1.【OpenCV】在MacOS上源码编译OpenCV
2.Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码
3.一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译编译编译与环境配置
4.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
5.OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的源码源码系统镜像
6.Windows纯命令行Cmake源码编译安装OpenCV

【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，模块它支持多种语言接口，跳过适用于多平台。编译编译在MacOS上直接安装包不可用时，源码源码360kan源码我们需要自行编译。模块本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手，跳过详细展示源码编译与配置过程。编译编译

       1. 下载源码并解压

       首先，源码源码从官网下载对应版本（4.8.0）的模块源码，确保opencv与opencv_contrib的跳过版本一致。通过命令行进行下载，编译编译解压后放置于工作目录。源码源码

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译，模块需要先安装。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，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。python怎么保护源码在实际项目中，这将为您提供灵活的环境和更好的控制。

Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码

       在Ubuntu系统上编译安装OpenCV 4.8的过程相当直接，主要分为三个步骤:

       首先，打开终端，通过执行命令下载指定版本的OpenCV源码包:

       下载完成后，进入下一步，安装OpenCV所需的编译器和第三方库，只需运行相应的命令:

       然后，为了进行编译和安装，你需要创建一个Build目录，执行以下命令:

       接下来，编译过程会生成安装文件，通过运行特定命令来完成安装:

       为了验证安装的正确性，你可以通过运行一个简单的C++ OpenCV图像显示程序。在新的终端窗口中，输入以下命令来测试环境:

       将脚本复制并粘贴，按Ctrl+X，选择y保存后继续执行:

       最后，输入这个命令，验证安装是否成功，显示的结果会告诉你一切是否顺利:

       这样，你就可以在Ubuntu系统下成功编译并安装OpenCV 4.8了。整个过程虽然看似繁琐，但只要按照步骤操作，就相当容易上手。

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源码及扩展模块的编译与环境配置

       更多相关内容，请关注公众号「3DCV」，获取工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、卡盟制作源码最新最前沿论文和科技动态。推荐阅读：

       1、 工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、无人机等方向学习路线汇总！

       2、 基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法

       3、 面向自动驾驶的BEV与Occupancy网络全景解析与实战

       4、 基于面结构光的高反射物体重建方法(相位偏折术)

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），迷宫游戏 cocos源码则无需重复，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。

OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像

       本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先，选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，并建议更换源至清华源，以确保下载过程顺利，避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。

       安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，thompson算法源码实现下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。

Windows纯命令行Cmake源码编译安装OpenCV

       创建GitHub项目后，我期望实现自动Action，每次Push触发构建，确保代码无编译问题。然而，在Windows纯命令行环境下使用CMake工具源码编译和安装OpenCV，过程复杂且令人头疼。多数开发者习惯于Linux环境，Windows系统编程则被视为麻烦。面对甲方爸爸的诸多需求，我不得不接受挑战。

       首先，打开CMD开始行动。但，别担心，直接操作会让人觉得不那么友好。请自行查阅相关资料，这里不详述。

       为了构建OpenCV，你需要以下步骤：

       1. **创建工程目录**：在CMD中，使用`mkdir`创建项目目录。

       2. **编写C++代码**：根据项目需求，编写C++代码文件。

       3. **编写CMakeLists.txt**：创建此文件并配置CMakeLists.txt，包含项目名称、源文件、目标及依赖等信息。示例配置如下：

        cmake

        cmake_minimum_required(VERSION 3.)

        project(OpenCVProject)

        find_package(OpenCV REQUIRED)

        include_directories(${ OpenCV_INCLUDE_DIRS})

        add_executable(${ PROJECT_NAME} main.cpp)

        target_link_libraries(${ PROJECT_NAME} ${ OpenCV_LIBS})

