Ⅰ 如何编译opencv
1. 将OpenCV2.2.0的压缩包解压到路径D:\OpenCV\opencv （以下所有路径都可自己选择 只要对应起来即可）
2. 安装Cmake，可以到官网去下载并按默认设置安装安装即可。
此处注意一般vs采用的是win32编译器进行debug和release（即使你是安装的x64），所以下载cmake的时候应该下载32位版本，这样cmake编译出来的是32位的工程文件，x64的cmake编译的是64位工程文件。
3.打开Cmake，在第一行“Where is the source code”后面的那个“Browse Source...”按钮，选择OpenCV的安装路径。
Ⅱ OpenCV交叉编译时用到的几个依赖库
OpenCV交叉编译时用到的几个依赖库。在BB Black 入门基础之OpenCV的交叉编译 一文中用到。大家有需要的可以拿去用。
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文件列表
.deps
----|ControlResource.Po
----|DCU99Editor.Po
----|DuplexEditor.Po
.eclipseme.tmp
----|emulation
----|----|PhoneBook.jad
----|----|PhoneBook.jar
verified
----|classes
----|----|com
----|----|----|north
----|----|----|----|phonebook
----|----|----|----|----|model
----|----|----|----|----|----|Account.class
----|----|----|----|----|----|ApplicationException.class
----|----|----|----|----|----|Index.class
----|----|----|----|----|----|Model$AccountFilter.class
----|----|----|----|----|----|Model$IndexFilter.class
----|----|----|----|----|----|Model.class
----|----|----|----|----|----|Preference.class
----|----|----|----|----|----|UserModel.class
ui
----|ConfirmationDialog.class
----|DetailInfoUI.class
----|Dialog.class
----|DialogListener.class
----|IndexFunctionUI$ListIndex.class
----|IndexFunctionUI.class
----|ListMerchantGroupUI.class
----|ListPhoneUI.class
----|LoginUI.class
----|MerchantGroupDetailInfoUI.class
----|NewPhoneUI.class
----|SearchPhoneUI.class
----|Title.class
----|UIController$1.class
----|UIController$EventID.class
----|UIController.class
----|WaitCanvas$1.class
----|WaitCanvas.class
----|WelcomeUI.class
PhoneBookMIDlet.class
.myeclipse
----|CVS
----|----|Repository
----|----|Root
.settings
----|CVS
----|----|Entries
----|----|Repository
----|----|Root
org.eclipse.core.resources.prefs
.svn
----|prop-base
props
text-base
----|readme.txt.svn-base
tmp
----|prop-base
props
text-base
all-wcprops
dir-prop-base
entries
format
.tmp_versions
----|dw4002.mod
dependence
----|ffmpeg-0.10.3.tar.bz2
----|jpegsrc.v8d.tar.gz
----|libpng-1.5.14.tar.gz
----|libv4l-0.6.1.gz
----|tiff-4.0.3.tar.gz
----|x264-snapshot-20120528-2245-stable.tar.bz2
----|xvidcore-1.3.2.tar.gz
----|zlib127.zip
..dir.dat
._CotEditor_346
._PortVaR
.classpath
.cproject
.cxl
.depend
.dw4002.ko.cmd
.dw4002.mod.o.cmd
.dw4002.o.cmd
.exe
.gitignore
.htaccess
.message
.pdf
.project
.qmake.internal.cache
.screenrc
.synopsys_dc.setup
.synopsys_pt.setup
.untf
.vimrc
.xhdl3.xref
Ⅲ 求助Ubuntu下安装opencv3.1.0
opencv编译安装
编译环境安装：
[plain] view plain
sudo apt-get install build-essential
必需包安装：
[plain] view plain
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
可选包安装：
