vs2015 opencv3.4.0配置opencv-contrib3.4.0

前言：

由于OpenCV功能越来越臃肿，OpenCV3改变了项目架构，使用内核+插件的架构形式。因此，OpenCV从2.x到3.x是一个很大的转变，对于很多功能不完善、性能不稳定的模块，都被放到了extra_modules（扩展模块）里面了。在Github中，除了存放正式版OpenCV的主仓库和新增加的OpenCV_extra仓库外，还添加了一个OpenCV_contrib的全新仓库，功能有：脸部识别、文本识别、边缘检测、追踪算法等，里面存放的是功能未稳定的代码，如果需要使用这些功能，就需要重新进行编译。

由于任务要求，需要把OpenCV的扩展模块中的xfeatures给包含进来，因此自己手动编译OpenCV3.1.0与其扩展模块实现。这个过程其实并不难，只要如下三步即可实现。在正式开始之前，有些准备工作需要做，就是下载OpenCV3.1.0还有其扩展模块，以及CMake GUI工具。在这里，我先贴出下载地址，大家如果有需要可以去上面下载。

文章附件里面有cmake-3.9.0-rc3-win64-x64和opencv_contrib-3.4.0

OpenCV3.1.0下载地址：

https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.1.0/opencv-3.1.0.exe/download

OpenCV3.1.0安装教程：

https://blog.csdn.net/qq_17550379/article/details/78201442

https://blog.csdn.net/duwangthefirst/article/details/79452314

OpenCVcontrib下载地址：
https://github.com/opencv/opencv_contrib

cmake-gui下载地址(3.11.0)： https://cmake.org/download/

一、下载OpenCV contrib

这里我事先已经下载并配置好了VS2015和OpenCV3.1.0，所以我们直接下载OpenCVcontrib，进入上面给出的网址，点击releases，如下：

进入releases以后：

由于我的OpenCV版本是3.1.0，因此我们下载对应的zip压缩文件，如下：

下载好以后与opencv放在同一个目录并且解压，然后在opencv同一个目录下创建一个新的文件夹我取得名字叫myopencv用于存放编译的文件，这个myopencv就是自己编译的opencv版本。

二、下载cmake-gui

我们进入网址，选择win64位版本对应的压缩包，如下所示：

点击下载：

下载好以后，我们对其进行解压缩：

打开其bin目录下的cmake-gui.exe工具：

运行该程序，输入如下目录：

上面一个框输入的是opencv目录下的sources目录（在本博客中，opencv目录指的是我们已经成功安装的那个opencv的目录，跟contrib库无关），下面一个文本框输入的是编译文件存放的目录，也就是第一步创建的目录。

此时最好配置能Google上网，不然容易下载必要文件失败而报错。

点击configure按钮，此时会让我们选择编译工具以及位数，这里注意这个32位和64为最好要之前成功配置的opencv的位数一致，我的是Visual visual studio 14 2015，然后确认，然后点击finish按钮，等待configure done。

下一步，在图中

OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH在右侧编辑输入已经解压好的contrib库目录下面的modules文件路径，并且将在上面窗口中找到

WITH_CUDA将右侧的勾去掉，然后再次点击configure，等待窗口出现configure done。

然后点击Generate，回提示Generate Done。恭喜，完成了一半！！！

编译完成后，我们在资源管理器下查看上面设置的文件输出目录，发现目录下多出了很多文件，其实就是OpenCV.sln工程文件：

三、配置VS生成install

用VS 2015打开OpenCV.sln工程，在解决方案中可以查看工程目录：

编译生成debug版本的库，记得在此之前要选择编译的平台信息，这就是编译生成debug版本和release版本的区别，也可以选择release，因为自己的工程可能要用到相应的动态链接库。

我们先对项目进行重新生成解决方案：

等待一段时间，直至生成完毕：

找到CMakeTargets->INSTALL, 右键选择生成install即可。这样就会在D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild下面多出一个install的文件夹，到如果能成功生成，编译就结束了。

