配置opencv及其扩展库contrib遇到的问题(相关文件已在百度网盘分享)

本文提供了解决OpenCV安装过程中遇到的问题的方法,包括手动下载并替换protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz文件及相应的.i文件。

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总结一句话就是:缺啥就手动下载啥,然后在对应位置进行替换
网盘链接:

链接:https://pan.baidu.com/s/1bI_k3_kvbS4a_mV8AKdWFg 
提取码:l2ku 

问题1:
在这里插入图片描述
解决方法:
手动下载protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz,然后替换位于opencv_contrib-3.2.0/modules/dnn/.download/bd5e3…/v3.1.0/下的protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz。
注:如果手动下载并且替换了,仍然报这个错误,别灰心。换个protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz文件,再次替换。
我的网盘中有三个protobuf-cpp-3.1.0.tar.gz,总有一个适合你!
(为什么有三个,你懂的…)

问题2:
在这里插入图片描述
解决方法:
在网盘下载对应的.i文件,替换即可。
opencv_contrib-3.2.0/modules/xfeatures2d/src/

### 关于 OpenCV_contrib 4.4.0 的下载与使用 #### 下载地址 OpenCV_contribOpenCV 官方维护的一个扩展模块集合,提供了许多额外的功能支持。对于版本 4.4.0,可以从官方 GitHub 存储库获取其源代码[^1]: - **GitHub 地址**: - 主项目: [https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.4.0](https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.4.0)[^1] - 扩展模块: [https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.4.0](https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.4.0)[^1] 如果需要预编译好的库文件,则可以参考第三方分享资源,例如百度网盘中的压缩包 `opencv-word440d.zip` 文件[^3]。 --- #### 使用说明 ##### 1. 编译环境准备 在 Windows 平台上,通常会借助 CMake 和 Visual Studio 来完成 OpenCV 及其贡献模块的编译工作。以下是具体步骤概述[^5]: - **安装依赖工具** - 安装最新版 CMake 工具 (建议至少为 3.15+)。 - 确保已安装 Microsoft Visual Studio IDE(如 VS2017 或更高版本)。 - **配置 CMake 参数** 在 CMake 中指定路径参数时需要注意以下几点: - 设置主项目的根目录 (`Source code`) 到解压后的 `opencv-4.4.0` 路径; - 将构建目标设置为目标平台对应的子目录(如 `build`),并启用选项 `BUILD_opencv_world`[^5]。 ```plaintext OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<path_to_opencv_contrib>/modules/ ``` - **生成解决方案** 当所有必要组件加载完成后点击 “Configure”,随后执行 “Generate”。此时会在指定输出目录下创建适合当前开发环境使用的工程文件集。 ##### 2. 库集成方式 一旦成功完成了自定义化定制过程之后就可以按照常规方法把生成出来的动态链接库(.dll/.so)或者静态库(.lib/a)加入到个人应用程序当中去实现功能调用了[^2][^3]。 例如,在 Windows 下需手动拷贝若干核心部件至特定位置以便顺利启动测试程序: ```plaintext <your_project_folder>/ ├── opencv_world440d.lib # Debug模式下的LIB文件 ├── opencv_world440d.dll # 对应DLL文件 ├── opencv_world440.lib # Release模式下的LIB文件 └── opencv_world440.dll # 同样对应DLL文件 ``` 另外还需注意调整系统 PATH 环境变量以包含 DLL 文件所在的具体绝对路径;否则可能会遇到缺少运行时刻态支撑的情况——比如提示找不到 VCRUNTIME140_1D.DLL等问题发生[^3]。 --- ### 示例代码片段展示如何初始化基本图像处理操作 假设已完成上述准备工作后可以直接尝试编写简单的 Python 测试脚本来验证安装效果: ```python import cv2 as cv img = cv.imread('example.jpg') gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Original Image', img) cv.imshow('Grayscale Image', gray_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() ``` 以上例子展示了读取图片转换成灰阶形式后再显示出来整个流程演示[^2]。 ---
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