编译完成后,可以将Boost库的路径添加到系统的环境变量中,以便在项目中使用。 三、CMake配置案例 在介绍了Windows下Boost源码安装方法之后,接下来我们将探讨如何利用CMake高效地配置依赖于Boost的工程。CMake通过其强大的find_package命令能够轻松集成Boost库,以下是配置步骤及注意事项的概览。 CMakeLists.txt 示例 cmake...
(1)首先去官网下载boost源码安装包:http://www.boost.org/ 选择下载对应的boost源码包。本次下载使用的是 boost_1_63_0.tar.gz。 执行命令mkdir boostrec创建文件夹。 执行命令cd进入boostrec文件夹下。 执行命令wget https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.63.0/boost_1_63_0.tar.gz下载源...
标签: dlib python opencv 人脸识别 boost 高速下载 资源简介 dlib18.17 编译好的python-dlib库 不需要安装vs和boost cmake,直接pip安装,亲测有效,非常简单 上一篇:Think Bayes 下一篇:OpenCV官方教程中文版Python版带完整书签 挑错 打印 评论 共有 条评论 ...
一、前言 二、 安装Boost库 下载Boost库源码 使用Bootstrap脚本准备编译 编译Boost库 设置环境变量 三、CMake配置案例 四、总结一、前言在C++开发领域中,Boost库扮演着增强语言能力的关键角色,尤其针对系统级软件、游戏引擎及高性能应用。它弥补了C++标准库的不足,引入了智能指针、正则表达式、图形处理和数学计算等...