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OpenCV 3.4 版本，圣诞节前发布了，该版本新增了一种去掉视频背景的算法，dnn 模块的进一步改进，速度的提升，以及一些新添加的 tutorials 等等。 本文以 Win10 64 位 为例，介绍用 cmake 编译 OpenCV 的过程 （如果是 32 位系统，则对应 32位 的 cmake 和 Qt 软件） 1 下载准备 1.1 Win10 Windows 10 专业版，64 位 注：安装 VS 2015 时，要求操作系统 Win7 Service Pack 1 以上 1.2 VS or Qt 选择一： Visual Studio 2015，专业版，下载链接 https://www.visualstudio.com/downloads/ 选择二： VS2015 + Qt 5.9.3，对应 qt-opensource-windows-x86-5.9.3.exe，下载地址 https://www1.qt.io/download-open-source/#section-2 注：虽然 Qt 是开源的，但是在下载时，需要自行注册账号，并且遵守一些开源的协议 1.3 cmake 下载 cmake-3.10.0-win64-x64.zip 压缩包，到 /bin 目录下，点击 cmake-gui 运行。 注：根据操作系统的不同，选择相应的版本，cmake 下载页 https://cmake.org/download/ 1.4 OpenCV 首先，选择 “Source code”，下载 GitHub 中的 OpenCV 源码 GitHub 链接 https://github.com/opencv/opencv/releases 其次，按照类似的步骤，在 GitHub 中下载 opencv_contrib 的源码压缩包 GitHub 链接 https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/3.4.0 最后，将两个 zip 包解压缩，等待编译。 2 cmake 编译 注意: cmake 在编译过程中，会自动下载一些文件，例如 opencv_ffmpeg.dll 等，因此需要保持网络畅通。 2.1 运行 在解压后的 cmake 目录中，找到 /bin 下的 cmake-gui.exe，点击运行，如下所示 其中， source 路径指向解压后的 “opencv-master”，build 路径可指向自己建的一个 “build” 文件夹 注： 此处误将 source 路径指向了 "opencv-master/modules"，导致 Configure 时出现如下错误 2.2 配置 2.2.1 opencv-maste 设置好路径后，点击左下角的 Configure 按钮，弹出窗口，如下所示 点击 Finish 按钮，继续，此时主界面的 Configure 按钮变为 Stop，表示配置进行中 注意：如遇到问题，先检查错误信息；然后，点击 File -> Delete Cache，退出 cmake-gui，并将 build 文件夹内的内容清空，再重复步骤 2.1 和 2.2， 等 Configure 依次结束后，如果 cmake 的主界面仍有红色区域，则再次点击 Configure 进行配置，直到红色区域完全消失。 下图是 Configure 完成后的界面，红色消失，只剩白色的区域 2.2.2 opencv_contrib-master 找到 Name 下的 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，为其设置 opencv_contrib-master 的路径 ，精确到 /modules 目录 再次点击 Configure 进行配置，可能需要 Configure 两三次之后，红色区域才能完全消失。 最后，点击 Generate，出现 “Generating done” 则意味着 cmake 的工作结束了。 2.3 VS 生成 2.3.1 Python 问题 因为电脑中装了 Python 3.6.2，结果在下面步骤的 Debug 模式下，生成时出现了如下错误： 这是因为安装 python 时，并不会安装 debug 版本，于是，回到 python 安装界面，选择 debug 版本 如此，则可在 debug 模式下，顺利生成相应的库文件。 2.3.2 生成库 进入到生成的 build 目录下，找到 OpenCV.sln，使用 VS 2015 打开。 找到 INSTALL，分别在 Debug 和 Release 模式下，根据系统选择 x86 或 x64，右键 -> 生成 将 install 目录下生成的所有文件，拷贝到需要进行 OpenCV 配置的文件中 ( 32 位操作系统的会生成 x86 文件夹) 3 VS 下的配置 1) 环境变量 计算机 -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量，编辑系统变量里的 path 变量，为其添加变量值 D:opencvuildx64vc14in 2) 头文件和库文件 头文件： D:opencvuildinclude 库文件： D:opencvuildx64vc14lib 3) 依赖项 生成的 lib 库，格式为 “opencv_modulename_version_d.lib”，带 "_d" 的对应 Debug 模式，不带的对应 Release 模式。 可根据程序的需要，添加相应的静态库。 例如，人脸识别时，用到 face 模块，可在依赖项中，添加 opencv_face330d.lib 4 Qt 下的配置 1) 环境变量 与 VS 的配置一样，添加 path 变量值 D:opencvuildx64vc14in; 另外，不要忘记添加 Qt 的 path 变量值 D:QtQt5.9.35.9.3msvc2015in; 2) 头文件和库文件 以简单的读图程序为例，需要在新建的 Qt 工程配置文件中，添加如下代码： LIBS += -L$$PWD/../../opencv/build/x64/vc14/lib/ -lopencv_highgui340d -lopencv_core340d -lopencv_imgproc340d -lopencv_imgcodecs340d INCLUDEPATH += $$PWD/../../opencv/build/include 可根据具体的需要，适当添加新的库文件，比如，用于人脸识别的 opencv_face340d，深度神经网络 opencv_dnn340d 等等。 配置完成，尽情享受 OpenCV 的世界吧 ^_^ 参考资料 vs12 vs2013 下opencv3.0配置扩展模块 Icoding_F2014 更新记录 2017年05月09日： 升级为 Win 64 位系统，CMake 3.8.1，OpenCV 3.2，Qt 5.8，结果在 “2.3 2) INSTALL 生成” 处卡了，生成不成功。 2017年10月12日： 升级为 Win10 64 位系统，CMake 3.10.0，OpenCV 3.3，Qt 5.9.1，生成并配置成功。 2017年12月26日： 升级为 OpenCV 3.4，Qt 5.9.3，生成并配置成功。