Opencv4.0+cmake3.13.3+vs2017源码编译

 opencv作为开源的图像算法库，

1.它已经支持常见的图像算法操作，例如图像的分割，边缘检测，滤波，特征分析等等，此外opencv在目标跟踪。识别。三维重建，以及结构光方面以及很强大，

2.OpenCv 从V3.3版本开始支持调用深度学习模型,例如Caffe, Tensorflow, darknet等.详细见下图,具体的使用方法,可以参考官网:https://docs.opencv.org/4.0.0/d6/d0f/group__dnn.html，即支持对于dnn模块的调用

3.opencv的所有算法的代码都是开源的，而且经过开源的项目开发者的项目验证的，从中可以学习opencv的算法具体的实现方式以及开源的架构方式。

基于以上几点，我觉得从源码开始编译opencv4.0很有必要

编译前准备

cmake 链接：https://pan.baidu.com/s/1Rydy-QtcCFaEKJqJMBZf6A 提取码：97qw   编译源码

opencv4.0链接：https://pan.baidu.com/s/1iKTCnz75vI-T5x29CNgemg 提取码：clqp  

Qt  5.6.3  链接：https://pan.baidu.com/s/1xf8RbnzDhZoLsLegrs5cFA 提取码：10qs    由于opencv4.0在窗口显示方面加入了Qt的支持

Opengl的安装（这里没有通过cmake 编译对应的链接）

 1/Qt5.63的安装

       (1)点击安装Qt,.注意安装完成后将qt的bin路径添加到系统的路径

       (2)在vs2017中下载qt tool插件，并将对应的的bin路径add至其实际所在的路径

    （3)创建新的工程，在c++目录下创建对应的Qt gui 的aplication 编译运行，生成对应的窗体，说明ok  

2.cmake设置

      点击configure第一次，注意勾选

     （1） 注意勾选opencv_world，400，这样对应的生成的链接库只需要选择opencv_world400d.lll即可，这个库会对应的调用其他的库，不需要一个个增加

       (2)  注意勾选的with qt,并将对应的链接库替换为Qt实际安装路径所在的，这边开始安装默认找到anaconda路径下的Qt，该路径是无效的，后来修改了。

       (3) python 支持也勾选上

       点击configure第二次，如果对应的红色全部消失，说明编译已经ok

       点击generate 生成对应的opencv源码项目

3.opencv的安装

     (1)进入该opencv源码的项目之后，点击all built，编译所有的opencv 模块

     (2)如果编译有报错，则查看cmake配置方面是否村咋爱问题，如果没有，则继续进行install操作

    install 操作会将所有的dll，lib，以及include文件放置install文件夹内

4.opencv测试

   （1)通过属性页，配置对应的路径，下次配置只需要增加该属性页即可

    （2）通过代码加载图像显示,Qt控件对窗口显示的美化还是不错

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int artc, char** argv) {

    Mat src = imread("D:\Code\opencv_cxx\opencv_application\images\95728.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        printf("could not load image...
");
        return -1;
    }
    namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input", src);

    waitKey(10000);
    return 0;
}