1.如何在clion上配置使用opencv?源码
2.如何从源码编译OpenCV4Android库
3.OpenCV安装教程（编译源码，一次成功）提供安装好OpenCV的设置系统镜像
4.OpenCV在MacOS上源码编译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.OpenCV安装教程（全网最细，小白直接上手！源码！设置！源码）

如何在clion上配置使用opencv?设置b端源码

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

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

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

       前往opencv.org的源码发布页面下载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。security源码介绍

       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。

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，安装源码软件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，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。小众直播源码在编译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，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。

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的部署php源码版本一致。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。

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。

OpenCV安装教程（全网最细，小白直接上手！！！）

       OpenCV是用于计算机视觉的库，适用于Python、Ruby和MATLAB。在VSLAM技术研究中，经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的安装教程，适合初学者。

       一、下载OpenCV源码

       欲安装OpenCV3.3.1版本，可关注公众号「3D视觉工坊」，在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。

       二、检查已安装的OpenCV版本

       在终端输入命令`pkg-config --modversion opencv`查看当前安装的OpenCV版本。

       三、安装OpenCV

       下载并解压OpenCV3.3.1的源码安装包后，执行如下命令进行安装，安装路径为`/home/yongqi/workspace/2_ProgramFiles/OpenCV3.3.1`。

       四、配置OpenCV环境

       配置OpenCV的lib路径，以完成环境设置。

       五、测试OpenCV版本

       完成配置后，系统显示的OpenCV版本应为3.3.1。

       六、学习OpenCV

       提供一份包含G资料的《人工智能自学视频》资料包，内容包括人工智能基础入门、AI框架实战、图像识别、OpenCV、机器学习等，以及国内外知名资源、AI论文等。

       资料在网盘中整理整齐，欢迎下载！分享给有需要的伙伴。如果需要使用OpenCV2.4.9版本，只需调整第四步的pkgconfig路径即可。

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。

Ubuntu Clion环境下配置OpenCV

       一、下载 OpenCV 源码

       获取 OpenCV 源码，将文件解压至指定目录，创建名为 build_opencv4.8 的文件夹。确保你的系统中已安装 libgtk2.0-dev 和 pkg-config 两个依赖包。

       二、构建 OpenCV

       在 build_opencv4.8 文件夹内，执行 cmake 命令，确保 OpenCV 能正确配置并编译。这一步骤需要根据你的系统环境进行相应的参数调整。

       三、配置 CLion 环境

       为确保 OpenCV 能在 CLion 中正常工作，需完成以下步骤：

       项目结构：在 CLion 中新建项目，配置项目路径为 OpenCV 的源代码目录。

       CMakeLists.txt：将 CMakeLists.txt 文件添加至 CLion 项目中，确保其与源代码目录相对应。

       main.cpp：编写 main.cpp 文件，作为项目的入口点，可以简单地包含 OpenCV 库并调用其功能，以验证环境配置。

       运行结果：在 CLion 中编译并运行 main.cpp，查看运行结果以确认 OpenCV 和 CLion 环境配置无误。

       以上步骤展示了如何在 Ubuntu 的 Clion 环境下配置 OpenCV。通过遵循这些指南，开发者可以顺利在 Clion 中进行 OpenCV 相关的 C++ 项目开发。

vscode配置opencv

       本文旨在详细记录如何在VSCode中配置OpenCV环境。配置OpenCV的首要步骤涉及三个关键组件：VSCode安装包、MinGW-w和OpenCV源码。与使用VS Studio不同，在VSCode中，直接使用编译好的OpenCV库不可行，因此需要借助MinGW-w和CMake对OpenCV源码进行重新编译。在进行编译前，确保C:\Users目录下的用户名不包含中文字符，否则可能导致编译错误。对于害怕修改注册表风险的用户，可以选择下载并配置编译好的OpenCV库作为替代方案。以下是详细步骤：

       1. 安装MinGW-w

       从sourceforge.net/project中下载MinGW-w的安装文件。完成后，将D:\mingw\bin添加到环境变量路径中。具体路径应根据您的安装位置进行调整。

       2. 下载并解压编译好的OpenCV库

       从github.com/huihut/OpenC网址下载适合您的版本的编译好的OpenCV库。解压库至计算机上的任意位置。

       3. 配置VSCode

       VSCode配置可以有两种方式进行。一种是在VSCode中安装code-runner工具，修改code-runner.executorMap设置。在vscode界面中输入runner.executorMap进行搜索，然后打开settings.json文件编辑。在文件中添加或更新"code-runner.executorMap"配置，为"cpp"设置指定的g++命令，包括头文件路径、依赖库路径和库名称。注意，库名称应根据下载的OpenCV库中的实际内容进行调整。

       另一种方式不依赖code-runner工具，而是利用VSCode自带的调试功能。创建launch.json、tasks.json和c_cpp_properties.json文件以配置环境。在launch.json中设置"miDebuggerPath"路径，在c_cpp_properties.json中配置"includePath"和"compilerPath"路径，在tasks.json中定义编译命令，包括-I、-L和-l参数。确保在每次打开cpp文件时进行编译，避免使用${ file}参数时可能发生的错误。

       测试用例

       配置完成后，编写并运行测试代码以验证OpenCV环境是否成功设置。以下是示例代码，确保在进行编译和运行时能够正确执行。

1-VSCODE安装：Windows下用Vscode配置OpenCV (解包即用版)

       VSCode安装与OpenCV配置指南（Windows ）

       OpenCV，全称为开源计算机视觉库，是跨平台的视觉处理库，由英特尔支持，采用BSD许可证。本文旨在记录在Windows 环境下，如何使用VSCode进行OpenCV的配置，以实现直接使用，避免繁琐的编译过程。首先，准备工具：VSCode安装包、MinGW-w和opencv源码。

       1. 前期文件准备

        - 下载VSCode，选择x版本，安装在D盘。另外，需要两个关键包：win环境下编译好的opencv运行文件包（.vscode.zip），以及MinGW-w和CMake辅助编译工具。此外，还需dll依赖文件。

       2. MinGW和OpenCV集成

        - 将MinGW解压至F盘根目录，作者建议与本文提供的路径保持一致，以方便后续配置。然后，将opencv解压并配置环境变量：F:\opencv\build\x\vc\bin，F:\opencv\build\x\MinGw\bin，F:\MinGw\bin。

       3. VSCode配置

        - 在VSCode中，你需要配置以支持C++开发，包括设置编译器路径等配置项，以便能正确调用OpenCV库。

       4. 测试

        - 在VSCode的cpp目录下，创建C++程序，如摄像头捕获示例和显示代码。使用F5键运行，验证OpenCV库是否已正确配置。

       例如，测试代码如下：

        - VideoCapture cap(0); Mat img;...

        - Mat img = imread("D:\Microsoft VS Code\OpenCV\cpp\G.png");...

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