等待几分钟：

然后，在工程目录newbuild下的install目录中，可以看到生成了一堆文件，这堆文件代表着编译完成：

四、配置新的库文件

重新配置OpenCV，新建一个项目打开，然后配置opencv工程属性：

打开属性管理器：

双击图中Microsoft.Cpp.Win32.use前面的扳手图标，进行配置：

设置包含目录：

包含以下文件目录：

D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\include
D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\include\opencv
D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\include\opencv2

设置库文件目录：

设置库目录：

然后是附加依赖项：

在里面粘贴如下库文件：

opencv_aruco310d.lib
opencv_bgsegm310d.lib
opencv_bioinspired310d.lib
opencv_calib3d310d.lib
opencv_ccalib310d.lib
opencv_core310d.lib
opencv_datasets310d.lib
opencv_dnn310d.lib
opencv_dpm310d.lib
opencv_face310d.lib
opencv_features2d310d.lib
opencv_flann310d.lib
opencv_fuzzy310d.lib
opencv_highgui310d.lib
opencv_imgcodecs310d.lib
opencv_imgproc310d.lib
opencv_line_descriptor310d.lib
opencv_ml310d.lib
opencv_objdetect310d.lib
opencv_optflow310d.lib
opencv_photo310d.lib
opencv_plot310d.lib
opencv_reg310d.lib
opencv_rgbd310d.lib
opencv_saliency310d.lib
opencv_shape310d.lib
opencv_stereo310d.lib
opencv_stitching310d.lib
opencv_structured_light310d.lib
opencv_superres310d.lib
opencv_surface_matching310d.lib
opencv_text310d.lib
opencv_tracking310d.lib
opencv_ts310d.lib
opencv_video310d.lib
opencv_videoio310d.lib
opencv_videostab310d.lib
opencv_xfeatures2d310d.lib
opencv_ximgproc310d.lib
opencv_xobjdetect310d.lib
opencv_xphoto310d.lib

我安装的是opencv3.4.0，则在里面粘贴如下库文件：

opencv_aruco340d.lib
opencv_bgsegm340d.lib
opencv_bioinspired340d.lib
opencv_calib3d340d.lib
opencv_ccalib340d.lib
opencv_core340d.lib
opencv_datasets340d.lib
opencv_dnn340d.lib
opencv_dpm340d.lib
opencv_face340d.lib
opencv_features2d340d.lib
opencv_flann340d.lib
opencv_fuzzy340d.lib
opencv_hdf340d.lib
opencv_highgui340d.lib
opencv_img_hash340d.lib
opencv_imgcodecs340d.lib
opencv_imgproc340d.lib
opencv_line_descriptor340d.lib
opencv_ml340d.lib
opencv_objdetect340d.lib
opencv_optflow340d.lib
opencv_phase_unwrapping340d.lib
opencv_photo340d.lib
opencv_plot340d.lib
opencv_reg340d.lib
opencv_rgbd340d.lib
opencv_saliency340d.lib
opencv_shape340d.lib
opencv_stereo340d.lib
opencv_stitching340d.lib
opencv_structured_light340d.lib
opencv_superres340d.lib
opencv_surface_matching340d.lib
opencv_text340d.lib
opencv_tracking340d.lib
opencv_video340d.lib
opencv_videoio340d.lib
opencv_videostab340d.lib
opencv_xfeatures2d340d.lib
opencv_ximgproc340d.lib
opencv_xobjdetect340d.lib
opencv_xphoto340d.lib

最后设置环境变量，我的编译生成的OpenCV v14/bin的目录如下：

D:\OpenCV3.1\opencv\newbuild\install\x86\vc14\bin

五、代码测试

为了测试扩展模块是否配置成功，我们编写测试代码：

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/features2d.hpp"
#include "opencv2/xfeatures2d.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
 
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std;
 
int main( )
{
	Mat img = imread("test3.png", IMREAD_GRAYSCALE);
	if (img.empty())
	{
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("原图：", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("原图：", img);
 
	int minHessian = 400;
	Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian);
	vector<KeyPoint> keypoints;
	detector->detect(img, keypoints);
 
	Mat img_keypoints;
	drawKeypoints(img, keypoints, img_keypoints, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
	namedWindow("key points", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("key points", img_keypoints);
 
	waitKey(0);
	return 0;
}

运行代码，结果如下：

大功告成！！！打完收工！！！