Visual Library 2.0 - Examples

Visual Library是NetBeans中广泛使用的可视化函数库,用于展现复杂的上下文关系,如建模或流程绘图等工作。

Visual Library源自于NetBeans的社区项目,随着类库逐步发展成熟并被开发者认可,在2007年正式成为NetBeans Platform. 6.0的一部分。目前的NetBeans IDE中,BPEL业务流程设计器,Mobile开发以及JavaEE开发的设计工具都在使用Visual Library来实现可视化编辑效果。

Visual Library 2.0版本在使用时的编程风格同Swing类似,需要创建Scene场景包含,并使用Widgets生成所需的可视化元素,之后通过Scene场景的 createView操作来创建Swing的JComponent组件,以将可视化场景集成在Swing界面中呈现。

关于Visual Library的使用,官方站点已经给出非常好的示例代码,以展示Visual Library提供的几十种不同的功能和用法,包含Action的使用,可视化组件的生成与连接等。

示例代码下载页面:

http://graph.netbeans.org/examples.html

使用Visual Library开发的几个案例截图:

<think>好的,用户现在想使用CMake GUI来配置OpenCV 4.6.0的编译选项。之前我提供了命令行编译的方法,但用户可能更倾向于图形界面,特别是对于不熟悉命令行的用户来说,CMake GUI更直观。现在需要结合用户提供的引用内容,尤其是引用[1]、[2]、[3]和[4],这些引用涉及交叉编译、Windows和Ubuntu下的CMake GUI使用,以及一些常见问题的解决方法。 首先,需要整理出使用CMake GUI配置OpenCV的通用步骤,并考虑不同平台(如Windows和Ubuntu)的差异。用户特别提到了OpenCV 4.6.0,可能需要确保引用的参数和模块路径正确。用户提供的引用中提到了设置CMAKE_INSTALL_PREFIX、OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,以及处理依赖问题,比如FFmpeg支持和CUDA配置。 接下来,需要确定用户的实际需求。用户可能是在不同的平台上进行编译,比如Windows或Ubuntu,但问题中没有明确说明。因此,在回答中应该涵盖这两个平台,并指出关键的区别。例如,在Windows上可能需要指定生成器(如Visual Studio),而Ubuntu则需要安装相关依赖库。 另外,用户提到要参考之前的回答,其中涉及到CUDA加速的配置。所以在配置CMake GUI时,需要包含CUDA相关的选项,如WITH_CUDA、CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR等,并确保CUDA架构参数正确设置,如CUDA_ARCH_BIN。引用[5]中提到了验证CUDA是否启用,这也需要在配置时检查相关选项。 用户可能遇到的常见问题也需要提前预警,例如路径错误、依赖库缺失或编译器不兼容。例如,引用[1]中提到的zlib.h问题,引用[2]中的FFmpeg支持,以及引用[4]中的依赖安装步骤。需要将这些问题的解决方法整合到指南中,帮助用户避免常见陷阱。 此外,用户可能需要启用额外的模块,如opencv_contrib,这在引用[1]、[3]和[4]中都有涉及。需要指导用户正确设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,指向contrib模块的路径,并处理可能出现的模块依赖问题。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明每个配置项的作用,并提供验证步骤,如检查CUDA支持或运行测试程序。同时,生成的相关问题要围绕用户可能进一步的需求,比如交叉编译、FFmpeg集成或问题排查。</think>### **通过CMake-GUI配置OpenCV 4.6.0编译选项的详细步骤** 以下步骤基于引用[1][3][4]的交叉编译和GUI配置经验,结合OpenCV 4.6.0的特性编写,适用于Windows和Linux系统。 --- #### **1. 环境准备** - **源码下载**: - OpenCV 4.6.0源码:[opencv-4.6.0.zip](https://github.com/opencv/opencv/archive/4.6.0.zip) - OpenCV_contrib 4.6.0模块:[opencv_contrib-4.6.0.zip](https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.6.0.zip) - **依赖安装**: - **Windows**:安装Visual Studio 2019/2022、CMake GUI、CUDA Toolkit(如需GPU支持)[^3][^5] - **Linux**:安装基础编译工具和依赖库(参考[引用4]): ```bash sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev ``` --- #### **2. CMake-GUI配置流程** **步骤1:启动CMake-GUI并填写路径** - **Source Code路径**:指向OpenCV源码解压目录(如`G:\opencv4.6.0\opencv-4.6.0`或`/home/user/opencv-4.6.0`) - **Build路径**:新建一个空目录(如`G:\opencv4.6.0\build`或`/home/user/opencv-4.6.0/build`)[^3] **步骤2:首次配置(Configure)** 1. 