OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe

我们经常遇到这样的需求:我们在VS写好的程序,需要在一个没有装opencv甚至没有装vs的电脑下运行,跑出效果。比如,你在你的电脑用opencv+vs2015写出一个程序,然后老师叫你把程序发给他,他要看看功能实现的怎么样。老师的电脑肯定没有整套的开发环境的,如果你想只把代码发给他,让他自己编译,肯定会出现问题。所以,我们需要掌握如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法。

下面将以一个实际例子说明如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法。

比如我现在在VS2015下实现了一个图像拼接功能的程序

#include "highgui/highgui.hpp"    
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"    
#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"   
#include   

using namespace cv;
using namespace std;

void OptimizeSeam(Mat& img1, Mat& trans, Mat& dst);

typedef struct
{
    Point2f left_top;
    Point2f left_bottom;
    Point2f right_top;
    Point2f right_bottom;
}four_corners_t;

four_corners_t corners;

void CalcCorners(const Mat& H, const Mat& src)
{
    double v2[] = { 0, 0, 1 };//左上角
    double v1[3];//变换后的坐标值
    Mat V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
    Mat V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量

    V1 = H * V2;
    //左上角(0,0,1)
    cout << "V2: " << V2 << endl;
    cout << "V1: " << V1 << endl;
    corners.left_top.x = v1[0] / v1[2];
    corners.left_top.y = v1[1] / v1[2];

    //左下角(0,src.rows,1)
    v2[0] = 0;
    v2[1] = src.rows;
    v2[2] = 1;
    V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
    V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
    V1 = H * V2;
    corners.left_bottom.x = v1[0] / v1[2];
    corners.left_bottom.y = v1[1] / v1[2];

    //右上角(src.cols,0,1)
    v2[0] = src.cols;
    v2[1] = 0;
    v2[2] = 1;
    V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
    V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
    V1 = H * V2;
    corners.right_top.x = v1[0] / v1[2];
    corners.right_top.y = v1[1] / v1[2];

    //右下角(src.cols,src.rows,1)
    v2[0] = src.cols;
    v2[1] = src.rows;
    v2[2] = 1;
    V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
    V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
    V1 = H * V2;
    corners.right_bottom.x = v1[0] / v1[2];
    corners.right_bottom.y = v1[1] / v1[2];

}

int main(int argc, char *argv[])
{
    Mat image01 = imread(".\\src_pic\\right.jpg", 1);    //右图
    Mat image02 = imread(".\\src_pic\\left.jpg", 1);    //左图
    imshow("p2", image01);
    imshow("p1", image02);

    //灰度图转换  
    Mat image1, image2;
    cvtColor(image01, image1, CV_RGB2GRAY);
    cvtColor(image02, image2, CV_RGB2GRAY);


    //提取特征点    
    SurfFeatureDetector surfDetector(800);  // 海塞矩阵阈值,在这里调整精度,值越大点越少,越精准 
    vector keyPoint1, keyPoint2;
    surfDetector.detect(image1, keyPoint1);
    surfDetector.detect(image2, keyPoint2);

    //特征点描述,为下边的特征点匹配做准备    
    SurfDescriptorExtractor SurfDescriptor;
    Mat imageDesc1, imageDesc2;
    SurfDescriptor.compute(image1, keyPoint1, imageDesc1);
    SurfDescriptor.compute(image2, keyPoint2, imageDesc2);

    //获得匹配特征点,并提取最优配对     
    FlannBasedMatcher matcher;
    vector matchePoints;
    matcher.match(imageDesc1, imageDesc2, matchePoints, Mat());
    cout << "total match points: " << matchePoints.size() << endl;
   // sort(matchePoints.begin(), matchePoints.end()); //特征点排序    

    Mat img_match;
    drawMatches(image01, keyPoint1, image02, keyPoint2, matchePoints, img_match);
    imshow("match points",img_match);

    //获取排在前N个的最优匹配特征点  
    vector imagePoints1, imagePoints2;

    for (int i = 0; i(i);  //获取第i行的首地址
        uchar* t = trans.ptr(i);
        uchar* d = dst.ptr(i);
        for (int j = start; j < cols; j++)
        {
            if (t[j*3] == 0 && t[j*3+1] == 0 && t[j*3+2] == 0)
            {
                alpha = 1;
            }
            else
            {
                alpha = (processWidth - (j - start)) / processWidth;
            }

            d[j*3] = p[j*3] * alpha + t[j*3] * (1 - alpha);
            d[j*3+1] = p[j*3+1] * alpha + t[j*3+1] * (1 - alpha);
            d[j*3+2] = p[j*3+2] * alpha + t[j*3+2] * (1 - alpha);
            
        }
    }

}

那么怎样才可以生成一个不依赖于环境的可执行程序exe呢?

1.选择release方式

OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第1张图片

为什么要选择release而不选择debug模式?因为debug模式我也尝试过了,因为debug模式要加入某些vs的debug dll,可能比较难找,就不使用debug模式了,relase模式更为方便。

2.重新生成解决方案

OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第2张图片

3.找到生成的exe的存放位置

因为我生成的是x64文件,所以就选择X64。生成X86的就选X86文件夹。
OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第3张图片

我们选relsease文件夹
OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第4张图片

发现有四项东西
OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第5张图片

3.建立自己的文件夹

自己新建一个文件夹(我命名为my_exe),以后所有东西都放这里了。并将上面提到的四项东西拷贝到这里。并根据我们程序写的读取图片和存储图片的位置,生成如下的两个文件夹src_pic和dst_pic。
OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第6张图片

4.找出opencv dll库的位置

OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第7张图片

将里面的东西全选,并拷贝到刚新建的文件夹内。
OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第8张图片

5.根据程序写的读取图片的位置放入待处理的图片

OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第9张图片

6.运行exe文件

这个exe文件是你从vs工程copy过来的那个exe,别弄错了。
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完美运行。
OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第11张图片

再看看dst_pic文件夹,生成的图片已经如我们所愿存进去了!
OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第12张图片

可能遇到的问题

在实际操作中可能遇到exe无法执行或者出错的情况,这时应第一时间查看依赖项是否填写正确。
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OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第14张图片

OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe_第15张图片

因为我们选择的是release版本,所以依赖项填写的是不带d的!这个要确认清楚。

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