为什么要使用CMake+VS编译OpenCV的源码

本文详细介绍了如何使用CMake工具和Visual Studio 2010来编译OpenCV源码,以便进行源代码调试和库的兼容性匹配。首先,下载并安装OpenCV,接着通过CMake生成VS工程文件,配置编译选项,然后在VS中重新生成解决方案和INSTALL项目以生成库文件。最后,设置VS的包含目录和库目录,并更新环境变量以确保OpenCV库的正确引用。

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多数情况下,可以直接使用OpenCV自带的库文件,但是如果是为了方便调试:

1. 方便调试opencv源码

2. 为了与某些库兼容

还是需要重新编译opencv的源码。

OpenCV1.0版本有windowslinux之分,在 \OpenCV\_make文件夹下面已经存在了一个opencv.dsw的工程文件,直接用VC6,或者,Visual Studio就可以打开该工程,从而可以进行相应的编译工作;而对于OpenCV2.0及以后的版本而言,就没有类似的工程文件了。这个时候,就需要你自己利用CMake工具来生成一个Visual Studio的工程文件了。


CMake编译OpenCV

OpenCV的下载与安装

下载Windows下的安装文件OpenCV-2.4.3.exe,双击解压,选择需要的安装目录即可。我的存放路径为D:\opencv。

解压完成后就是需要的文件了。注意相应的目录不能包含中文。

编译OpenCV

这一步不是必须的,如果不编译,可以使用编译好的库,但是不能进行源代码的跟踪调试(未验证),因此这里还是编译一下。

编译用的工具Cmake,这是一个跨平台的安装编译工具,主要用于把OpenCV的源码生成对应的VS工程。操作如下。

<think>好的,用户想了解在Windows系统下使用CMake和Ninja来编译OpenCV。我需要先理清步骤,确保没有遗漏关键点。首先,用户可能已经知道一些基础知识,但可能需要详细的指导。我需要考虑他们可能遇到的问题,比如环境配置、依赖项下载、CMake配置选项等。 第一步应该是安装必要的工具。CMake和Ninja是必须的,还有Visual Studio的构建工具,因为即使使用Ninja,MSVC编译器还是需要的。用户可能不知道需要安装哪些组件,特别是Visual Studio Build Tools中的C++部分,所以需要明确说明。 接下来是获取OpenCV源代码,用户可能从官网下载或者克隆仓库,这里要给出两种方式,方便不同需求的用户。然后是OpenCV的依赖项,比如FFmpeg、libjpeg等,这些在编译过程中可能会被下载,但有时候网络问题会导致失败,可能需要提前下载或者配置代理。 然后是CMake的配置步骤,这里需要详细说明如何设置生成器为Ninja,指定构建类型,以及可能的必要选项,比如BUILD_opencv_world,这样用户如果希望生成单个库文件的话会方便很多。另外,还要提到安装路径的设置,方便后续使用。 构建和编译阶段,使用Ninja命令,可能需要指出如何并行编译以加快速度。安装步骤也是必要的,这样用户可以将库文件部署到指定位置。 最后的环境变量配置,让用户知道如何将OpenCV添加到系统路径中,或者如何在项目中引用。可能还需要验证安装是否成功,比如编写一个简单的程序测试。 用户可能遇到的常见问题包括路径错误、依赖下载失败、编译器找不到等,需要提前提醒。比如,CMake配置时如果找不到依赖,可能需要手动指定路径,或者检查网络连接。另外,Ninja的路径是否在系统变量中,否则无法直接调用。 需要确保步骤清晰,顺序正确,语言简洁,让用户能够一步步跟随操作。同时,给出示例命令,方便复制粘贴。如果有可选的高级配置,可以简要提及,但主要关注基本流程。</think>以下是在 Windows 系统下使用 **CMake + Ninja** 编译 OpenCV 的详细步骤: --- ### **1. 准备工具** 1. **安装 CMake** 从 [CMake 官网](https://cmake.org/download/) 下载并安装,安装时勾选 `Add to PATH`。 2. **安装 Ninja** - 从 [Ninja 官网](https://ninja-build.org/) 下载 `ninja-win.zip`。 - 解压后将 `ninja.exe` 所在目录加入系统 `PATH`。 3. **安装 Visual Studio 编译器** - 安装 [Visual Studio](https://visualstudio.microsoft.com/)(社区版免费),勾选 **C++ 桌面开发** 组件(必须包含 MSVC 编译器)。 4. **下载 OpenCV 源码** - 从 [OpenCV GitHub](https://github.com/opencv/opencv) 克隆仓库,或直接下载 ZIP 包: ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git # 可选(额外模块) ``` --- ### **2. 配置 CMake** 1. **打开 CMake GUI** 设置源码路径(OpenCV 根目录)和构建路径(例如 `build` 文件夹)。 2. **配置关键选项** 点击 `Configure`,选择生成器为 **Ninja**,指定编译器为 **MSVC**(例如 Visual Studio 2022 的 `cl.exe`)。 根据需要修改以下选项: ```ini BUILD_opencv_world = ON # 合并所有库到单个 opencv_world.dll(可选) OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = path/to/opencv_contrib/modules # 若需额外模块 WITH_OPENGL = ON # 启用 OpenGL 支持(可选) BUILD_EXAMPLES = OFF # 关闭示例构建(加快编译) INSTALL_PREFIX = C:/opencv/ninja # 指定安装路径(推荐自定义) ``` 3. **处理依赖项** CMake 会自动下载 FFmpeg、OpenEXR 等依赖。若因网络问题失败: - 手动下载缺失文件到 `opencv/.cache` 对应目录。 - 或配置代理(在 CMake 中设置 `HTTP_PROxy` 环境变量)。 4. **生成 Ninja 构建文件** 点击 `Generate` 生成 `build.ninja` 文件。 --- ### **3. 编译与安装** 1. **使用 Ninja 编译** 打开命令提示符,进入构建目录(`build`),执行以下命令: ```bash ninja -j8 # -jN 指定并行编译线程数(根据 CPU 核心数调整) ``` 2. **安装到指定目录** 编译完成后执行: ```bash ninja install ``` 所有文件将输出到 `INSTALL_PREFIX` 指定的路径(如 `C:/opencv/ninja`)。 --- ### **4. 配置环境变量** 1. 将 OpenCV 的 `bin` 目录(如 `C:/opencv/ninja/x64/vc17/bin`)添加到系统 `Path` 环境变量。 --- ### **5. 验证安装** 编写一个简单的 OpenCV 程序(示例代码): ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat img = imread("test.jpg"); imshow("Image", img); waitKey(0); return 0; } ``` 使用 CMake 或直接编译时,链接生成的 OpenCV 库文件。 --- ### **常见问题** 1. **Ninja 找不到编译器** 确保 Visual Studio 的 `cl.exe` 路径已加入环境变量(如 `C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Community/VC/Tools/MSVC/14.30.30705/bin/Hostx64/x64`)。 2. **依赖下载失败** 手动下载文件并放置到 `opencv/.cache` 对应目录,或使用国内镜像源。 3. **编译错误** 检查 CMake 配置日志,关闭冲突选项(如 `CUDA` 若未安装 NVIDIA 驱动)。 --- 通过以上步骤,你可以高效地使用 Ninja 编译 OpenCV,享受其快速的增量构建特性!
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