opencv 在x86上编译加速

在用到opencv中的特征点检测与图像匹配的时候，发现基础的opencv库中没有这个功能，需要下载opencv_contrib的库并进行编译。

平台：windows10

版本相同的opencv源码和opencv_contrib源码：

Release OpenCV 4.5.0 · opencv/opencv · GitHub

Release 4.5.0 · opencv/opencv_contrib · GitHub

我下载的是4.5.0的版本的opencv和opencv_contrib的source code(zip)的文件

 下载之后，是这两个文件：

cmake: 

下载地址：Download | CMake

我用的是cmake-3.16.0的版本

cmake编译opencv的源码

我的目录的结构方式，在D盘新建一个opencv_450的文件夹，在其中新建source的文件夹放opencv-4.5.0.zip解压后的源码，新建build的文件夹放编译后的结果，将opencv_contrib-4.5.0.zip解压后的文件，放到opencv_450的根目录中。

开始配置的过程中，会有报错，需要一个个的解决报错，主要是因为有些文件没有下载下来。

在文件中搜索cmake_download ，找到每个cmake_download ，后面是文件路径，比如：“D:/3rdpartys/opencv_450/source/.cache/ade/b624b995ec9c439cbc2e9e6ee940d3a2-v0.1.1f.zip”

再后面是文件下载的链接"https://github.com/opencv/ade/archive/v0.1.1f.zip"，把下载后的文件修改名字为b624b995ec9c439cbc2e9e6ee940d3a2-v0.1.1f.zip

放到"D:/3rdpartys/opencv_450/source/.cache/ade/b624b995ec9c439cbc2e9e6ee940d3a2-v0.1.1f.zip"

例如，其中的ffmpeg的文件，手动下载之后，然后改名字的样子：

 将CMakeDownloadLog.txt中所有下载报错的文件，全部处理之后，点击configure，cmake记录区不会再有红色的地方，说明配置成功，以下动图是配置成功的样子：

cmake中编译opencv_contrib

在上栏界面中的变量中找到BUILD_opencv_world和OPENCV_ENABLE_NONFREE两个变量，在变量后面的方框中勾选，即打上 √，随后，找到OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH变量，在此变量后面加上【opencv_contrib4.5.0】文件夹里的【modules文件夹】的路径。最后再次点击【Configure】，直到上栏所有的红色变量变成白色。
如果下栏记录区有红色字体，就按照上面1的步骤重新执行，直到所有的字体都变为白色字体。

 

生成vs2019的工程，编译opencv的库

 用vs2019打开该工程，在选项卡中的“生成”-“批生成”中：

 编译的时间会比较长，编译成功之后，是以下的画面：

 在build/install的路径下，会看到会下载的编译好的opencv的库一样的目录结构：

配置opencv_450的环境：

设置环境变量：

附加包含目录：
D:\3rdpartys\opencv_450\build\install\include
D:\3rdpartys\opencv_450\build\install\include\opencv2

附加库目录：
D:\3rdpartys\opencv_450\build\install\x64\vc16\lib

附加依赖项_debug:
opencv_world450d.lib

 写一个c++的测试程序，调用ORB算子，检测特征点，如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;


int main() 
{
	cv::Mat imageL = cv::imread("zidane.jpg");

	cv::Mat imageL1, imageR1;
	cv::resize(imageL, imageL1, cv::Size(0, 0), 0.25, 0.25, cv::INTER_LINEAR);

	cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();
	std::vector<cv::KeyPoint> keyPointL;
	
	orb->detect(imageL, keyPointL);		//单独提取特征点

	
	cv::Mat keyPointImageL;	//画特征点
	drawKeypoints(imageL, keyPointL, keyPointImageL, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
	cv::namedWindow("鼠标特征带点");
	cv::imshow("鼠标特征带点", keyPointImageL);


	cv::waitKey(0);
	return 0;
}