opencv4.0.0 +opencv_contrib在vs2015下编译 ：win10 调用SIFT特征检测

运行环境：

win10

visual studio 2015（vc14）

opencv4.0.0

 

♠opencv4.0.0安装依赖（五步）

1.下载opencv_contri ,下载地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib 

在Branch->Tags里面对版本号进行修改，之后下载到本地即可。

关于解压位置：我的解压位置供参考：

说明：opencv是我下载的opencv4.0.0解压的文件夹；

          opencv_buildx64是我新建的文件夹，存储安装依赖后的opencv。名字可以任取，建议全英文格式；

          opencv_contrib-4.0.0是下载依赖后解压的文件夹。

 

2. 安装cmake，下载地址：https://cmake.org/download/ 

安装完成后即出现在软件列表里面。点击运行。

如果软件列表里面没有出现，打开解压位置的bin文件夹，双击运行cmake-gui.exe即可。

打开，会有编译器选择：

【重要的事情说三遍】

 编译器选择我选了visual studio 2015 Win64。下面用默认的compiler就行，无需修改。

 编译器选择我选了visual studio 2015 Win64。下面用默认的compiler就行，无需修改。

 编译器选择我选了visual studio 2015 Win64。下面用默认的compiler就行，无需修改。

默认的是Visual Studio 14 2015，这个到vs那里生成解决方案是【Win32】！！！这里不建议选这个。因为win32编译（install文件夹里）出来对应文件是x86，和opencv默认版本x64不匹配。

(别问我是怎么知道的 /微笑)

 

 之后设置source code，按图片里的即可。

source code放opencv文件夹里的source

where to build the binaries放在一个新建文件夹里

 中间红框name和value的选择（三处）：

●BUILD_opencv_world 打勾

●OPENCV_ENABLE_NONFREE 打勾

●OPENCV_EXTRA_MODELS_PATH添加G:\opencv_400\opencv_contrib-4.0.0\opencv_contrib-4.0.0\modules

添加路径的时候建议按右边三个点那里选择，直接路径复制过去可能会有小错误。

完成上述三步后，分别【Configure】->【Generate】->【Open Project】

直到name和value那里没有红色，configure和generate都提示一行成功。open project即用vs2015打开新建文件夹（G:\opencv_400\opencv_buildx64）下的OpenCV.sln文件。

 

3.生成解决方案，生成install文件夹

（这个过程大概需要半小时，详细操作如下）

●解决方案配置：Debug 和x64

生成->生成解决方案

（大概十几分钟的样子，我也不太清楚这一过程是否需要联网）

● 仅生成install

解决方案管理器，右击install

选择：【仅用于项目】->【仅生成INSTALL】（如下图所示）

（而后大概等待十几分钟） 

 ●将解决方案配置调为 Release x64，重复上述操作。

 

 4.环境变量及工程中的一些设置：

环境变量：将新生成的install\x64\vc14\bin加入环境变量PATH中。

工程中的设置：新文件夹中的install取代之前的opencv。

之前工程设置三部分，这里只需要对包含目录和库目录进行修改，链接器里的内容无需做修改。

 

5.完成！测试代码：

#include 
#include 

#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat src= imread("H.jpg");
	Mat src2 = imread("22.jpg");
	if((src.data == NULL) ||(src2.data == NULL))
	{
	cout << "No exist" << endl;
	return -1;
	}

	Ptr sift = xfeatures2d::SIFT::create(400); //括号参数越大越精确，自定

	vector  keypointsa,kp2;

	Mat a,b;
	sift->detectAndCompute(src,noArray(),keypointsa,a); //得到特征点和特征点描述
	sift->detectAndCompute(src2,noArray(),kp2, b);
	drawKeypoints(src, keypointsa,src);//画出特征点

	drawKeypoints(src2, kp2, src2);

	//接下来就是显示了
	imshow("pic1", src);
	//imshow("pic2", src2);
	//这里只显示了pic1的特征点提取，pic2去掉注释即可显示。

	waitKey();
	return 0;
}

参考博客

 

特征点匹配drawmatch待续...