第一栏:对应的VS版本; 第二栏:编译后工程文件适用的操作平台版本,我电脑是64位的,所以我选择的是编译成是64位的OpenCV_contrib工程文件; 第三栏:跳过;选项:选择本地编译器“Use default native compilers”; 最后Finish走起,几分钟后即可完成编译。 上栏先找到“BUILD_opencv_world”和“OPENCV_ENABLE_NONFREE”...
1、opencv源码下载 访问github上的opencv主页 首先点进第一个opencv 我这里默认就是4.x,点开可以知道分支为4.x。还需要点Tags 我这里使用的是4.5.4版本 2、opencv对应的contrib源码下载 contrib的步骤同opencv源码,只是要注意版本要与opencv一致 3、opencv4+contrib 编译 然后详见下面这个参考链接的二、三节,看完...
“OpenCV在视觉算法中的功能非常强大,其中一个原因就是该算法库一直在与时俱进的更新最新的算法,对于具有专利的算法(如SURF)以及一些还没有稳定的算法,OpenCV会将其置于扩展模块中,这些扩展模块包含在opencv_contrib代码库中。对于稳定的算法,会被移到OpenCV主仓库代码中,因此读者需要谨慎的使用opencv_contrib,因为不同...
于是去下载了OpenCV-contrib的文件,cmake,并最终用VS2022编译了几个小时(本人笔记本过于老旧)才编译成功,并能正确使用,实属不易,所以直接把已经编译好的文件拿过来分享,帮助各位觉得编译过程过于复杂繁琐的小伙伴。需要注意的是编译文件的版本是OpenCV-4.9.0。 网盘链接如下: 链接:pan.baidu.com/s/1OcINnS 提取...
2>opencv4.3的下载安装 下载地址:公众号中回复opencv4.3获取下载地址 下载完成直接出现 再就直接双击,设置好目录就好 出现opencv的文件夹,里面有如下 这样OpenCV4.3就解压成功 3>opencv_contrib 4.3的下载安装 下载地址:公众号中回复opencv_contrib4.3获取下载地址 ...
编译过程中遇到下载问题，可通过修改链接和使用迅雷等工具解决。将OpenCV和opencv-contrib解压到opencvbuild目录，使用CMake配置编译选项，如BUILD_opencv_world、OPENCV_DNN_CUDA等。遇到错误时，参考相关博主的解决方案，如检查CMakeDownloadLog.txt文件，下载缺失的库文件。最终，通过调试设置、添加包含和库...
如果我们建立一个默认的vc项目Test1,他的默认“常规“栏目中,“输出目录”为$(SolutionDir)$(ConfigurationName),所以调试时会在解决方案文件夹下建立一个debug文件夹,并在此文件夹下生成 Test1.lik链接器 和Test1.exe文件(默认情况下) 。 简单来说就是存放exe文件的地方(qaq) ...
Win10 + VS2022 + OpenCV 4.7 + contrib + cuda加速 编译https://blog./Kasper_2009/article/details/130384029
编译版本:opencv-4.8.0 +opencv_contrib-4.8.0 编译环境:windows 10, vs2022 下 x64平台debug、release 编译内容:opencv4.8.0版本下所有模块(所有依赖库),包括人脸识别等机器学习 说明: 1. 本资源由本人查阅资料,搭建环境,下载github源码,及相应依赖库环境,并做了完整模块合并cmake windows x64 平台下编译。
cmake 编译opencv4.5.5/opencv4.6.0/opencv4.7.0 gpu版本编译方法相同,本文以opencv4.5.5为例 1 编译环境准备 一定确保已经成功安装了cuda工具包,以及VS编译器,清单如下 cuda工具包 visual studio 编译器 cmake构建工具 opencv源码 opencv-contrib源码