xcode6 添加Prefix Header

Xcode6移除自动创建pch文件,原因在于PrefixHeader导致构建时间过长。本文详细解释了其背后的原因,并提供了一个步骤指南,教你如何在Xcode6中手动添加pch文件,以提升开发效率并保持代码组织性。

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一直在用xcode6开发,但项目都是在xcode5上创建的,所以一直没注意到,xcode6竟然干掉pch文件了。

为什么xcode6没有自动创建pch文件呢?

简单地看:我们在写项目的时候,大部分宏定义,头文件导入都在这里,Xcode6去掉Precompile Prefix Header的主要原因可能在于Prefix Header大大的增加了Build的时间。没有了Prefix Header之后就要通过手动@import来手动导入头文件了,在失去了编程便利性的同时也降低了Build的时间。具体原因

StackOverFlow上讨论的已经比较清晰了

StackOverFlow:为什么xcode6没有自动创建pch文件呢?

如何在Xcode6中添加pch(Precompile Prefix Header)?

1,Command+N,打开新建文件窗口:ios->other->PCH file,创建一个pch文件:“工程名-Prefix.pch”:

2,将building setting中的precompile header选项的路径添加“$(SRCROOT)/项目名称/pch文件名”(例如:$(SRCROOT)/LotteryFive/LotteryFive-Prefix.pch)

可以了,编译一下程序,如果有错误检查一下添加的路径是否正确。

3,将Precompile Prefix Header为YES,预编译后的pch文件会被缓存起来,可以提高编译速度


### 如何在 Xcode配置 OpenCV 环境 要在 Mac 的 Xcode 上成功配置 OpenCV C++ 开发环境,可以按照以下方法操作: #### 1. 获取 OpenCV 源码 可以通过下载官方发布的压缩包或者克隆 GitHub 仓库的方式获取 OpenCV 源码。推荐使用 Git 克隆方式以便于后续更新维护[^1]。 ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv git checkout 4.5.5 # 切换到指定版本 ``` #### 2. 安装依赖工具 `CMake` 为了编译 OpenCV 源码,需要先安装构建工具 CMake。可以选择通过 Conda 或 Homebrew 来完成安装: - 如果已经安装 Anaconda,则可以直接运行命令 `conda install cmake` 进行安装。 - 另一种常见方式是利用 Homebrew 工具执行 `brew install cmake`[^3]。 #### 3. 编译并安装 OpenCV 进入之前克隆下来的 OpenCV 文件夹目录,在终端创建一个新的子文件夹用于存放生成的中间产物以及最终库文件,并切换至该新建文件夹内启动 CMake 配置流程。 ```bash mkdir build && cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ .. make -j8 sudo make install ``` 上述脚本中的参数解释如下: - `-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE`: 设置为发布模式优化性能; - `-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local`: 自定义目标安装位置,默认即 `/usr/local`; - 参数最后附加两个连续点号代表返回上级路径指向根项目地址。 #### 4. 创建新的 Xcode 工程 打开 Xcode 应用程序界面点击左上角菜单栏选项 “File -> New Project”,选择 Command Line Tool 类型模板继续下一步设置工程基本信息完成后保存磁盘等待加载完毕即可[^4]。 #### 5. 添加头文件与链接动态库 找到刚才安装好的 OpenCV 头文件所在的具体物理存储路径通常位于 `/opt/homebrew/Cellar/opencv/4.5.5_2/include/opencv4` (具体视个人实际安装情况可能略有差异),将其添加进项目的 Header Search Paths 字段里;同样地也要把对应的 `.dylib` 动态共享对象加入 Library Search Paths 当前工作区中去。 另外记得勾选 Enable Modules(Import as Module)开关开启模块化支持功能方便日后调用更加简洁高效。 至此整个基于 macOS 平台下的 Xcode+C++开发框架集成 OpenCV 图像处理类库的工作就全部完成了! ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat image = cv::imread("/path/to/image.jpg"); if(image.empty()) { std::cout << "Could not read the image." << std::endl; return -1;} cv::imshow("Display window",image); int k = cv::waitKey(0); // Wait infinitely for user to press any key return 0; } ``` 以上是一个简单的测试案例用来验证当前环境中是否能够正常载入图片资源并通过窗口展示出来效果如何[^2]。 ---
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