Tags · opencv/opencv_contrib · GitHub 3.2 解压到本地并新建build空文件架 3.3 打开cmake-gui 设置源代码路径,编译文件路径; 点击configure生成器选择visual studio, 架构选择x64 配置cmake 选项 搜索world,勾选BUILD_opencv_world。 搜索extra,指定opencv extra modules文件路径,一定要到modules。否则报错 再次点...
然后下载Opencv3.4.1:官网链接:https://opencv.org/opencv-3-4-1.html Opencv 3.4.1的扩展模块:https:///opencv/opencv_contrib 注意这里contrib下载的版本在这里选择: 三、编译过程 1-这里我的文件夹如图: build是空文件夹,contrib下载的安装包解压在了sources文件夹下面(它也可以放在Sources并列位置) 2-打开C...
BOOL=OFF -DINSTALL_CREATE_DISTRIB=ON' cmake -G"$CMAKE_CONFIG_GENERATOR" $CMAKE_OPTIONS -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="$myRepo"/opencv_contrib/modules -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$myRepo"/install/"$RepoSource" "$myRepo/$RepoSource" echo "*** $Source_DIR -->debug" cmake --build . -...
首先转到其下载页面。下载页面的Source distributions处可以下载到cmake软件的源码,如果对这款开源软件感兴趣,不妨看看 而Binary distributions处可以下载到cmake的执行文件,我们只需要下载到其执行文件即可,选择Windows (Win32 Installer)进行下载,点击这里直接下载:http://www.cmake.org/files/v3.4/cmake-3.4-win32-...
[1] 再谈OpenCV Contrib编译与安装[2] 将 VSCode 打造成 OpenCV 的 IDE（C++，window10 1803）[3] VSCODE 配置cl.exe编译器[4] CL编译器和LINK编译器的使用方法[5] Configure VS Code for Microsoft C++[6] CMake+VS+opencv/opencv_contrib 环境配置[7] VisualStudio2019安装配置OpenCV的C++环境 ...
OpenCV的扩展包opencv_contrib的安装 近日想使用OpenCV里面的诸如SIFT、SURF之类的特征提取算法,结果突然发现OpenCV3.0.0这里并没有书上讲的关于SIFT的函数。查了半天才知道,原来有大量的函数并不在OpenCV的稳定发布版本里,而是在OpenCV_contrib这个扩展包里面。搞了半天才把这玩意搞定(自己傻),下面记录下安装的过程,...
由于OpenCV 支持好多平台,比如Windows,Android, Maemo,FreeBSD,OpenBSD,iOS,Linux和 Mac OS,一般初学者都是用 windows,点击 Windows。 然后双击下载的文件,进行安装,实质就是解压一下,解压完出来一个文件夹,其他什么也没发生。安装完后的目录结构如下。其中 build 是 OpenCV 使用时要用到的一些库文件,而 sources ...
访问这个页面并获取适用于 Windows 的最新 OpenCV 下载。 这是一个自解压的 ZIP。 运行它,并在出现提示时输入任何目标文件夹,我们将其称为<opencv_unzip_destination>。 在提取过程中,会在<opencv_unzip_destination>\opencv创建一个子文件夹。 访问这个页面并下载opencv_contrib模块的最新 ZIP。 将此文件解压缩到...
如果你想编译 opencv_contrib 也就是 opencv extra库的话,你需要把https://github.com/Itseez/opencv_contrib额外库包也下载下来。我曾经把opencv_contrib包的tracking模块 加入到opencv 核心库,编译到PC的CodeBlocks开发环境就成功了,但是编译成Android的环境就出错了,这个问题我一直没有解决,最后我换用了其它的方法...
opencv_contribexperimental functions, build part of the source externally if you need opencv_dnnvery slow on mobile, try ncnn for neural network inference on mobile opencv_dynamicudano cuda on mobile opencv_flannfeature matching, rare uses on mobile, build the source externally if you need ...