转载自:http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2013/01/11/win7_vs2012_opencv_rebuild.html
重编译的好处:可以调试的时候看OpenCV的源代码。
重编译要得到的东西:Debug版本和Release版本的dll,lib,头文件。(dll添加到环境变量里,运行时用,自己编译的dll调试时可以跟踪到Opencv的源码内;lib和头文件配置到编译器里)
PS:如果只是使用Opencv而不需要跟踪源码,则使用Opencv自带的库文件即可。跳到5配置Opencv开发环境,对应的文件都在..\opencv\build\目录下,其中dll(bin目录),lib目录在平台文件夹下如..\opencv\build\ x86\vc10。
本机Win7 64位系统,装有VS2012,以编译32位的Opencv库为例,要编译64位库需要注意选择64位的配置。
下载OpenCV2.4.3:http://opencv.org/downloads.html,解压到D:\Program Files\
下载CMake2.8.10:http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html,安装
下载tbb41_20121003oss:http://threadingbuildingblocks.org/download,解压到D:\Program Files\
Path里添加:D:\Program Files\tbb41_20121003oss\bin\ia32\vc11
bin目录内ia32表示要编译32位工程,intel64表示要编译64位工程,vc11表示VS版本为2012
新建文件夹OpenCVProject:D:\Program Files\OpenCVProject(用于存放自己的OpenCV编译工程)。
打开CMake,"Browse Source..."选择Opencv的目录D:/Program Files/opencv(内有CMake的组态档"CMakeLists.txt"),"Browse Build..."选择刚才自己新建的工程存放路径"D:\Program Files\OpenCVProject"。点击Configure按钮,在出现的对话框中选择Visual Studio 11(如果编译64位dll注意选择64位VS11配置),默认Use default native compilers,Finish继续。
稍等片刻出现该图
第一轮配置完后往下拉,勾选WITH_TBB,点击Configure进入第二轮。
修改红色部分TBB路径为D:/Program Files/tbb41_20121003oss/include,再次点击Configure;继续点击Configure,直到没有红色标记。
点击Generate生成Opencv工程,退出CMake。
打开生成的Opencv工程,选择CMakeTargets下INSTALL,右键“生成”,生成Debug版dll,lib。
切换编译模式为Release模式,重复上一步生成Release版dll,lib。
上面两步后就能看到最终Debug版和Release版的dll,lib,以及文档目录doc,头文件目录include(bin内为两个版本dll,lib内为两个版本lib)。
目标达成,在D:\Program Files\OpenCVProject\install内有我们所要的dll,lib,include头文件,有了这些就可以进行Opencv开发与源码跟踪了。跟dll关联的源代码在Opencv安装目录D:\Program Files\opencv\modules内。
我习惯将将D:\Program Files\OpenCVProject\install拷贝到D:\Program Files\opencv\下,并将install重命名为vc11x86。而此时D:\Program Files\OpenCVProject没有用了,但是不能删除,否则无法跟踪源码,占用6G多空间,可以通过VS2012的“清理解决方案”来减到3G多。
在环境变量Path里添加:D:\Program Files\opencv\vc11x86\bin。
项目->xxx属性->VC++目录->包含目录,添加D:\Program Files\opencv\vc11x86\include
项目->xxx属性->VC++目录->库目录,添加D:\Program Files\opencv\vc11x86\lib
项目->xxx属性->链接器->输入->附加依赖项,添加lib文件名列表如下图。
对于配置方案为Debug的配置,添加:
opencv_calib3d243d.libopencv_contrib243d.libopencv_core243d.libopencv_features2d243d.libopencv_flann243d.libopencv_gpu243d.libopencv_highgui243d.libopencv_imgproc243d.libopencv_legacy243d.libopencv_ml243d.libopencv_nonfree243d.libopencv_objdetect243d.libopencv_photo243d.libopencv_stitching243d.libopencv_ts243d.libopencv_video243d.libopencv_videostab243d.lib
对于Release配置,添加
opencv_calib3d243.libopencv_contrib243.libopencv_core243.libopencv_features2d243.libopencv_flann243.libopencv_gpu243.libopencv_highgui243.libopencv_imgproc243.libopencv_legacy243.libopencv_ml243.libopencv_nonfree243.libopencv_objdetect243.libopencv_photo243.libopencv_stitching243.libopencv_ts243.libopencv_video243.libopencv_videostab243.lib
修改TestOpencv.cpp,代码为:
#include "stdafx.h"#includeusing namespace cv;using namespace std;int main(){ Mat img = imread("c:/pp.jpg"); if(img.empty()) { cout<<"error"; return -1; } imshow("pp的靓照",img); waitKey(); return 0;}
通过设置断点发现,能够跟踪进入Opencv内部函数。