1.OpenCV和安装（包含所有平台）!
2.如何在clion上配置使用opencv?源码
3.在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
4.编程工具篇06编译OpenCV+opencv_contrib
5.win10 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）
6.Cmake安装和生成opencv的解决方法

OpenCV和安装（包含所有平台）!

       在 OpenCV 的官方网站上，可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码源码。如今，源码OpenCV 使用 Git 进行版本管理，源码同时也利用 Cmake 进行工程构建。源码

       在 Windows 中，源码谐波雷达指标源码可通过下载 EXE 文件，源码该文件会将预编译好的源码 OpenCV 解压到本地，适配不同版本的源码 Visual Studio。然而，源码Windows 缺乏包含 debug 版本库的源码预编译版本，因此需要在项目启动前手动编译。源码需额外设置环境变量 OPENCV_DIR，源码通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。源码静态链接 OpenCV 仅需此步，源码若需动态链接库（DLL），需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ，可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。

       使用源代码进行 OpenCV 编译，步骤包括运行 CMake GUI，设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹，配置编译器（或选择 MinGW 构建文件），使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下，需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库，下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。

       注意在 Ubuntu、Debian、社区平台app源码SuSE等 Linux 发行版中，可能提供内置 OpenCV，否则需使用源代码安装，安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似，CMake 配置允许自定义构建选项，如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时，文件将安装在指定目录，利用 IPP 进行加速，除非通过 CMake 指令明确禁用。

       Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux，Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本，Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上，不断进阶与探索是值得的。

如何在clion上配置使用opencv?

       为了在 Clion 上配置并使用 OpenCV，您需要按照以下步骤操作：

       首先，确保您的系统满足以下环境需求：Windows 专业版 bit、MinGW 3.、cmake 3.8.1、Clion .1 和 OpenCV 3.。

       接下来，请访问cmake.org下载cmake版本3.8.1的Windows 位安装包，并将文件命名为cmake-3.8.1-win-x。

       前往opencv.org的发布页面下载OpenCV 3.2.0的vc版本。

       按照以下步骤进行配置：

       1. 解压下载的baijia控杀 源码OpenCV文件，将源代码目录设置为D:/opencv/sources。

       2. 在CMake中选择源代码目录，保存到D:\opencv\mingw-build。

       3. 在CMake中配置类型为MinGW Makefiles，等待配置完成并根据需要选择相关选项。再次点击Configure并确认所有区域变为白色后，点击Generate，等待操作完成。

       4. 打开命令提示符，进入D:\opencv\mingw-build目录，输入mingw-make命令，等待编译完成。您可能需要尝试多次，直到成功。

       5. 解决可能遇到的错误，如变量未找到问题，通过修改D:\MinGW\include\commctrl.h文件中的代码来解决。

       6. 查找MinGW与库冲突问题，通过在github上查找解决方案，如修改D:\opencv\sources\modules\ts\include\opencv2\ts\ts_gtest.h文件中的条件编译。

       7. 下载并覆盖github上的ts_gtest.h文件，以解决冲突。

       8. 成功编译后，运行mingw-make install命令，创建一个安装文件夹。

       9. 将D:\opencv\mingw-build\install\x\mingw\bin目录添加到系统环境变量path中，并重启系统。

       . 打开Clion，编辑CMakeLists.txt文件并测试代码。

       经过这些步骤后，您应该能够在Clion中成功配置并使用OpenCV。

在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV

       为了在树莓派上进行OpenCV交叉编译，首先需要准备必要的工具。在开始之前，百款app源码请确保已安装Git，以便下载所需的源码。

       1. 下载OpenCV源码

       访问OpenCV的GitHub页面，找到releases部分，选择所需版本，如opencv-3.4.6。下载opencv-3.4.6.tar.gz文件，将其保存到工作目录/home/alpha/workspace。解压该文件以获取源码。

       2. 获取Raspberry Pi交叉编译工具

       下载适用于Raspberry Pi的交叉编译工具，通常可以从Raspberry Pi官方网站或第三方资源中找到。将下载的工具包解压并将其文件夹命名为rpi-tools，然后将该文件夹复制到/home/alpha/workspace目录下。

       3. 编写交叉编译工具链文件

       创建一个名为toolchain-arm.cmake的文件，用于配置交叉编译工具链。在该文件中设置tools变量为rpi-tools的绝对路径。这个配置文件将指导编译器如何为树莓派进行编译。

       将toolchain-arm.cmake文件保存在/home/alpha/workspace/rpi-tools文件夹中。

       4. 开始交叉编译

       现在，OpenCV库文件已准备好在树莓派上进行交叉编译。将源码目录/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6与交叉编译工具链文件toolchain-arm.cmake置于同一目录下，然后启动编译过程。确保在编译时使用了正确的编译器和链接器，通常为gcc和g++。

