1.一次搞定OpenCV源码及扩展模块的项目项目编译与环境配置
2.MacBook(m1)源码编译opencv
3.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
4.win10 cmake源码编译安装opencv（c++,qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）
5.如何从源码编译OpenCV4Android库
6.OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV

一次搞定OpenCV源码及扩展模块的编译与环境配置

       版本：VS、CMake3..3、源码OpenCV3.4.7

       在安装OpenCV的开源过程中，环境配置和扩展模块的项目项目编译往往给新手们带来困扰。本文旨在帮助新手们一次性解决OpenCV的源码安装和扩展模块编译问题。

       原文：一次搞定OpenCV源码及扩展模块的开源源码转补码函数编译与环境配置

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MacBook(m1)源码编译opencv

       首先，从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:

       bash

       git clone /opencvopencv.git

       如果你想锁定特定的版本，比如2.1分支，可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:

       bash

       git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git

       接下来，为了进行编译，你需要准备一个专门的构建目录，这可以通过以下命令创建:

       bash

       mkdir opencv_build

       cd opencv_build

       然后，运行CMake来配置编译环境:

       bash

       cmake ..

       配置完成后，开始编译安装过程:

       bash

       make

       sudo make install

       整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、opentx源码怎么编译创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后，务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。

CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo

       在Linux环境下，特别是Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本，需要理解其源码编译过程，本文将详细说明从源码编译到安装，以及测试demo的全过程。安装步骤分为源码下载、使用`apt-get`安装依赖项、从源码构建安装OpenCV、配置环境、验证安装情况以及卸载。在Linux环境下，确保系统稳定运行是关键步骤之一。以下为详细流程：

       1. 源码下载

       从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时，考虑与项目的兼容性以及对最新特性的需求。

       2. apt-get安装

       Ubuntu下，OpenCV安装可通过两种方式：直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装，适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况；推荐从源码构建安装，以获取更新的代码版本，增强稳定性和可控性。

       3. 从源码安装

       从源码构建安装时，可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`，而自定义位置需要额外配置。

       3.1 构建依赖项

       确保安装`cmake`,php素材源码导航 `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持，选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用，以及处理库（根据需要）。使用`cmake`下载`ippcv`库，注意**问题。

       3.2 默认位置安装

       使用`git`或下载的压缩包解压后，切换到源码目录，执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`，并创建`makefile`。指定构建参数时，`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径，通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型（`DEBUG`或`RELEASE`）和是否启用CUDA加速。

       3.3 自定义位置安装

       自定义安装时，使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数，指向自定义安装目录。在安装后，还需配置扫描路径和设置环境变量，确保其他项目能够正确引用OpenCV库。

       配置

       配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中，以便其他项目能够引用OpenCV库。通常，这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。

       验证查看版本

       在终端或Python环境中，通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。

       C++和Python demo测试

       执行官方提供的示例代码，验证OpenCV功能。在C++环境中，通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。基于Javaee系统源码在Python环境中，确保导入路径设置正确。

       卸载

       卸载OpenCV时，使用`make uninstall`命令。注意，仅删除了文件，留下的空文件夹可能需要手动删除。

       通过遵循上述步骤，即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV，并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置，以避免潜在的问题和冲突。

win cmake源码编译安装opencv（c++,qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）

       要使用Qt与Windows上的OpenCV，当默认的msvc版本不满足需求时，需要通过源码编译安装，并配合cmake工具。以下是详细的步骤：

       首先，下载OpenCV sources版本，同时确保已经安装了cmake编译工具，这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中，需将mingw的bin路径（例如：D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin）添加到环境变量，验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。

       解压OpenCV到指定位置，创建一个build文件夹。使用cmake-gui，设置源码路径和build文件夹，配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题，如ffmpeg下载失败，若邻网源码这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt，修改其中的下载地址为/。

       在cmake-gui中，勾选with_qt和with_opengl，取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持，可以使用pip安装。配置完成后，再次点击configure并生成makefile，确保所有路径正确。

       在build文件夹中，通过mingw-make -j（根据你的CPU核心数设置线程数，例如）开始编译，最后执行mingw-make install。安装后，别忘了将安装路径（如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin）添加到系统环境变量。

       通过这些步骤，你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了，无需担心ffmpeg下载失败的问题。

如何从源码编译OpenCV4Android库

       本文介绍如何从源码编译OpenCV4Android库，解决实际应用中遇到的问题。

       通常，Android平台已有官方提供的OpenCV库，但实际应用中可能会遇到无法同时使用SNPE（高性能神经网络加速库）和OpenCV的问题，因为SNPE使用的STL链接的是libc++，而OpenCV默认使用的是gnu_stl，这会导致gradle配置无法正常编译。