[plain] view plain
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
opencv下载：
稳定版
[plain] view plain
wget https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.1.0.zip
github源代码
[plain] view plain
git clone git://github.com/Itseez/opencv.git
创建编译的临时目录：
[plain] view plain
cd ~/opencv
mkdir build
cd build
注意： 这里假设opencv解压开的或者从github获取的源代码目录在用户主目录下。
生成cmake编译配置：
[plain] view plain
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
编译：
[plain] view plain
make -j4 # runs 4 jobs in parallel
安装opencv：
[plain] view plain
sudo make install
运行测试：
[plain] view plain
git clone https://github.com/Itseez/opencv_extra.git
OPENCV_TEST_DATA_PATH=~/opencv_extra
~/opencv/build/bin/opencv_test_core
一个例子：
首先创建一个目录 test，并进入目录：
[plain] view plain
mkdir test
cd test
其次，创建文件 DisplayImage.cpp 如下：
[plain] view plain
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
usingnamespacecv;
int main(int argc,char** argv )
{
if( argc != 2 )
{
printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");
return-1;
}
Mat image;
image = imread( argv[1], 1 );
if( !image.data )
{
printf("No image data \n");
return-1;
}
namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );
imshow("Display Image", image);
waitKey(0);
return0;
}
接着，创建cmake配置文件 CMakeLists.txt，如下：
[plain] view plain
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project( DisplayImage )
find_package( OpenCV REQUIRED )
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )
target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )
最后运行：
[plain] view plain
./DisplayImage psu.jpg
#随便一张图片都行
Ⅳ 如何编译OpenCV进行IOS7
编译的Xcode项目失败，出现以下错误： “缺少必需的架构arm64在文件/用户/ * / Git/ocr/opencv2。 它运作良好，如果我改变架构（构建设置下）（ARMv7的，armv7s），而不是（ARMv7的，armv7s）。 如何更改opencv的python构建脚本，添加arm64支持opencv2。
1. micahp的回答几乎是完美的，但错过了模拟器版本。因此，修改平台/ IOS /到： targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator", "iPhoneSimulator"]
archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386", "x86_64"]
你需要下载行工具Xcode的5.0.1，然后运行 python opencv/platforms/ios/build_framework.py ios
2. 我修改了以下内容，使之建立，虽然我还没有得到一个arm64 iOS设备进行测试的 编辑：我也只好跟着 假设“OPENCV”是包含从Github上的opencv源文件夹： 在每个gzlib.c, gzread.c, gzwrite.c位于opencv/3rdparty/zlib/地址： #include <unistd.h>
在顶部后，原有的包括。 另外开opencv/platforms/ios/cmake/Moles/Platform/iOS.cmake并从改线88： set (CMAKE_OSX_ARCHITECTURES "$(ARCHS_STANDARD_32_BIT)" CACHE string "Build architecture for iOS")
到： set (CMAKE_OSX_ARCHITECTURES "$(ARCHS_STANDARD_INCLUDING_64_BIT)" CACHE string "Build architecture for iOS")
在另外改变buildscriptopencv/platforms/ios/build_framework.py在99线和100从： targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator"]
archs = ["armv7", "armv7s", "i386"]
到： targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator", "iPhoneSimulator"]
archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386", "x86_64"]
所得到的库将包括以下内容： $ xcrun -sdk iphoneos lipo -info opencv2
Architectures in the fat file: opencv2 are: armv7 armv7s i386 x86_64 arm64
虽然我有一个关于剩余的关注opencv/platforms/ios/cmake/Toolchain-iPhoneOS_Xcode.cmake它定义了一个数据指针的大小为4的行14和17。它应该是8的64位我想，这样我没有测试过，如果库工作arm64我会建议进一步研究在这一点上，如果它不能正常运行。
3. 尝试等待下个月。将发布新的XCode具有更强大的32/64位支持。
4. 修改“到： def build_framework(srcroot, dstroot):
"main function to do all the work"
targets = ["iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneOS", "iPhoneSimulator"]
archs = ["armv7", "armv7s", "arm64", "i386"]
for i in range(len(targets)):
build_opencv(srcroot, os.path.join(dstroot, "build"), targets[i], archs[i])
put_framework_together(srcroot, dstroot)
Ⅳ 如何编译 opencv动态链接库
在一个项目中需要用到OpenCV，刚开始使用了OpenCV的动态链接库，这样，在移动可执行程序时还必须将OpenCV动态支持库一起搬移，很是麻烦。所以，最终选择OpenCV静态链接库，这样程序移植运行就方便了很多。
需要编译成静态库以便于应用程序链接。
网上有的教程中写的在VC++2010下安装OpenCV2.1时用到了TBB库，而我在编译链接自己的程序后需要用到TBB.dll。本人设计的目的就是要做一个独立的界面程序，不需要携带其他第三方库。经过一段时间的努力最终找到了编译OpenCV2.1静态库的方法。
需要的工具环境及文件：
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1、Windows XP
2、VC++2010(VS2010)
3、为编译OpenCV源码包(我下载的有：OpenCV2.1.0，OpenCV2.3.0及OpenCV2.4.4)
4、CMake2.8.9
说明：OpenCV各版本官方下载地址：opencv.org/
cmake-2.8.9下载地址：ishare.iask.sina.com.cn/download/explain.php?fileid=35025936
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
以OpenCV2.1.0编译静态库为例
CMake配置
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
打开CMake并设置：
Where is the rource code ：OpenCV源代码所在的文件夹
Where to build the binaries：CMake配置好得到的文件放在位置（我的：E:\OpenCV2.1.0-prj）
然后点击configure，选择"Visual Studio 10"。然后确定。
等待configure完成，会出现很多红色的选项，因为主要是生成OpenCV的库，所以只需保留某些选项：
去掉BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT，BUILD_SHARED_LIBS, BUILD_TESTS
勾选OPENCV_BUILD_3RDPARTY_LIBS, WITH_TBB，WITH_JASPER, WITH_JPEG,
WITH_PNG, WITH_TIFF选项，
然后再点击configure，如下图：
提示TBB_INCLUDE_DIR找不到，因为我们不需要TBB库，所以忽略，再一次点击configure。
等待配置完成，最后点击generate，完成后关闭CMake。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
VC++2010编译静态库
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
进入E:\OpenCV2.1.0-prj目录，使用VC++2010打开.sln文件，打开项目管理器
这时候会看到
解决方案中有很多小项目存在。
注：这时我们右键任意点击一个子项目(如cv)，选择属性，可以在配置属性下的常规项目中看到，配置类型为
静态库(lib)。
按住ctrl键，选中除过ALL_BUILD, INSTALL, ZERO_CHECK,
uninstall四个项目的其他所有项目，在菜单中选择项目->属性，打开配置属性->c/c++->代码生成选项，在右侧窗口中的运行时库中选择多线程调试(/MTd)，然后确认。
说明：这里有四个选项（/MT, /MTd, /MD,
/MDd），前两个一组，为静态链接运行时库，运行时不需要运行时库的支持，代码直接插入到程序中去；后两个一组，为动态链接运行时库，运行时需要msvcr90.dll或msvcp90.dll支持。
我们先编译Debug版的OpenCV静态库，在解决方案"opencv"（22个项目）上单击右键，选择重新生成解决方案，此时便开始编译OpenCV库了，等编译结束会提示完成16个，失败4个：
