这篇文章主要介绍了python中CMake如何安装配置OPENCV 4.1.1,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
CMake 安装配置 OPENCV 4.1.1 解决各种问题
方法一
python 可以直接pip install opencv-contrib-python==3.4.x.x 安装,老版本的库包含SIFT等算法。但是,python不支持GPU的,对于JAVA等其他语言想调用opencv或者想使用更更高级的算法,那么还是必须得安装更高版本,下面介绍另外一种方法.
这个方法不提供SIFT和 SURF算法,因为这两个算法申请了专利,所有主要通过CMake设置OPENCV_ENABLE_NONFREE 选项才能使用这两个功能(有专利,所以不要商用)。
方法二 Building OpenCV from source
目前opencv 已经更新到4.1.1版本了,编译好或者可执行文件是不带有SIFT专利算法,这些算法已经从opencv基本库剥离出去,单独成一个source文件,需要通过CMAKE工具加载到环境中。
环境准备:
Visual Studio 2015最后一个升级版本,或者2017甚至更高。安装的时候必须勾选C编译器,不然会找不到
CMake配置过程中需要下载一些配置文件,速度极其慢,时常短线。如果下载不下来可以找我,后期我会分享到百度网盘上,免费提供。
1.下载: Visual Studio 2015(去MSDN下载2015最后一个升级版本,社区版就行,低级版本会存在编译失败)和 CMake 两个软件
2.下载 python 和 Numpy库,也可以下载Anaconda 免去库安装编译麻烦(我用的Anaconda)。(OpenCV 的所有数组结构都转化为了Numpy 数组格式, Numpy还是挺优秀的)
3.安装CMake, 解压 opencv source
4.CMake 设置
source code 只想你解压的OpenCV 代码根路径
在路径下创建一个build文件夹,用于存放构建的二进制文件
然后会弹出一个窗口,让你配置VS版本,并选择系统win32还是x64(默认win32,需要根据电脑系统进行修改,我改成x64)
点击configure 然后opencv就开始构建了
先不要退出,继续看下面
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
5.然后中间区域就是构建的信息(简单看一下,我选择默认配置)
WITH区域 可以选择你需要的额外功能,是不是支持GUDA等
BUILD区域,可以配置构建方法
OpenCV-python 不支持GPU,所以可以取消相关操作
6.由于最新的OpenCV版本只包含稳定的算法和不收费的算法,像SIFT和SURF这些有专利的算法,需要另行安装
在刚才的CMake界面找到OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 修改如下图所示:
再次点击Configure, 可以看到xfeatures2d这些功能正在加载,偶尔会存在download失败,只能省略两个字(网上也有一些其他手动方法,鉴于后边失败的较多,建议还是,)
手动下载(其他找起来太费劲了) ippicv_2019_win_intel64_20180723_general.zip
安装,参见博客opencv 解决ippicv下载问题,离线:ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WZRJQVin-1569740558974)
或者找我要
7.点击Generate
8.到D:/WORK/OpenCVconf/opencv-4.1.1/build目录下,打开OpenCV.sln文件,官方文档建议releaseALL BUILD生成, 然后生成一下INSTALL生成
安装opencv-contrib
这里面包含SIFT等收费算法,需要在CMake设置以下内容:
CMake软件设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH指向opencv-contrib 的modules文件夹70)
OPENCV_ENABLE_NONFREE 勾选,然后点击configure,generate,然后再重新生成,就OK了。
若再有失败,就BUILD选区取消勾选相关项目
总结
主要问题在于Visual studio版本太过低级
CMake下载一些配置文件失败,必须能够
Fwall不要额外勾选安装不需要的配置
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“python中CMake如何安装配置OPENCV 4.1.1”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。