vs2015 opencv3.4.0配置opencv-contrib3.4.0

opencv3将opencv2单一的库分成了两个部分：成熟的Opencv库以及opencv-contrib库，成熟的库相较容易安装可以查看本人上一篇博客，这篇博客主要介绍opencv-contrib库的安装，我这里安装的64位的。

（1）首先下载opencv-contrib并与opencv放在同一个目录并且解压，然后我们创建一个在opencv同一个目录创建一个新的文件夹我取得名字叫myopencv用于存放编译的文件：这里我推荐一个github相关contib库的网址：

https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases

根据自己的版本下载对应的版本的opencv-contrib库，我使用的是3.4.0。

（2）从网上下载cmke编译器，这里我推荐一个网址：https://cmake.org/download/

（3）在下载cmke目录下找到bin目录下的cmake-gui并且以管理员身份运行（这里是确保能够有足够的权限访问特殊的文件），此时有两个框，上面一个框输入的是opencv目录（在本博客中，opencv目录指的是我们已经成功安装的那个opencv的目录，跟contrib库无关）下的sources目录也就是需要编译的目录，线面一个文本框输入的是编译文件存放的目录，也就是第一步创建的目录。

（4）选中如图所示的，点击configure按钮，此时会让我们选择编译工具以及位数，这里注意这个32位和64为最好要之前成功配置的opencv的位数一致，我的是Visual visual studio 14 2015，然后确认，然后点击finish按钮，等待configure done。

（5）在图中找到OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH在右侧编辑输入已经解压好的contrib库目录下面的modules文件路径，并且将在上面窗口中找到WITH_CUDA将右侧的勾去掉，然后再次点击configure，等待窗口出现configure done。

（6）点击generate，等待出现generate done.

(7)在vs中打开项目解决方案，路径就是第一步创建的myopencv目录之下有一个Opencv.sln，文件选中并且确认，导入该解决方案。

（8）选中该解决方案鼠标右键--》重新生成解决方案，在重新生成解决方案成功之后我们在该解决方案下面找到CMake Targets目录下的install文件，然后鼠标右键--》仅用于项目-》仅重新生成等待操作成功。

（9）接下来我们需要配置环境变量，新增一个系统变量，变量名字为OPENCV值为#myopencv/install。

然后在用户变量path新增一个值#myopencv/install/x64/vc14/bin。

（10）打开vs2015,新建一个工程并在属性管理器下面找到Debug|x64 cpp.x64.user鼠标右键--》属性--》vc++目录--》包含目录里面增加#myopencv/install/include,#myopencv/install/include/opencv,#myopencv/install/include/opencv2三条记录

（11）在vc++目录--》库目录里面增加myopencv\install\x64\vc14\lib记录

（12)在连接器--》输入--》附加依赖项添加记录（#\myopencv\install\x86\vc14\lib文件夹里面的lib文件）

最后用于测试的代码：

#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;

void main()
{
    Mat srcImg1 = imread("C://Users//JoeKing//Documents//Visual Studio 2015//Projects//feature_mapping//feature_mapping//images//img1.jpg");
    Mat srcImg2 = imread("C://Users//JoeKing//Documents//Visual Studio 2015//Projects//feature_mapping//feature_mapping//images//img2.jpg");
    vector keypoints_1, keypoints_2;
    Ptr f2d = xfeatures2d::SIFT::create();
    //detect Keypoints
    f2d->detect(srcImg1,keypoints_1);
    f2d->detect(srcImg2, keypoints_2);
    // caculate descriptors
    Mat descriptors1, descriptors2;
    f2d->compute(srcImg1,keypoints_1,descriptors1);
    f2d->compute(srcImg2, keypoints_2, descriptors2);
    //Matching descriptors
    BFMatcher matcher;
    vector matches;
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
    //绘制图
    Mat img_matches;
    drawMatches(srcImg1, keypoints_1, srcImg2, keypoints_2, matches, img_matches);
    imshow("【特征点匹配图", img_matches);

waitKey(0);
}

在这段程序中需要修改的是图片的位置，换成测试对应的图片位置，如果程序能够正常运行，则表示opecv_contrib库已经安装配置成功。