cmake find_package的基本原理与详细示例(一) 第三方库的安装路径,在不同的机器上不同,而在CMakeLists.txt中每次指定包含路径、链接路径和库,不太现实。使用cmake的find_package可解决这个问题。 配置 cmake -S . -B build 构建 cmake --build build 运行 ./build/demo_1.img 成功运行...
⑤ 其他需要勾选的选项: 【4】CMake Config与问题解决 正常步骤接下来就是点击Configure和Generate,就可以生成OpenCV.sln项目。但是经常会出警告或者错误,大部分是因为一些依赖文件下载失败导致的: 虽然是警告,但是一定要解决,否则在后面编译OpenCV.sln项目的时候还是会失败! 解决方法:按照提示,打开对应的CMakeDownloadL...
执行以下命令安装所有应用,如果有个别提示失败的可以多试几次: sudo apt-get install -y unzip build-essential curl cmake cmake-gui git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-d...
1>已为配置“x64-Debug”启动 CMake 生成。1>命令行:"cmd.exe"/c""C:\PROGRAMFILES(X86)\MICROSOFTVISUALSTUDIO\2019\COMMUNITY\COMMON7\IDE\COMMONEXTENSIONS\MICROSOFT\CMAKE\CMake\bin\cmake.exe" -G "Ninja" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH="Y:\002_WorkSpace\002_VS\OpenCV_Demo\OpenCV_Demo\out\inst...
本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示,方便大家学习使用。 CMake编译详细步骤 废话不多说,直接进入正题! 【1】我使用的工具版本VS2017 + CMake3.18.2 + OpenCV4.8.0 + CUDA11.2 一般情况下VS版本≥VS2017均可,CMake版本≥3.18.2,OpenCV4.8.0目前最新,CUDA版本保持一致或更高。
cmake opencv 版本对应 cmake 编译opencv,首先上demo主程序代码,另存位opencv_demo.cpp#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(void){Matsrc_image_=imread("test.jpg");//读取当
Linux下cmake 编译opencv demo 2种方法及其注意事项blog.csdn.net/weixin_42727069/article/details/107884076 主要就是配置好CMakeLists.txt文件。今天主要也在配置这个。 include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )便可以包含了opencv的库 add_executable(main main.cpp denoise.cpp) target_link_libraries(...
之后利用CMakeLists.txt创建Makefile并完成实例构建 mkdirbuild cd build cmake ../make 编译完成后,在build文件夹下会创建一个opencv_test的可执行文件 ./opencv_test filename 运行文件,将会显示图片内容 6. 如果对makefile的规则不太熟悉,也可以直接配置gcc的编译选项 ...
将OpenCV 编译成静态库 cmake .. -DBUILD_SHARED_LIBS=NO 编译完成后记得执行 CMakeTargets 下的 install 安装 OpenCV 完后,我们再用 CMake 来建立工程 cmake_minimum_required(VERSION 2.6) project(Demo) IF(WIN32) SET(CMAKE_PREFIX_PATHD:/crossprj/opencv/build/install) ...