       为解决此问题，需要自行编译OpenCV4Android库，可选择在Linux下基于NDK编译，或在Windows中使用MinGW编译。本文选择前者，便于生成Docker镜像，方便部署。

       对于已经配置好的编译镜像，可通过Docker命令启动，并设置环境变量。若需修改NDK或SDK版本，同样更新环境变量。然后进入目录开始编译，修改编译选项。

       若从头开始搭建编译环境，首先生成基于Ubuntu.的Docker基础容器，安装基础工具，如vim、ant或gradle。安装与配置Cmake，确保版本为3.6或以上，以支持HTTPS，避免编译过程中的文件下载失败。安装JDK和Android SDK，并配置环境变量。

       下载OpenCV源码和contrib库，选择合适的分支以避免编译错误。编译过程可使用指定配置文件ndk-.config.py，选择需要编译的指令集、STL库等。

       完成编译后，即可得到OpenCV-Android-SDK库，适用于Android Studio中的Java或C++接口使用，提供方便的计算机视觉功能。

OpenCV在MacOS上源码编译OpenCV

       MacOS上OpenCV源码编译与使用教程

       在视觉任务中，开源库OpenCV经常被用到，它支持多种语言接口，适用于多平台。在MacOS上直接安装包不可用时，我们需要自行编译。本文将指导您从opencv_4.8.0和opencv_contrib_4.8.0版本入手，详细展示源码编译与配置过程。

       1. 下载源码并解压

       首先，从官网下载对应版本（4.8.0）的源码，确保opencv与opencv_contrib的版本一致。通过命令行进行下载，解压后放置于工作目录。

       2. 准备CMake

       OpenCV支持CMake编译，需要先安装。创建编译文件夹，然后使用CMake指令配置编译环境，注意指定opencv和opencv_contrib的路径。

       3. CMake编译与下载依赖

       完成CMake配置后，进行make编译，注意网络通畅以确保第三方库的下载。编译成功后，会生成所需文件。

       4. 安装与案例测试

       执行make install，安装OpenCV到指定路径。接着，创建一个C++文件main.cpp，编写简单代码以读取并展示，通过CMakeLists.txt文件配置编译路径。

       5. VS Code环境测试

       在VS Code中，通过CMakeLists.txt配置并编译main.cpp，确认OpenCV库路径正确，运行程序，成功处理。

       总结

       通过上述步骤，您已在MacOS上成功源码编译并配置了OpenCV，实现了处理功能。在实际项目中，这将为您提供灵活的环境和更好的控制。

Opencv源码交叉编译Android库

       本文主要介绍了如何在Android平台上进行OpenCV（版本2.4.）的源码交叉编译，并将其集成到Android应用中。首先，你需要确保已下载并配置好NDK（yourNDKPath），以及指定编译文件的存放路径（yourInstallPath）。在OpenCV根目录下，运行特定命令开始编译过程，这将生成所需的头文件、静态库和动态库。

       接下来，你需要在你的项目中引入编译好的OpenCV库。这包括在CMakeLists.txt文件中配置工程，以便正确链接OpenCV库。完成配置后，进行工程的编译，确保所有的依赖项都已正确集成。

       在Android设备上进行测试时，将编译的可执行文件与文件一起推送至设备，然后在终端执行程序。执行过程会输出相关结果。

       总结来说，将标准编译工具链替换为NDK提供的交叉编译工具链是关键步骤。整个过程虽然需要一些设置，但一旦理清流程，实际操作并不复杂。有兴趣的开发者可以参考GitHub上的相关代码，通过star来表示支持。

OpenCV:Mat源码解读

       OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码，我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系，以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解，帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计，以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文，你将对Mat的基本构成有清晰的认识，并理解内存分配的策略。

       Mat类的实现类似于一个容器，主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中，通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size（大小）和step（步长）组成，便于计算每个维度所需的内存空间。

       UMatData结构隐藏了内存配置的细节，而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例，这里仅展示其基本架构。理解了这些，Mat的基本构造就有了基础概念。

       Mat的类型设计是其独特之处，用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示，如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型，如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中，depth用低5位表示，其余位用于通道数。

       通过实际数据类型的例子，如通道的8U类型m0和其子Matm2，可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化，以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化，而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。

       最后，Mat的高效使用不仅依赖于基础计算，MatExpr起到了桥梁作用，它向上简化接口，向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性，你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。