点击`Configure`按钮,选择生成器: - **Windows**:`Visual Studio 16 2019`或`Visual Studio 17 2022` - **Linux**:`Unix Makefiles` 2. 确保平台选择与系统匹配(如x64)[^3][^5] **步骤3:关键参数配置** | **参数名** | **值/操作** | **说明** | |-----------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------| | `CMAKE_INSTALL_PREFIX` | `/usr/local/opencv-4.6.0`(Linux)或`C:\opencv-4.6.0`(Windows) | 指定安装路径,避免系统路径污染[^1][^4] | | `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` | 指向`opencv_contrib-4.6.0/modules`目录 | 启用额外功能(如人脸识别、文本检测)[^1][^3] | | `WITH_CUDA` | `ON`(如需GPU加速) | 启用CUDA支持,需已安装CUDA Toolkit[^5] | | `CUDA_ARCH_BIN` | 根据GPU型号填写(如RTX 3060为`8.6`,RTX 2080为`7.5`) | 指定GPU计算能力,参考[NVIDIA计算能力表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) [^5] | | `WITH_FFMPEG` | `ON`(如需视频编解码支持) | 需提前安装FFmpeg开发库[^2] | | `BUILD_opencv_world` | `ON`(可选) | 将所有模块合并为单个库(减少依赖管理复杂度)[^1] | | `BUILD_EXAMPLES` | `OFF`(默认) | 减少编译时间 | **步骤4:处理依赖问题** - **zlib.h缺失错误**(常见于Linux): ```bash sudo apt install zlib1g-dev # 参考[引用1][^4] ``` - **FFmpeg路径配置**: - 若FFmpeg未安装在标准路径,需手动指定`FFMPEG_INCLUDE_DIR`和`FFMPEG_LIB_DIR`[^2] - **CUDA路径配置**: - 设置`CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR`为CUDA安装路径(如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6`)[^5] **步骤5:生成工程文件** 1. 点击`Generate`生成Makefile或Visual Studio工程文件。 2. 若出现红色错误项,需根据提示修复配置后重新生成[^1][^3]。 --- #### **3. 编译与安装** - **Windows(Visual Studio)**: 1. 打开生成的`OpenCV.sln`,选择`Release`模式。 2. 右键`ALL_BUILD` -> `生成`,完成后右键`INSTALL` -> `生成`[^3][^5]。 - **Linux(Make)**: ```bash cd build make -j$(nproc) # 多线程编译 sudo make install # 安装到指定路径 ``` --- #### **4. 验证配置结果** 1. **检查CUDA支持**: ```bash opencv_version --verbose | grep "CUDA" # 输出应为`CUDA: YES`[^5] ``` 2. **测试FFmpeg支持**: ```cpp cv::VideoCapture cap("test.mp4"); // 若可打开视频文件,则FFmpeg正常[^2] ``` 3. **验证安装路径**: - 确认`CMAKE_INSTALL_PREFIX`路径下生成`bin`、`lib`、`include`目录[^1][^4]。 --- #### **5. 常见问题解决** - **错误:`No suitable threading library found`** **解决**:安装线程库(Linux下安装`libpthread-stubs0-dev`)[^1][^4]。 - **错误:`-fpermissive`编译警告** **解决**:在CMake中设置`CMAKE_CXX_FLAGS`添加`-fpermissive`(临时方案)[^1]。 - **错误:`png引用未定义`** **解决**:安装`libpng-dev`并重新配置CMake[^1][^4]。 --- ### **相关问题** 1. 如何在CMake-GUI中配置交叉编译(如海思3559平台)? 2. 如何为OpenCV启用TBB或OpenMP并行加速? 3. 编译时出现`FFmpeg库缺失`错误如何解决? 4. 如何为OpenCV静态编译(生成`.lib`/`.a`文件)? 5. 如何验证编译后的OpenCV是否支持GPU加速的DNN模块?
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