前言

python用户

c++用户

一，下载cmake，opencv，opencv_contrib，Visual Studio

1,下载安装cmake

2，下载opencv，opencv_contrib

3,下载Visual Studio

二，编译opencv和opencv_contrib

1,cmake编译

2，VS编译生成，并配置opencv_contrib环境

三，总结

前言

用不上opencv_contrib里面算法的，建议暂时先不用配置opencv_contrib，这个直接用opencv和用opencv加上contrib的环境配置难度差异较大（python用户当我没说）。

python用户

cmd终端输入：

pip install opencv-pythonpip install opencv-contrib-python

c++用户

一，下载cmake，opencv，opencv_contrib，Visual Studio

1,下载安装cmake

①官网下载：Download | CMake

根据自己的电脑选择合适的版本下载，一般都为64位。下载好后直接安装，点next的画面我就不展示了，我展示需要更改的。

②如图

③更改储存位置

④终端输入cmake验证

2，下载opencv，opencv_contrib

① opencv官方下载：https://github.com/opencv/opencv/releases

根据自己的需求下载对应的版本，windows下载exe版本就行，省却解压步骤，注意解压的路径，建议选择一个盘新建一个opencv文件夹，用来放opencv和opencv_contrib。

② opencv_contrib官方下载： https://github.com/opencv/opencv_contrib/tags

注意和自己下载的opencv版本对应,这个只有源码方式，不过原理都一样，

3,下载Visual Studio

① 官方链接：下载 Visual Studio Tools - 免费安装 Windows、Mac、Linux

个人学习建议直接下社区版，也不用去费劲破解啥的了，对于个人开发来说，没有区别。

②下载完成，点击安装之后等待一会就行，根据自己需要进行选择，选少了也没事，后面还可以再添加，但是选多了，就实实在在占内存了。

③选择完后，点击语言包选择语言

④选择安装位置，刚买的笔记本，就一个盘，所以只能放c盘。有需要更改位置的可以选择更换位置。

⑤点击安装（我是装好了，回来截的图，正常的会显示安装），然后耐心等待，包很大

⑥想要更改配置的，可以在左下角开始出找Visual Studio Installer，点击进行修改

二，编译opencv和opencv_contrib

1,cmake编译

①在安装或源码存放目录下，新建build文件夹

②打开cmake文件夹，选择opencv文件夹中的source文件夹和build文件夹

③点击configure选择配置，然后弹出配置框，第一项选择自己的Visual Studio版本，后面两项不用填

④再次点击configure，它会运行source文件中cmakelist进行下载配置（第一个框，第一次运行时会显示变成红色，再点一次configure就没了），不过这一步，应该没有人能一次性下载完的，都会报错下载不了，原因应该是被墙了，但是科学上网有时候有用（有条件可以多试试）。如果科学上网还是不行，就得老老实实的手动下载（建议耐心一点，有点麻烦），复制报错的CMakeDownloadLog.txt路径。

⑤打开CMakeDownloadLog.txt，查看报错

⑥打开对应的文件夹，可以看到下载的文件为0kb，所以需要手动下载

⑦报错文件夹中所下载的网址被墙得很死，所以去github下载比较好。

下载地址：https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/

根据报错的信息选择对应的文件以上文报错为例

⑥改名，将下载文件改为所缺文件夹中的名字

此处为了对比才放一起，实际操作最好先改名再移到所需文件夹中

⑦再运行Corfigure，会发现红色警告少了一个，然后④~⑦继续解决，直到没有红色警告。熟悉之后可一次性下载多个，然后替换，注意一下对应关系别混就行，有的报错文件没有版本要求就直接下载最新的一版，不用太纠结。

⑧编译opencv_contrib,做下面三项改动，勾选BUILD_opencv_world、OPENCV ENABLE NONFREEM和添加opencv_contrib中的moudle路径。如果需要cuda加速和cudann使用的接着勾选。不需要则直接进行⑨步

⑧-1，cuda加速的前提是要安装好cuda和对应的cudann版本，并且具有英伟达显卡。不满足条件，勾选会报错。搜索cuda，全部选中，然后点击configure再进行配置

⑧-1-1，首先检查是否找到cuda和cudann，如果没找到则检查版本对应以及环境配置，可参考cuda环境配置，进行重新配置。注意重新配置好后，要删除build文件夹重新编译，否则还是检测不到，不过由于不能下载的文件已经备齐所以不会费多少时间。成功结果如图：

⑧-1-2，然后查看爆红，还是查看CMakeDownloadLog.txt，去github下载对应文件防止对应文件夹。解决完下载报错之后，下面这个报错可以忽略。

⑧-2查询显卡算力，在cmd终端运行（安装cuda路径）C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite路径下的deviceQuery.exe。我查询结果为8.6

⑧-3，将CUDA _ARCH_BIN中比自己小的算力都删掉（但不知道为啥现在RTX3090都出来好久了，cuda加速的算力好像还在3060范围，我的笔记本3060显卡算力竟然在最高段），借用一下大佬的图，这一栏我为空，然后自己加的。

⑨点击configure编译，不出意外的话，还是会有很多红色警告，解决警告的方法还是同④~⑦一样操作。不过我出意外了，科学上网下载github文件，然后没有关。两次configure，连续编译就结束了，没有红色警告，巴适。

⑩解决完红色警后，点击Generate，然后点击Open Project。

2，VS编译生成，并配置opencv_contrib环境

① 按照图片操作，点击生成解决方案，在将opencv和opencv_contrib的库结合在一起。生成后，可能会失败一个，影响不大。

②新打开一个VS界面。新建项目，然后添加库到项目编译的环境中。添加include头文件，添加成功后如果有测试代码会发现，关于opencv_contrib和opencv的头文件不再报错

③添加lib 文件，其实很多教程都使用链接器巴拉巴拉的(如果出现main.obj文件报错，则要按照③-1添加)，我试了很多次，在库目录添加lib文件夹就行。

③-1，后续博主测试的时候发现，有的代码，添加了lib文件夹，但是运行的时候还是链接不到opencv的lib文件，中间文件.obj会报错:error LNK2019: unresolved external symbol，需要在链接器里将lib文件夹中的lib再次链接才行，报错就按如下操作。(以防后续出错，可以直接加上)

④添加bin中的dll文件，有些教程没有这一步非常坑人，不过我也很疑惑，为啥bin文件路径添加到各个地方都没有用（系统环境变量都加过），它就是找不到，打不开等等（望大佬告知）。只能将生成的bin文件目录下的dll文件移到windows/system32下才能被检测到。

⑤测试自己的代码，调用#include"opencv2/xfeatures2d.hpp"等等，

三，总结

换了新电脑得重新配环境，不过本来是用不上opencv了的。但是yolov5学着学着，发现需要用opencv dnn部署yolov5的c++环境，既是为了配合相机的官方库，也是为了加速yolo模型推理。不过最好希望能搞懂tensort，网上都说这个部署加速最强。

记录一下，希望以后配置环境能快一点。。。

有问题，欢迎评论区留言讨论。

四，参考博客

win10+vs2017+opencv4.5.0+opencv_contrib-4.5.0+cuda源码编译详细教程_fengxinzioo的博客-CSDN博客_opencv4.5编译

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windows安装配置opencv opencv_contrib

前言

python用户

c++用户

一，下载cmake，opencv，opencv_contrib，Visual Studio

1,下载安装cmake

2，下载opencv，opencv_contrib

3,下载Visual Studio

二，编译opencv和opencv_contrib

1,cmake编译

2，VS编译生成，并配置opencv_contrib环境

三，总结

四，参考博客

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