OpenCV CMake MSVC x86编译记录

一、背景

官方提供的OpenCV编译包是x64的，且没有集成contrib包中的功能，由于平时需要的是x86的OpenCV包，且想要使用contrib中的轮子，所以需要自行编译OpenCV。
为什么要用OpenCV的C++库而不用opencv_python，就是为了速度和工业化部署。OpenCV中主要的加速手段有：SIMD、IPP、OpenCL、CUDA、Halide，以及多线程并行。由于本人GPU相关功能全部不使用OpenCV实现，所以在编译时OpenCL、CUDA相关功能全部取消，而Halide现在OpenCV还没有实现，所以就剩下SIMD、IPP、多线程。幸运的是，这3种加速是可以叠加使用的。关于多线程parallel_for_并行后端，主要有Intel的TBB（需要单独安装）、OpenMP（只在MSVC下比较方便）、C++ 11 concurrency（C++11标准内置的并行库）、pthread（更适合Linux），由于平时基于C++ 17进行编程，所以这里直接使用C++ 11 concurrency（无需单独安装）。至于速度方面，TBB最快，其他框架本身都差不多。

二、下载相关附件

以OpenCV 4.5.2版本为例
（1）opencv-4.5.2-vc14_vc15.exe
（2）opencv_contrib-4.5.2.zip
（3）ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip，这里使用无需单独安装IPP的IPPICV模式，需单独下载
（4）3rdparty：
<1>ada（可直接联网下载）
<2>face_landmark_model.dat，需单独下载
<3>FFmpeg相关，opencv_ffmpeg.dll、opencv_ffmpeg_64.dll、ffmpeg.cmake（注意这3个，尤其是最后一个）都要单独下载
<4>boostdesc相关，boostdesc_bgm.i、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i、boostdesc_binboost_064.i、boostdesc_binboost_128.i、boostdesc_binboost_256.i、boostdesc_lbgm.i、vgg_generated_48.i、vgg_generated_64.i、vgg_generated_80.i、vgg_generated_120.i，都需要单独下载
<5>wechat_qrcode相关，detect.prototxt、sr.prototxt、detect.caffemodel、sr.caffemodel，都需要单独下载。
全部下载到手，就成功了90%。
可在CMake编译时，将：
ippicv.cmake中的"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/$IPPIC{V}_{C}OMMIT/ippicv/"修改为："https://raw.staticdn.net/opencv/openc{v}_{3}rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv
以及ffmpeg.cmake、download_boostdesc.cmake、download_vgg.cmake、\opencv_contrib\modules\face\CMakeLists.txt、\opencv_contrib\modules\wechat_qrcode\CMakeLists.txt中的"https://raw.githubusercontent.com/"修改为"https://raw.staticdn.net/"即可。

三、CMake操作

（1）新建要构建生成文件所放置的文件夹，然后在CMake中进行相关操作

（2）然后选择对应的VS的版本和系统版本（要根据自己的硬件架构进行选择：32位(Win32)兼容性好，64位(x64)，arm架构的硬件要选arm(Arm64或Arm)）。

（3）点击Finish按钮，CMake自动开始编译。
然后得到如下界面：

（4）先安装自己对功能模块的需求，勾选相关选项：
<1>java相关去掉；
<2>python相关去掉；
<3>test相关去掉；
<4>OpenCL和CUDA相关去掉；
<5>勾选OPENCV_ENABLE_NONFREE；
<6>在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH栏选中opencv_contrib对应的文件夹；
<7>勾选IPP相关；
<8>不勾选BUILD_opencv_world，生成各独立DLL文件，便于打包继承。

点击CMake的Configure按钮，让CMake进行相关配置。
（5）配置3大加速
<1>SIMD，默认MSVC编译器+Intel芯片，则OpenCV提供的x86相关SIMD加速，全部自动扫描完成配置，无需手动操作，如果成功会在CMake的信息栏出现以下信息：

<2>IPP，这里使用IPPICV的配置模式，首次点击Configure后，会在编译源文件夹下生成一个.cache文件夹，其下有个ippicv文件夹，是CMake从网上下载缓冲时生成的。需要将之前下载的ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip，修改为该文件夹下对应的hash码加文件名的命名形式（要一模一样），然后替换掉原来大小为0的下载失败的文件即可，会在下次Configure时，恢复正常。

配置成功后会在CMake的信息栏出现以下信息：

<3>多线程并行框架：使用MSVC>C++11版本，会自动选择配置，配置成功后会在CMake的信息栏出现以下信息：

（6）配置3rdparty
按照前面的IPPICV的先命名后替换的方式，将
face_landmark_model.dat
opencv_ffmpeg.dll、opencv_ffmpeg_64.dll、ffmpeg.cmake
boostdesc_bgm.i、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i、boostdesc_binboost_064.i、boostdesc_binboost_128.i、boostdesc_binboost_256.i、boostdesc_lbgm.i、vgg_generated_48.i、vgg_generated_64.i、vgg_generated_80.i、vgg_generated_120.i
detect.prototxt、sr.prototxt、detect.caffemodel、sr.caffemodel
替换掉在编译源文件夹下.cache文件夹中各对应子文件夹中的大小为0的下载失败的文件即可。
另由于boostdesc相关文件对这种方式可能出现问题（即CMake中上述方式会出现错误信息，且无法解决），将boostdesc_bgm.i、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i、boostdesc_binboost_064.i、boostdesc_binboost_128.i、boostdesc_binboost_256.i、boostdesc_lbgm.i、vgg_generated_48.i、vgg_generated_64.i、vgg_generated_80.i、vgg_generated_120.i不用改名直接复制到D:\opencv_contrib-4.5.2\modules\xfeatures2d\src\文件夹下即可

（7）多次点击Configure按钮，将编译区的红色部分全部刷成无色，再点击Generate按钮即可，成功后会在CMake的信息栏出现以下信息：

四、MSVC操作

通过修改属性，以管理员身份启动MSVC打开OpenCV编译项目。
由于在该项目中，与编译速度和优化有关的MSVC选项：



这些选项全部没有，所以不用担心，大胆进行傻瓜式编译生成操作。
先对ALL Build项目的Debug和Release分别生成，再对INSTALL项目的Debug和Release分别生成。

此时在/build/install/文件夹中的文件，就是编译后所需要的所有文件。

五、有用文件提取和操作系统配置

MSVC编译成功后，主要有用的文件都在D:\sources\build\install\文件夹下面。将其中的bin、etc、include、x86四个文件夹复制出来即可，可如下图所示整理成一个文件夹，

系统环境配置
右击电脑的“属性”选项，选择其中的“高级系统设置”，然后选择“环境变量”，在“系统变量”的“Path”栏中添加路径“D:\opencv\CV+contrib\install\x64\vc15\bin”,如下图所示：

编写相关的用于MSVC的编译配置文件
opencv_debug_win32.props和opencv_release_win32.props