VisualStudio下如何编译和使用最新版本的OpenCV

本人在工作中使用已经很长一段时间了，每次都避免不了需要安装最新或者需要加入某些特殊库而重新编译。但是每次都可能遇到很多麻烦，特地总结下怎么编译分别在window和下。首先在下编译 。（很多都是参考网上方法）

步骤1：安装Visual Studio

https://www.visualstudio.com/vs/older-downloads/下载并安装社区版本。您也可以使用，但如果您打算使用，则必须使用，因为无法使用进行编译。（这里需要注意，在你安装前，一定要查看你需要的库满足当前的版本）

安装的过程就不在这里介绍。需要的可以网上查找。

步骤2：安装CMake

https://cmake.org/download/下载并安装，这里尽量安装最新版本。

在安装过程中，选择将添加到环境变量。

步骤3：安装Anaconda/Miniconda

一般我都选择。因为它附带很多有用的python包，有时在Windows上安装Python模块可能会造成巨大的痛苦。为Python生成OpenCV二进制文件不需要安装Anaconda。你也可以使用官方的Python和NumPy。

https://www.continuum.io/downloads下载并安装Anaconda 64位版本。您可以安装Anaconda 2或Anaconda 3或两者。

安装Anaconda时，请确保您同时检查这两个选项：

将Anaconda添加到我的PATH环境变量中

将Anaconda注册为我的默认Python

步骤4：下载opencv和opencv_contrib

转到https://github.com/opencv/opencv/releases并下载你需要的版本源代码.zip。（需要注意：在选择opencv和opencv_contrib时候版本一定需要一样）

转到https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases并下载

提取两个zip文件。虽然您可以在任何地方保持和文件夹，但我建议您将这两个文件保存在同一目录中。我将这两个文件夹放在“我的文档”目录中。

步骤5：使用CMake生成Visual Studio项目

步骤5.1：配置默认标志

在window下面一般选择。这里就是编译的关键了。需要配置很多选项，导致经常失败。在下面的配置过程一定要仔细。

Where is the source code中写入opencv主库（需要注意：如果你是在https://opencv.org下载安装包，那么需要选择文件夹，在下载的直接选择本文件）。where to build the binaries中写入编译存放的文件夹。点击。

它还会要求您选择一个编译器。由于我们使用Visual Studio 2015，我们将选择Visual Studio 14 2015 Win64。

单击完成，并在下一个窗口中保留默认参数。点击完成。现在，CMake将查看系统目录并生成makefile。

步骤5.2：配置其他CMake标志

每一个人的需求都是不一样的，我这里只是针对一般设置。期间会尽可能地寻找存在的第三方库，比如：Ant、clAmdBlas、clAmdFft、CUDA、EIGEN、GLib、GStreamer、MKL、LAPACK、VTK …… 如果有需要，找不到的可以手动指定路径。过程中会自动下载ffmpeg的库文件，因此不联网可能报错。这里只是简单介绍，只是编译了一个加入扩展库。后续可能会加入一些必要库，那时在另起介绍。为了方便配置，这里需要、这两项勾选上，

完成后中间出现大量红色配置，除一些路径配置之外，其中需要注意的几个选项：

打开INSTALL项，INSTALL_C_EXAMPLES「将在install文件夹中编译出一些示例程序（但都是.exe，因此想参考最好还是看sources中的源代码」和INSTALL_PYTHON_EXAMPLES，按需选择吧。INSTALL_TESTS与开发无关

打开OPENCV项，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH给出opencv_contrib中modules目录的路径。

打开BUILD项，

BUILD_opencv_world： 将.lib或者.dll文件统一整合进一个world文件中，方便使用（这里容易导致后续编译出错很大），但若想只使用一部分模块可不勾选以减少体积。

BUILD_SHARED_LIBS： 生成动态链接库dll需要勾，静态不需要勾选

BUILD_DOCS：生成文档，需要安装Doxygen，文档可在官网查看。

BUILD_opencv_ts：一些单元测试代码

BUILD_EXAMPLES：项目文件中会包含sample工程，按需勾选。

简单配置上面几项，然后在点击。

步骤5.3：配置Python标志

如果不需要进行python进行编程，可以跳过。一般CMake会自动找到Python2的路径和Python3文件的路径。但是时候可能会失败，那么需要手动添加。

配置时与python有关项：

BUILD_opencv_python2/3：若CMake找到python2/3路径则会自动勾选。

INSTALL_PYTHON_EXAMPLES：在 …\install\samples\native\python 生成python示例，经比较与sources文件夹下示例相同，可不勾选。

现在再次单击配置。配置完成后，在搜索栏中搜索opencv_python，将自动检查BUILD_opencv_python2和BUILD_opencv_python3。现在我们确定在编译后将生成Python2和Python 3的OpenCV二进制文件。

步骤5.4：生成CMake文件

如果CMake能够配置没有任何错误，它应该说Configuring done。点击Generating。这是非常重要的一点。每当您对CMake生成的配置进行任何更改（检查/取消选中框或更改路径）时，请始终单击configure并生成。

