OpenCV学习笔记（一）OpenCV4.0.1 +VS2015 环境搭建

引言

去年十一月，OpenCV4.0.0重磅发布。Release Note中介绍了OpenCV4.0 内含一些特别有用的新特性与新模块，感兴趣的可以直接通过官方文档查看。
很多像我一样的新手在配置OpenCV这一步就碰到了许多问题，因此这次我想以VS2015+OpenCV4.0.1+CMake 3.14.1为例简述一下OpenCV的环境搭建步骤，并通过自己的亲身经历提出一些问题的解决方案。

使用CMake/OpenCV_contrib编译的意义何在？

有的朋友可能会问了，为什么要使用Cmake+VS来编译OpenCV的源代码，而不是直接添加配置？contrib又是做什么的呢？
折腾这些操作其实是为了两点：

1. 方便欣赏和调试opencv的源代码 。
2. OpenCV有些扩展包放在了contrib中，如DNN识别、光流跟踪模块、AR增强现实模块等。为了使用这些包，我们需要自行把opencv和contrib一起编译。

OpenCV的下载、安装和配置

预准备：下载和安装开发环境

本人使用的是VS2015+OpenCV4.0.1+CMake 3.14.1。
OpenCV 4.0.1下载：https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.0.1
OpenCV_contrib 4.0.1下载：https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.0.1
CMake-gui 下载：https://cmake.org/download/

由于国内服务器访问GitHub不太稳定，下载contrib文件时速度很慢。特此推荐该博主上传到百度云的所有版本。

注意：OpenCV的版本和OpenCV_contrib的版本必须一致，不然CMake编译必定报错。

CMake配置与生成

1.设置解决方案的存放路径。将OpenCV、contrib文件分别安装和解压到指定位置（路径不要有中文，CMake不识别）。在OpenCV目录下创建一个新文件夹newbuild。

2.运行CMake，指定安装和存放路径。（本人使用的CMake 3.14.1）

点击左下方的configure，开始第一次编译。编译时会出现版本选择框，我们这里使用的VS2015 x64，选择Visual Studio 14 2015，x64平台。VS2017的应选择Visual Studio 15 2017，其它的按提示选择相应版本即可。

点击Finish后就会开始配置了。第一次配置之后，如果中间方框还存在红色，那就进行第二次配置，一直到方框内变白，Configuring done。然后，在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH下添加我们需要的contrib库。这里选中opencv_contrib下modules文件夹。

添加好库后，点击Generate，等待片刻。出现Generating done，方框内未出现红色，说明生成完毕。

CMake配置和生成中可能遇到的问题及解决方案

1. CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.
   Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:
   CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)
   因为OpenCV 4.0.1不支持cuda9.0的架构，需要改一些配置文件。参考这篇博文，重新编译即可解决该问题。
   还有一个简单粗暴的方法，不使用CUDA加速，直接把with CUDA的勾去掉。如下图所示。
   
2. This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function 'create’.
   该条不会影响编译生成的进程，只是对调用某些模块会产生影响。
   这条警告是在所有工作完成后，在VS中对OpenCV测试时出现的问题。当时我想调用xfeature2D的SIFT模块，运行时出现该错误。产生错误的原因是许多算法如特征提取中的SIFT, SURF, Harris等受到专利保护。而CMake编译之前不会默认勾上OPENCV_ENABLE_NONFREE，这时我们需要手动勾上OPENCV_ENABLE_NONFREE。保证后续代码的良好运行。后来我也是重新编译生成了该模块才解决问题。
   

VS编译生成install

Generating done以后，我们可以打开解决方案存放路径的文件夹（这里为newbuild）。其中有个名为OpenCV.sln的解决方案文件，我们用VS2015打开它。

打开它以后，在右侧的解决方案资源管理器界面，找到CMakeTargets的INSTALL项目，右键生成。

这里生成时间较长，性能越好的电脑生成速度越快。一般在20分钟以上。

工程包含(include)目录的配置

1. 打开或新建一个cpp源文件（具体步骤省略）
2. 打开属性管理器（在界面的右方，解决方案资源管理的旁边。如果没有，在菜单栏单击【视图】——【属性管理器】即可）。
3. 属性管理器根据Debug/Release以及32/64位版本划分了4类。Debug是调试版本，Release是发布版本。这里我们选择Debug| x64，右键【属性】。
   
4. 在【通用属性】——【VC++目录】——【包含目录】下添加之前newbuild目录下编译生成的两个路径：D:\opencv4.0.1\opencv\newbuild\install\include及D:\opencv4.0.1\opencv\newbuild\install\include\opencv2。注意若opencv的安装路径不同，该路径要相应改变。
   
5. 在【通用属性】——【VC++目录】——【库目录】下添加lib库目录，如下图所示。
   
6. 在【链接器】——【输入】——【附加依赖项】下添加lib文件名。lib文件存放的路径为 D:\opencv4.0.1\opencv\newbuild\install\x64\vc14\lib。
   
   
   可以看到，目录下的lib文件较多。如果一个个手输不仅效率低下，而且易出错。
   这里有一个快速提取lib文件名的方法：
   (1)Win+R 输入cmd打开命令提示符
   (2)进入保存lib文件的路径
   (3)输入命令dir /b *.lib>0.txt，即把所有lib文件名保存到该目录下的0.txt文件中。
   把记事本里面的文件名全部复制，粘贴到附加依赖项就OK啦！
   
   

添加环境变量

以Win10为例，在【我的电脑】——【属性】——【高级系统设置】——【环境变量】中添加路径

D:\opencv4.0.1\opencv\newbuild\install\x64\vc14\bin


大功告成！马上测试一下吧。以读取图像为例。

#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc,char **argv){
	char *filename = "D://Sources//kitty.jpg";
	Mat img = imread(filename);
	if (img.empty()) {
		cout << "cannot load image!" << endl;
		return -1;
	}
	char *winname = "Kitty image";
	namedWindow(winname, WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(winname, img);
	waitKey(0);
	return 0;
}

效果如下（切记一定选择x64，Debug版本。编译的是什么版本就用什么版本）：

推荐资料

1. OpenCV3编程入门_毛星云编著_电子工业出版
   我的同院学长和班主任一起写的。内容详实，目前我还在学习参考中。
2. OReilly.Learning.OpenCV.3
   OReilly的经典书目，不必多说，英文好的可以直接啃。《学习OpenCV2》有中文版的，但是里面的语言用法太老了，不建议过多依赖。
3. 图像处理、分析与机器视觉_Milan Sonka等著
   我在图书馆借到了中文版，内容非常全面，适用于理论学习。