1.在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV
2.入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
3.OpenCV安装教程（编译源码，源码一次成功）提供安装好OpenCV的目录系统镜像
4.MacBook(m1)源码编译opencv
5.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）
6.Cmake安装和生成opencv的解决方法

在Linux系统给树莓派交叉编译OpenCV

       为了在树莓派上进行OpenCV交叉编译，首先需要准备必要的源码工具。在开始之前，目录请确保已安装Git，源码以便下载所需的目录repo源码解析源码。

       1. 下载OpenCV源码

       访问OpenCV的源码GitHub页面，找到releases部分，目录选择所需版本，源码如opencv-3.4.6。目录下载opencv-3.4.6.tar.gz文件，源码将其保存到工作目录/home/alpha/workspace。目录解压该文件以获取源码。源码

       2. 获取Raspberry Pi交叉编译工具

       下载适用于Raspberry Pi的目录交叉编译工具，通常可以从Raspberry Pi官方网站或第三方资源中找到。源码将下载的工具包解压并将其文件夹命名为rpi-tools，然后将该文件夹复制到/home/alpha/workspace目录下。

       3. 编写交叉编译工具链文件

       创建一个名为toolchain-arm.cmake的文件，用于配置交叉编译工具链。在该文件中设置tools变量为rpi-tools的绝对路径。这个配置文件将指导编译器如何为树莓派进行编译。

       将toolchain-arm.cmake文件保存在/home/alpha/workspace/rpi-tools文件夹中。

       4. 开始交叉编译

       现在，OpenCV库文件已准备好在树莓派上进行交叉编译。将源码目录/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6与交叉编译工具链文件toolchain-arm.cmake置于同一目录下，然后启动编译过程。确保在编译时使用了正确的编译器和链接器，通常为gcc和g++。

       编译完成后，OpenCV库将被放置在/home/alpha/workspace/opencv-3.4.6/install_rpi目录中，yfim源码可供树莓派使用。

       5. 编写测试程序

       在树莓派上编写简单的OpenCV测试程序，以验证编译是否成功。测试程序可以使用OpenCV提供的示例代码或自定义代码，执行基本的图像处理操作，如读取、显示、转换和保存图像等。

       通过以上步骤，已成功在树莓派上完成OpenCV的交叉编译过程，为后续的树莓派项目开发打下了坚实的基础。

入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译

       欢迎关注最新版OpenCV4.8的CUDA加速编译指南。在深度学习模型部署速度提升方面，CUDA加速技术发挥着关键作用。为了顺利进行编译，首先需确保软件版本满足要求：使用CMake3.或更高版本，以及VS专业版或以上版本。配合ti显卡和CUDA.3版本，将OpenCV4.8源码包与扩展模块源码包解压至D盘。

       操作路径如下：D:\opencv-4.8.0与D:\opencv_contrib-4.8.0。启动CMake进行配置生成，点击Finish完成配置后，选择Generate，生成项目文件。设置扩展模块路径，并在搜索CUDA关键字后，勾选相关选项，再次点击Configure，生成配置文件。suspendthread源码

       打开OpenCV.sln文件，切换到Release模式，生成安装文件。预计编译时间较长，耐心等待即可。最终，编译完成后的结果展示了CUDA加速下的性能提升。

       技巧提示：在编译过程中，注意避免下载第三方文件，可手动放置到source/.cache文件夹内的相应位置。无需编译xFeature2D、FaceModel、Test等模块，避免不必要的依赖下载。

       配置完成后，可运行人脸检测案例和YOLOv8姿态评估模型，验证CUDA加速效果。使用以下代码启用GPU推理执行。

       总之，OpenCV4.8通过CUDA支持实现GPU加速，显著提升图像处理程序性能。请参考本人新书《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》获取更多CUDA函数使用知识。

OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的系统镜像

       本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。首先，选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，并建议更换源至清华源，11110011源码以确保下载过程顺利，避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。对于远程操作需求，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。

       安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，nativeactivity源码解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。

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、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。

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，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。

Cmake安装和生成opencv的解决方法

       Cmake安装步骤：

       首先，访问Cmake的官方下载页面，根据你的操作系统（如Windows-x_）选择适合的版本进行下载。

       下载完成后，将Cmake安装到任意位置，具体步骤这里不再赘述。

       运行和生成OpenCV解决方案：

       在安装目录的C:\cmake-3..0-windows-x_\bin下，找到并运行cmake-gui.exe。在界面中，点击"where is the source code"右侧的浏览按钮，定位到OpenCV源代码文件夹，通常是F:\opencv\sources。

       接着，选择"browse build"，指定解决方案生成的路径。点击"configure"进行第一次配置，选择你的编译IDE。如果配置无误，点击"finish"，配置完成后进入下一步。

       注意，如果路径包含中文字符，可能会出现警告，应避免这种情况。配置完成后，再次点击"configure"，默认设置即可，无需额外勾选或取消。

       完成第二次配置后，点击"generate"，等待"generating done"的提示，表示解决方案生成完成。此时，在之前指定的生成路径下，你会找到opencv.sln文件。

       打开解决方案资源管理器，你可以根据自己的需求选择和学习源代码。初次编译可能会出现错误，这是正常现象，因为ALL_BUILD默认为启动项，但不是可以直接执行的。只需在解决方案资源管理器中更改启动项目，问题即可解决。

       至此，Cmake生成OpenCV解决方案的全过程已顺利结束。

如何在clion上配置使用opencv?

       为了在 Clion 上配置并使用 OpenCV，您需要按照以下步骤操作：

       首先，确保您的系统满足以下环境需求：Windows 专业版 bit、MinGW 3.、cmake 3.8.1、Clion .1 和 OpenCV 3.。

       接下来，请访问cmake.org下载cmake版本3.8.1的Windows 位安装包，并将文件命名为cmake-3.8.1-win-x。

       前往opencv.org的发布页面下载OpenCV 3.2.0的vc版本。

       按照以下步骤进行配置：

       1. 解压下载的OpenCV文件，将源代码目录设置为D:/opencv/sources。

       2. 在CMake中选择源代码目录，保存到D:\opencv\mingw-build。

       3. 在CMake中配置类型为MinGW Makefiles，等待配置完成并根据需要选择相关选项。再次点击Configure并确认所有区域变为白色后，点击Generate，等待操作完成。

       4. 打开命令提示符，进入D:\opencv\mingw-build目录，输入mingw-make命令，等待编译完成。您可能需要尝试多次，直到成功。

       5. 解决可能遇到的错误，如变量未找到问题，通过修改D:\MinGW\include\commctrl.h文件中的代码来解决。

       6. 查找MinGW与库冲突问题，通过在github上查找解决方案，如修改D:\opencv\sources\modules\ts\include\opencv2\ts\ts_gtest.h文件中的条件编译。

       7. 下载并覆盖github上的ts_gtest.h文件，以解决冲突。

       8. 成功编译后，运行mingw-make install命令，创建一个安装文件夹。

       9. 将D:\opencv\mingw-build\install\x\mingw\bin目录添加到系统环境变量path中，并重启系统。

       . 打开Clion，编辑CMakeLists.txt文件并测试代码。

       经过这些步骤后，您应该能够在Clion中成功配置并使用OpenCV。