VS2019编译opencv4.1.2(带sift等额外算法)

编译opencv4.1.2

opencv4中的sift、surf受专利保护，不能直接使用，所以需要自己动手编译相关的库。

1. 下载opencv与opencv-contrib代码，其中下载的版本为4.1.2，另外还需要cmake工具。它们具体的下载地址如下：

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

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

Cmake: https://cmake.org/download/

2. make工作，需要编译opencv与opencv-contrib。添加额外的功能，如sift和surf等收费功能，需要勾选OPENCV_ENABLE_NONFREE，配置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH。

于是opencv4.1.2-cmake中就有相关的编译文件。

注意：在configure过程中会出现问题，比如找不到ippicv、ffmpeg与xfeatures2d相关文件，主要的原因是网址访问错误导致的原因，服务器连接不上需要修改：

把raw.githubusercontent.com修改为raw.staticdn.net

具体修改的cmake文件：

*\opencv_contrib-4.1.2\modules\xfeatures2d\cmake：

download_boostdesc.cmake   download_vgg.cmake

*\opencv-4.1.2\3rdparty\ffmpeg：ffmpeg.cmake

*\opencv-4.1.2\3rdparty\ippicv： ippicv.cmake

3. vs编译。打开make工作输出的文件目录，用vs打开OpenCV.sln工程，点击生成->批生成->选中ALL_BUILD与INSTALL，然后生成。(编译生成需要花一定的时间)

 

PS: 编译过程中会找不到python37_d.lib或python36_d.lib或python27_d.lib。

需要打开opencv工程中的binding/opencv_python3/外部依赖项/pyconfig.h，修改python37_d.lib为python37.lib，已经注释掉 #Py_DEBUG

4. 编译结果验证。编译成功之后make目录中就会有install目录，该目录就是opencv的函数库。

First of all：配置opencv的环境变量，在PATH中添加*\cmake\install\x64\vc16\bin

(1) 创建空的C++工程；

(2) 打开该工程的属性，配置VC++目录中的包含目录与库目录

 

(3) 链接器->输入->添加依赖库，这里为*\opencv4.1.2-cmake\install\x64\vc16\lib\的lib文件，其中release是不带d的lib文件，debug是带d的lib文件。

PS: 文件比较多，可以在cmd中输入dir /b *d.lib>debug.txt  dir /b *412.lib>release.txt，方可得到debug和release模式不同的依赖项。如果觉得复制这些lib名称比较麻烦，还可以将这些lib编译成一个lib文件，也就是opencv_world，因此需要在cmake中勾选BUILD_opencv_world。

5. 测试sift特征

(1) 创建.cpp相关代码文件；

(2) 代码如下：

#include 
#include 


int main(int argc, char** argv) {
	cv::Mat box = imread("1.png");
	cv::Mat box_in_sence = imread("2.png");

	// 创建SIFT对象
	cv::xfeatures2d::SIFT detector = cv::xfeatures2d::SIFT::create();
	std::vector kpts_01, kpts_02;
	cv::Mat descriptors1, descriptors2;

	detector->detectAndCompute(box, cv::Mat(), kpts_01, descriptors1);
	detector->detectAndCompute(box_in_sence, cv::Mat(), kpts_02, descriptors2);
	// 定义描述子匹配 - 暴力匹配
	cv::Ptr matcher = Dcv::escriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher::BRUTEFORCE);
	std::vector< cv::DMatch > matches;
	matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);
	// 绘制匹配
	cv::Mat img_matches;
	cv::drawMatches(box, kpts_01, box_in_sence, kpts_02, matches, img_matches);
	cv::imshow("Matches", img_matches);
	cv::imwrite("D:/result.png", img_matches);
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}

(3) 效果图