windows系统编译OpenCV必备工具

首先你需要获取源代码,你需要构建自己的库,可以从Git存储库中获取源文件
开始构建OpenCV库需要预先安装几个工具:

  • 选择一个带界面编译器,或者只是实际制作二进制文件的C/C ++编译器。 在这里,我们将使用Microsoft Visual Studio。 你也可以使用其他C/C+编译器。
  • CMake是一个简洁的工具,可以从OpenCV源文件生成项目文件(适用于您选择的IDE)。 它还允许轻松配置OpenCV构建文件,以便生成完全符合您需求的二进制文件。
  • Git获取OpenCV源文件。 TortoiseGit是一个很好版本管理工具。 或者您可以从Sourceforge上的页面下载源文件的存档版本。

OpenCV可能有多种接口。 有一个“核心”部分可以独立工作。 然而,有一些工具,由第三方制作的库提供OpenCV可以利用的服务。 这些将以多种方式改善其能力。 要使用其中任何一个,您需要在系统上下载并安装它们:

  • 需要Python库来构建OpenCV的Python接口。 现在使用版本2.7.{x}以上版本, 如果要构建OpenCV文档,这也是必须的。
  • Numpy是Python的必备IDE软件包。 Python界面必需。
  • 英特尔线程构建模块(TBB)在OpenCV中用于并行代码片段。 使用它将确保OpenCV库将利用系统CPU中的所有核心。
    + 英特尔集成性能基元(IPP)可用于提高OpenCV库的颜色转换,Haar训练和DFT功能的性能。 请注意,因为这不是免费服务。
  • 英特尔IPP异步C / C ++目前专注于为高级图像处理和计算机视觉功能提供英特尔图形支持。
  • 与使用Qt框架的默认图形用户界面相比,OpenCV提供了更有趣和更有用的图形用户界面。 要快速了解它提供的内容,请查看Qt framework部分下的文档highgui模块。 需要4.6或更高版本的框架。
  • Eigen是线性代数的C ++模板库。
  • 最新的CUDA工具包将允许您使用GPU内部的电源。 这将极大地提高某些算法(例如HOG描述符)的性能。 让越来越多的算法在GPU上工作是OpenCV团队不断努力的结果。
  • OpenEXR源文件是库使用这种高动态范围(HDR)图像文件格式所必需的。
  • OpenNI框架包含一组开源api,它们通过语音命令识别、手势和身体运动跟踪等方法支持与设备的自然交互。可以在这里找到预构建的二进制文件。在Github上也可以找到OpenNIOpenNI2的源代码。
  • Doxygen 是一个文档生成器,是实际创建OpenCV文档的工具。
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