目录下都要编写CMakeLists.txt 文件。使用cmake 很简单，只需要执行cmake, make 两个命令即可，这里只写了常用的简单操作。

1.确定cmake最低版本需求

cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0)

2.确定工程名

project(XXX)

这个不是必须，但是最好写一下，这一行会引入两个变量XXX_BINARY_DIR (二进制文件保存路径)和 XXX_SOURCE_DIR(源代码保存路径)

3.添加需要的库

set(CMAKE_PREFIX_PATH ${CMAKE_PREFIX_PATH} "/usr/local/share/OpenCV")

find_package(OpenCV 3.2.0 REQUIRED)

find_package令CMake搜索所有名为Find.cmake的文件，3.2.0 REQUIRED给出需要的具体版本，以避免一台电脑安装了多个版本opencv而造成不必要的错误。通常情况下，通过设置CMAKE_PREFIX_PATH来设置CMake搜索路径，通常情况下不加也可以，但考虑到代码的可移植性，最好还是对搜索路径进行对应设置

4.添加需要的头文件

include_directories(include)

include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

include_directories(/usr/local/cuda-8.0/include/)

如上，将头文件所在路径写在括号内即可（上例中将头文件放在了include文件夹中），而需要的一些库的头文件可以如2行变量的形式，也可以如3行直接给出库头文件所在的位置

5.确定编译语言

以使用c++为例，可以用set来设定

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

也可以通过add_definitions来设定

add_definitions(-std=c++11)

6.设定变量

ADD_DEFINITIONS( -DGPU -DCUDNN )

如darknet中代码编译需要define变量GPU，CUDNN，OPENCV等，则用该语句进行定义。

7.添加源代码

set(SRC  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/test.cpp)

通过设定SRC变量，将源代码路径都给SRC，如果有多个，可以直接在后面继续添加：

set(SRC

${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/detector.cpp

${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/demo.cpp

${PROJECT_SOURCE_DIR}/test.cpp

)

8.编译动态库并链接库文件

link_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR})

add_library(plate_recognition SHARED ${SRC})

target_link_libraries(plate_recognition ${OpenCV_LIBS})

target_link_libraries(plate_recognition -llianghao  -lpthread -lm -lstdc++)

add_library为生成库文件，SHARED为生成动态库，STATIC为生成静态库，前面的plate_recognition为生成的文件名，如上生成的动态库为libplate_recognition.so，最后${SRC}为源文件路径。 
target_link_libraries为链接需要的库，plate_recognition为需要进行链接的文件名，后面接需要链接的库，如第三行链接了opencv。如果需要链接其他的动态库，-l后接去除lib前缀和.so后缀的名称，以链接liblianghao.so为例，-llianghao。

9.生成可执行文件

link_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR})

add_executable(Test ${SRC})

target_link_libraries(Test
${OpenCV_LIBS})

target_link_libraries(Test -llianghao  -lpthread -lm -lstdc++)

和8中只有第二行的区别，add_executable表示生成可执行文件，Test为生成的可执行文件名，后接源文件路径。

10.整体实例

cmake_minimum_required(VERSION
3.2.0)

add_definitions(-std=c++11)

add_definitions(-g -o2)

#define cuda,opencv,cudnn

ADD_DEFINITIONS( -DGPU -DCUDNN )

# use opencv

set(CMAKE_PREFIX_PATH ${CMAKE_PREFIX_PATH} "/usr/local/share/OpenCV")

find_package(OpenCV 3.2.0 REQUIRED)

if(NOT OpenCV_FOUND)

message(WARNING "OpenCV not found!")

else()

include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

endif()

# CUDA path

include_directories(/usr/local/cuda-8.0/include/)

# headers

include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)

#sources

set(SRC 
${PROJECT_SOURCE_DIR}/test.cpp)

#lib link

link_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR})

#build so

add_library(plate_recognition SHARED ${SRC})

target_link_libraries(plate_recognition
${OpenCV_LIBS})

target_link_libraries(plate_recognition -lxxx -lxxx   -lpthread -lm -lstdc++)