Opencv DNN C++ CPU 平台编译配置过程

以下内容基于 windows 平台，实际上不同平台在基础工具齐全的情况下，编译过程差异并不大。

opencv 随着版本的更新，对于不同算子的支持也会逐步完善，所以尽量使用新的版本。

同时也可以把对应版本的 opencv_contrib 准备好。可以结合需求查看 这一扩展模块 真的是否有需要，我们这里默认不安装。

• https://github.com/opencv/opencv/releases
• https://github.com/opencv/opencv_contrib/tags

这里为了在 qt 中使用 gcc 编译的版本，在官方仓库中提供的 windows 版本文件中直接提供了 vs 编译的库文件，但是由于其也提供了源码，所以我们可以重新使用 mingw 编译一份。不同的编译器编译的库一般不能混用。所以这也需要你的电脑上事先准备好 mingw 套件，并配置好环境变量。一般情况下，装好的 qt 软件目录中是有现成的 mingw 套件的。

以 opencv-4.7.0-windows.exe 为例。这类 exe 文件执行后指定目录可以直接解压出其中包含的 opencv 的文件，包含 build 和 sources 文件夹。前者是预编译好的文件，后者是源码，我们基于后者重新编译。这一过程需要使用 cmake，可以从官网 下载最新的稳定版本的二进制安装文件。这里直接使用 windows 64位版本。安装好 cmake 后，打开其 gui 版本。

一些重要的配置

由于网络问题，cmake 使用过程中汇报一些错误，所以在使用 cmake 之前，我们先在一些扩展包的 https://raw.github*** 链接之前添加代理链接 https://ghproxy.com/ ，即 https://ghproxy.com/https://raw.github*** 的形式。以便于在国内的网络环境可以顺利安装：

• opencv-4.7.0/3rdparty/ippicv 中的.cmake 文件
• opencv-4.7.0/3rdparty/ffmpeg 中的.cmake 文件
• （如果用了扩展库的话）opencv_contrib-4.7.0/modules/face 中的 CMakeLists.txt 文件
• （如果用了扩展库的话）opencv_contrib-4.7.0/modules/xfeatures2d 中的 cmake 文件夹中的文件
• （如果用了扩展库的话）opencv_contrib-4.7.0/modules/wechat_qrcode 中的 CMakeLists.txt 文件
• （如果用了扩展库的话）opencv_contrib-4.7.0/modules/cudev 复制到 opencv-4.7.0/modules 中

在 build 文件夹中启动 cmake-gui 开始准备生成编译配置，进入后可以勾选上 Grouped 和 Advanced 来获得更好的展示效果。

1. 进入后，分别将源码路径和构建路径指向 sources 和我们新建的 build-mingw64 路径。
2. 点击左下角的 configure，在弹出的对话框中选择 MinGW Makefiles 和 Specify native compilers，分别把 c 和 c++ 编译器路径指向你的 gcc.exe 和 g++.exe，确保这些 exe 所在的文件夹加到了环境变量里，不然之后会报错，提示另一个文件找不到。finish 后程序会自动生成相关的编译选项。
3. 在默认选项的基础上，结合网上的一些信息，建议勾选：
   1. BUILD_OPENCV_WORLD。开启后会包含 opencv_world 模块，将各个模块编译成一个 opencv_worldxxx.lib 文件，而不是十几个 lib 库文件。方便之后的部署和使用。
   2. （如果用了扩展库的话）OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH：单击这一行后方空白处后，点击后面的三个点，选择 opencv_contrib 文件夹中的 modules 文件夹。
   3. CMAKE_BUILD_TYPE：RELEASE
   4. OPENCV_ENABLE_NONFREE：ON（开启一些有版权的算法的支持）
   5. OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG：ON（linux 上或许会有用）
   6. 其他一些涉及到 GPU 环境才需要考虑的选项：
      1. WITH_CUDA：ON
      2. WITH_CUDNN：ON
      3. OPENCV_DNN_CUDA：ON
      4. ENABLE_FAST_MATH：ON
      5. CUDA_FAST_MATH：ON
      6. CUDA_ARCH_BIN：7.5 （因为我的设备是 2080Ti，所以对应的是 7.5，如果没有特殊需要，这里直接指定你的设备对应的数值即可，不然会严重拖慢编译速度）
      7. WITH_CUBLAS：ON
4. 勾选好后，重新点击 Configure，确保没有红色信息。这些设置好后，点击 Generate 生成 Makefile 文件。
5. 之后到 mingw-version 文件夹中启动终端，使用电脑上的 make 程序开始编译:
   1. （可选）make clean。每次重新编译时都应该先执行这一句，来清除之前编译的残留
   2. make -j8 这里的 8 是你电脑的核心数量，可以按照实际情况调整。
   3. 无错结束后，执行最后一步：make install
6. 一切无错后便可以在 Qt 中使用 OpenCV 了。只需要在 pro 配置中的配置好路径即可。可以直接在 qt 项目中，在左栏项目名字上右键中使用“添加库”功能添加外部的库。可以非常方便的添加库文件和 include 路径。

参考资料

• 我的语雀文档：Ubuntu 18.04编译安装支持CUDA的OpenCV4.6.0