步骤6：编译OpenCV

简易编译

很多教程在此步骤会打开VS进行项目的编译，事实上这里有更便捷的办法，并且若生成Python库必须这样做。在生成项目的文件夹空白处，按住shift的同时点击鼠标右键，点击“在此处打开powershell窗口”，键入如下命令：

Release模式：

cmake.exe--build.--configRelease--targetINSTALL

Debug模式：debug模式需要去掉、和这三项的勾选，经测试若勾选会编译失败。

cmake.exe--build.--configDebug--targetINSTALL

等待编译完成即可。

Visual Studio编译

一旦CMake生成了必要的文件，点击Open Project。如果要求使用哪个应用程序来打开项目，请选择Visual Studio 2017。

在Visual Studio中，您可以在不同的配置设置中构建一个项目。我们将构建具有两种配置的OpenCV：

调试模式 - x64平台

发布模式 - x64平台

要特别注意这一点。当您在Visual Studio中构建解决方案时，请确保该模式为Debug或Release，而platform为x64。（opencv3.x 貌似不支持 32位了）

步骤6.2：配置x64或释放模式

如果x64作为平台选项不存在，请单击调试，然后在下拉菜单中选择配置管理器。

现在点击x86，然后从下拉菜单中选择新建。在出现的新窗口中，选择x64为“新平台”，并在“复制设置”中保留x86。单击确定

同样，如果发布模式不存在，请单击配置管理器 - >调试 - >新建。在“名称”中键入释放并在“复制设置从”中调试。现在我们完成了在Visual Studio中创建构建配置。

步骤6.3：在调试模式下构建OpenCV

选择模式作为调试，并从下拉菜单中定位为x64。在解决方案资源管理器（位于左侧的面板）下，在CMakeTargets下查找INSTALL，右键单击选择构建。

它可能给生成Python二进制错误。你可以忽略它，因为我们将使用从发布模式生成的Python二进制文件。

步骤6.4：在释放模式下构建OpenCV

选择模式作为释放，并定位为x64。再次右键单击CMakeTargets下的“INSTALL”，然后选择Build。一旦生成完成，请检查日志。它应该看起来像这样：

现在我们已经编译了OpenCV，我们将了解如何配置Visual Studio项目以使用OpenCV库。

步骤7：保留build路径下有用的部分

编译路径\install，它的目录结构如下

install

├─etc

│ ├─haarcascades

│ └─lbpcascades

├─include

│ ├─opencv

│ └─opencv2

├─samples

│ └─native

│ └─python

└─x64

└─vc15

├─bin

├─lib

└─samples

其中：

/etc：训练好的分类器，可以用在人脸识别等程序中

/include：opencv需要的头文件

/samples：python的例程(.py)，若勾选INSTALL_PYTHON_EXAMPLES会生成

/x64/vc15： 64位vc15所需的动态运行库(bin)、静态运行库(lib)、及例程(samples, .exe)

编译路径\lib\python3\Release

此文件夹下为可在python 3中调用的pyd文件：cv2.cp36-win_amd64.pyd,将之前的cv2.cp36-win_amd64.pyd改名为cv2.pyd，python安装目录下的目录下，只要保留上述两个路径的文件即可保证opencv正常使用，其中的示例其实也可以删除。

坑防：

opencv和opencv_contrib库版本需要保持一致

添加第三方库时候，一定要注意版本是32位还是64位,是否支持Vs版本. 以及库的路径是否正确

安装CMake 尽量安装最新的,避免老版本不能兼容最新库

编译python版本时候,是无Debug模式的

可以先试一试关键的几个工程生成是否能够通过，譬如opencv_core, opencv_cudabgsegm等等，如果出现问题可以节省时间去分析和查找

如果全部编译完毕之后，如果有一两个项目没有编译成功，没必要再全部重新编译，直接在Cmake编译的目录里的modules目录里找到失败的类，进去用VS打开是项目，重新编译一下即可。

如果在python中使用cv2时候,提示缺少dll,lib库,那些因为你编译时候勾选上了BUILD_SHARED_LIBS,但是环境变量没有添加opencv库. 可以编译不需要opencv动态库,在编译时候BUILD_SHARED_LIBS选项去掉,编译成静态库,直接拷贝cv2.pyd到python安装目录下的目录下.

BUILD_opencv_world： 将.lib或者.dll文件统一整合进一个world文件中，方便使用（这里容易导致后续编译出错）

有时候,明明配置对的,但是总是不成功,那么你可以试下.如果不幸中招了，点击CMake左上角的File->Delete Cache，就会把之前选择的清除掉再重新选择,还是不行就直接删除编译输出文件夹.

源码修改编译,直接找到你需要修改的模块进行修改,比如:修改opencv_highgui代码后,右键opencv_highgui项目->生成，把bin->Debug文件夹下的opencv_highgui2413d.dll替换掉之前OpenCV程序中的opencv_highgui2413d.dll文件。新建一个工程，测试一下imshow函数的效果

有时候因为墙的原因,下载/3rdparty文件时候,会无法下载,那么可以手动进入文件下找到xxx.cmake,找到下载链接,到浏览器自己下载.

肯定有没有提到的坑，有幸遇到了怎么办？可以带相应库的Issues下面找答案，或者去https://stackoverflow.com/

后续补充...