这四个项目生成的是exe程序，不需要管他们。到这步我们已经生成了Debug版本的静态库！
然后我们用相同的方式生成Release版的库,在之前的基础上只需要将选项选择多线程/MT，再进行编译。编译时警告很多，直接忽略！
注意：/MT即是Release版本，/MTD即是Debug版本。
最终我们需要的静态库就存在：E:\OpenCV2.1.0-prj/lib 和 E:\OpenCV2.1.0-prj/3rdparty/lib
两个目录，我们编译好的库就在这两个文件夹下。分别
将E:\OpenCV2.1.0-prj/3rdparty/lib中Debug
下面的所有文件Copy到E:\OpenCV2.1.0-prj/lib中的Debug 文件中。
将E:\OpenCV2.1.0-prj/3rdparty/lib中Release下面的所有文件Copy到E:\OpenCV2.1.0-prj/lib中的Release文件中。
Ⅵ 如何重新编译opencv python
GCC 5.4.0
CMAKE 3.5.1
OpenCV 3.1.0
Android SDK API 23（Android 6.0）
Androird NDK r12b（12.1.2977051）
Python 2.7.12
当然在编译过程中还会用到很多其他工具和软件包，比如Ninja，Ant等，我会在文中需要的时候给出它们的版本和安装方法。
关于GCC，CMAKE和Python的安装过程本文就不详述了，一是因为这些工具的安装过程很容易，网络上的介绍都很详细，二是因为之前刚刚配置好TensorFlow，安装了一大堆软件包，我也不清楚本文的内容究竟会涉及哪些依赖库，我会尽量把我在编译过程中所需的工具和库标记出来。
Ⅶ 如何编译opencv中的install工程
第一步：由于opencv是在cmake工具下建立的工程，所以我们先要下载cmake，下载地址随便一搜都有，不多说。下载到home的主目录下，这里我们是/home/lg。看下面的命令：#cd /home/lg#tar xzvf CMake2.4.7.tar.gz .#cd CMake2.4.7#./boostrap#gmake#make install这样cmake工具安装好了，并且可以直接使用cmake命令根据cmake的编译规律，我们选择外部编译。
2
下载Opencv2.3.0到/home/lg解压后进入Opencv2.3.0的目录下（这里的opencv与以前版本1.0的不一样，没有configure文件，所以我们执行不了 ./configure命令） ：#mkdir build#cd build#cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON.. （这条命令解析可以参考cmake教程， 但是记住这里的第二个选项，我们将opencv安装在/usr/local目录下的）#make#make install到这opencv编译完成，接下去看看opencv这个工具能正常使用。
3
记住这里的做法前一种对fedora有用， 也就是说在fedora的环境下只能使用这种做法， 但是ubuntu却可以使用两种方法。 顺便说一下， 经常遇见apt-get命令，这是在ubuntu下使用获取软件包的命令， fedora使用的是yum， 记住了， 否则经常出现使用apt-get却获取不了软件包的情况。方法1：在/etc/ld.so.conf.d下新建一个文件opencv.conf，里面输入/usr/local/lib方法2：在/etc/ld.so.conf文件中加入/usr/local/lib这一行然后执行#ldconfig(root权限下）#cp /usr/local/lib/pkconfig/opencv.pc /usr/lib/pkgconfig(或者是输入这个命令 exportPKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH)（ pkconfig的用法见以前的博文）至此opencv安装完成我们可以找个例子来做实验#cd /home/lg/Opencv2.3.0#cd samples/cpp#g++ `pkconfig --cflags --libs opencv` drawing.cpp -odrawing(记住前面的两个引号是通过ESC下面的那个波浪符键获得的)现在我们编译那个人脸检测程序，在Opencv2.3.0/data/目录下有检测鼻子、眼睛的XML文件，这可以通过改build目录下的c目录下的facedetect文件获得。#cd ..#cd c#g++ `pkconfig --cflags --libs opencv` facedetect.c -ofacedetect到此结束
Ⅷ OpenCV静态库编译与链接
以OpenCV-4.0.0为例说明在Ubuntu环境下的静态库编译与链接方法：
opencv依赖第三方的库，所以当把opencv编译成静态库的时候，注意要把它运行时必要的依赖库也编译进来，opencv源码内有自己的3rdparty，主要有：libjpeg、libpng、libtiff、libzlib、libwebp、libprotobuf、ffmpeg（用到video时编译）、libgtk（用于显示界面显示，服务器部署不会用到），可以通过cmake -LA来查看配置的编译信息，再根据信息考虑把opencv的哪些mole编译进来。
链接时指定opencv的静态库以及依赖的库。另外需要注意头文件的问题，通过CMakeLists把opencv加入项目编译时，由于opencv编译完成后要install才会把所用的头文件集中拷贝到一个地方，所以事先将头文件拷贝到了项目的opencv目录下。
Ⅸ cmake编译opencv程序的时候怎么静态编译
使用opencv需要编译源码，得到库文件。可以用cmake构建项目后编译，也可以直接用官方提供的编译好的版本。 官方提供的编译库一般只是标准版本，没有附加某些库，比如tbb等，要想让opencv使用tbb等库，就只能自己构建项目后编译。