OpenCV实战应用必备技能 | 模块裁剪

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OpenCV架构与模块组成

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OpenCV是一个大而全的完整的计算机视觉库，有时候我们项目只是用到了一些基础功能，并没有必要用OPenCV的官方编译好的版本，那个对我们来说太大啦，这个时候其实我们可以重新对OpenCV编译，在编译时候选择我们需要的模块，其它不需要的统统去掉，然后再完成cmake编译，这样得到的就是一个OpenCV的精简版本，一般情况会比现在的小很多，而且很多传统的算法都还可以很好的工作，要完整这样一件事情，首先需要了解一下OpenCV模块的整体的架构与设计。

对上图说明如下：

水平横着的都是基础模块，这个是OpenCV模块裁剪的时候必须选上的。竖直的模块都是OpenCV中在CMake生成阶段可配置选择的模块，如果需要你就加上，如果不需要就去掉。

我们一般的图像处理，都可以通过 基础模块 + 自定义算法实现，我一般重新编译的时候都会把DNN模块也选择上，基本上是 基础模块 + DNN + 自定义算法实现，其它的模块没有必须则不必勾选，这样整个OpenCV编译完成以后，体积会下降，有利于打包。这点在嵌入式设备上特别重要。

camke配置与生成

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通过前面的介绍我们已经知道如何去做了，现在我们以windows下面编译OpenCV源码为例来说明。首先需要对整个源码进行cmake，生成VS工程，在cmake阶段，我们可以通过配置来选择需要的模块，我的选择最终如下：

可以看到，只选择基础模块，其它的都没有被勾选，这里有一点需要注意，记得把：

BUILD_opencv_world

这个选项勾上，在VS生成install阶段时候只生成一个lib与dll文件。

生成好的VS工程之后，双击 OpenCV.sln 就可以打开。先生成debug版本，在切换到release模式下就可以生成release版本。VS编译结果如下：

可以看到，这里我们只编译很少部分的模块，总计21个模块，可以满足大部分应用场景使用，真正的80/20规则。这个对我们来说是个好消息，下面我就一起来验证下，我们这样编译出来的OpenCV是否可以用？

验证裁剪编译版本OpenCV功能

03

重新配置好开发环境(包含目录 + 库目录 + 连接器 + 环境变量， 然后重启VS2015/VS2019)，运行以下测试代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src = imread("D:/images/test.png");
    if (src.empty()) {
        printf("could not load image file...");
        return -1;
    }
    namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input", src);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果如下：

我已经做过的一个项目，我知道它只用了图像处理模块，重新编译运行测试结果如下：

OpenCV重新编译与模块裁剪技能GET，从此以后千万别在我面前说OpenCV模块太多，太大，这个都不是事，关键是你会用吗？