       编译完成后，OpenCV库将被放置在/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6/install_rpi目录中，可供树莓派使用。

       5. 编写测试程序

       在树莓派上编写简单的OpenCV测试程序，以验证编译是否成功。测试程序可以使用OpenCV提供的示例代码或自定义代码，执行基本的图像处理操作，如读取、显示、转换和保存图像等。仿小兵驿站源码

       通过以上步骤，已成功在树莓派上完成OpenCV的交叉编译过程，为后续的树莓派项目开发打下了坚实的基础。

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），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。

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。

Cmake安装和生成opencv的解决方法

       Cmake安装步骤：

       首先，访问Cmake的官方下载页面，根据你的操作系统（如Windows-x_）选择适合的版本进行下载。

       下载完成后，将Cmake安装到任意位置，具体步骤这里不再赘述。

       运行和生成OpenCV解决方案：

       在安装目录的C:\cmake-3..0-windows-x_\bin下，找到并运行cmake-gui.exe。在界面中，点击"where is the source code"右侧的浏览按钮，定位到OpenCV源代码文件夹，通常是F:\opencv\sources。

       接着，选择"browse build"，指定解决方案生成的路径。点击"configure"进行第一次配置，选择你的编译IDE。如果配置无误，点击"finish"，配置完成后进入下一步。

       注意，如果路径包含中文字符，可能会出现警告，应避免这种情况。配置完成后，再次点击"configure"，默认设置即可，无需额外勾选或取消。

       完成第二次配置后，点击"generate"，等待"generating done"的提示，表示解决方案生成完成。此时，在之前指定的生成路径下，你会找到opencv.sln文件。

       打开解决方案资源管理器，你可以根据自己的需求选择和学习源代码。初次编译可能会出现错误，这是正常现象，因为ALL_BUILD默认为启动项，但不是可以直接执行的。只需在解决方案资源管理器中更改启动项目，问题即可解决。

       至此，Cmake生成OpenCV解决方案的全过程已顺利结束。

入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译

       欢迎关注最新版OpenCV4.8的CUDA加速编译指南。在深度学习模型部署速度提升方面，CUDA加速技术发挥着关键作用。为了顺利进行编译，首先需确保软件版本满足要求：使用CMake3.或更高版本，以及VS专业版或以上版本。配合ti显卡和CUDA.3版本，将OpenCV4.8源码包与扩展模块源码包解压至D盘。

       操作路径如下：D:\opencv-4.8.0与D:\opencv_contrib-4.8.0。启动CMake进行配置生成，点击Finish完成配置后，选择Generate，生成项目文件。设置扩展模块路径，并在搜索CUDA关键字后，勾选相关选项，再次点击Configure，生成配置文件。

       打开OpenCV.sln文件，切换到Release模式，生成安装文件。预计编译时间较长，耐心等待即可。最终，编译完成后的结果展示了CUDA加速下的性能提升。

       技巧提示：在编译过程中，注意避免下载第三方文件，可手动放置到source/.cache文件夹内的相应位置。无需编译xFeature2D、FaceModel、Test等模块，避免不必要的依赖下载。

       配置完成后，可运行人脸检测案例和YOLOv8姿态评估模型，验证CUDA加速效果。使用以下代码启用GPU推理执行。

       总之，OpenCV4.8通过CUDA支持实现GPU加速，显著提升图像处理程序性能。请参考本人新书《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》获取更多CUDA函数使用知识。

OpenCV安装教程（全网最细，小白直接上手！！！）

       OpenCV是用于计算机视觉的库，适用于Python、Ruby和MATLAB。在VSLAM技术研究中，经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的安装教程，适合初学者。

       一、下载OpenCV源码

       欲安装OpenCV3.3.1版本，可关注公众号「3D视觉工坊」，在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。

       二、检查已安装的OpenCV版本

       在终端输入命令`pkg-config --modversion opencv`查看当前安装的OpenCV版本。

       三、安装OpenCV

       下载并解压OpenCV3.3.1的源码安装包后，执行如下命令进行安装，安装路径为`/home/yongqi/workspace/2_ProgramFiles/OpenCV3.3.1`。

       四、配置OpenCV环境

       配置OpenCV的lib路径，以完成环境设置。

       五、测试OpenCV版本

       完成配置后，系统显示的OpenCV版本应为3.3.1。

       六、学习OpenCV

       提供一份包含G资料的《人工智能自学视频》资料包，内容包括人工智能基础入门、AI框架实战、图像识别、OpenCV、机器学习等，以及国内外知名资源、AI论文等。

       资料在网盘中整理整齐，欢迎下载！分享给有需要的伙伴。如果需要使用OpenCV2.4.9版本，只需调整第四步的pkgconfig路径即可。