       4. **Build Project**：在项目目录中执行`cmake .`生成构建文件，然后使用`make`或`mingw-make`编译项目。

       请按照上述步骤操作。如果遇到问题，欢迎在评论区分享你的经验或困惑，大家共同解决。

Opencv源码交叉编译Android库

       本文主要介绍了如何在Android平台上进行OpenCV（版本2.4.）的源码交叉编译，并将其集成到Android应用中。首先，你需要确保已下载并配置好NDK（yourNDKPath），以及指定编译文件的存放路径（yourInstallPath）。在OpenCV根目录下，运行特定命令开始编译过程，这将生成所需的头文件、静态库和动态库。

       接下来，你需要在你的项目中引入编译好的OpenCV库。这包括在CMakeLists.txt文件中配置工程，以便正确链接OpenCV库。完成配置后，进行工程的编译，确保所有的依赖项都已正确集成。

       在Android设备上进行测试时，将编译的可执行文件与文件一起推送至设备，然后在终端执行程序。执行过程会输出相关结果。

       总结来说，将标准编译工具链替换为NDK提供的交叉编译工具链是关键步骤。整个过程虽然需要一些设置，但一旦理清流程，实际操作并不复杂。有兴趣的开发者可以参考GitHub上的相关代码，通过star来表示支持。

学习OpenCV4OpenCV源码中的examples的编译方法

       为了提供一种更直观的方式解答关于学习OpenCV4中`examples`编译方法的问题，以下内容将详细介绍此过程，并提供相应的步骤和资源。

       首先，建议参考这篇总结详细的自动驾驶感知算法学习文章，它对OpenCV的学习提供了全面的指导。

       此文章适用于零基础入门学习者，特别适合在校学生和想要转行的工程师，因为自动驾驶领域正处于快速发展阶段，掌握相关知识对未来的职业发展至关重要。

       同时，我创建了一个GitHub仓库，分享了学习资源和项目代码，有兴趣的朋友可以访问并关注，以获取更多学习材料和交流机会。

       在B站分享的视频内容也非常丰富，涵盖了自动驾驶和C++等主题，欢迎观看。

       本文内容参考自《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》一书，这本书包含了多个案例，全面覆盖了OpenCV的各个模块，是入门学习的理想选择。

       在OpenCV源码中，包含有许多算法使用案例，这些案例涵盖了多种编程语言。我主要使用C++，因此计划将`examples`目录下的案例单独编译，通过调整原有脚本即可生成每个C++文件的可执行文件。

       我将`cpp`文件夹提取出来，并新建了一个`build`文件夹，将编译结果存储于此。在`build`文件夹中执行特定命令即可完成项目的生成和编译。

       在`cpp`文件夹的`CMakeLists.txt`文件中增加相应的调用，即可实现将文件转换为可执行文件的目标。

       面对约个案例文件，手动编写调用过程可能会显得繁琐，因此我计划开发代码自动获取所有`cpp`文件，提取文件名，并生成对应的可执行文件。虽然此功能尚未完成，但编译流程的调整部分已经完成。

       如果您对上述流程感兴趣，可以获取公众号或群里的相关编译文件。

       总结所述内容，通过上述步骤和资源，您可以更高效地编译OpenCV4中的`examples`，并为自己的学习或项目开发提供更多实践机会。

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。

如何从源码编译OpenCV4Android库

       本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库，解决实际应用中遇到的问题。

       通常，Android平台已有官方提供的OpenCV库，但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE（高性能神经网络加速库）和OpenCV的问题，因为SNPE使用的STL链接的是libc++，而OpenCV默认使用的是gnu_stl，这会导致gradle配置无法正常编译。

       为解决此问题，需要自行编译OpenCV4Android库，可选择在Linux下基于NDK编译，或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者，便于生成Docker镜像，方便部署。

       对于已经配置好的编译镜像，可通过Docker命令启动，并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本，同样更新环境变量。然后进入目录开始编译，修改编译选项。

       若从头开始搭建编译环境，首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器，安装基础工具，如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake，确保版本为3.6或以上，以支持HTTPS，避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK，并配置环境变量。

       下载OpenCV源码和contrib库，选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py，选择需要编译的指令集、STL库等。

       完成编译后，即可得到OpenCV-Android-SDK库，适用于Android Studio中的Java或C++接口使用，提供方便的计算机视觉功能。