Win10下安装Opencv3.4.0+Codeblocks

一、安装资源准备

1. CMake-3.10.3-win64-x64
2. Mingw_x86_64_7.3.0
3. opencv-3.4.0
4. Codeblocks-17.12
5. opencv_contrib-3.4.0
6. 第一次配置下载资源.dll
7. 第二次配置 下载资源.i/dat
   以上资源百度云盘链接：放血大派送资源包 提取码：itug

二、环境配置

（一）Mingw64安装

资源包中mingw_x86_64-7.3.0.7z是离线包¹ ，已经安装完成，解压并放置在明确的英文路径下（例：D:\Aopencv\mingw64）

配置系统环境变量： 虽然默认各位会配置环境变量，但是还要提一下。

右键点击“此电脑“–> 单击【属性】–> 【高级系统设置】–> 【环境变量】–> 双击系统变量里的【Path】–> 【新建】–> 添加mingw64的bin路径（例：D:\Aopencv\mingw64\bin）

（二）opencv-3.4.0安装教程

下载资源包中的opencv-3.4.0-vc14_vc15.exe，安装到设定的文件夹中（例：D:\Aopencv\opencv）。
配置环境变量:
上面那个图中的 D:\Aopencv\opencv\build\x64\v14\bin 添加到路径即可。

（三）CMake安装配置

！！！CMake的配置是个重点！！！
初次配置这里会出现很多 Error，根本原因就是翻不了墙，我也是╮(╯▽╰)╭

下载资源包中的cmake-3.10.3-win64-x64.msi，安装到英文路径下²。
1.打开安装完成的CMake（Cmake gui）;
2.如图填写，其中D:/Aopencv/opencv/binaries 为新建文件夹，可以自行起名;

3.如图操作，点击【Next】;

4.
图中 C 选择 D:\Aopencv\mingw64\bin\x86_64-w64-mingw32-gcc.exe
图中C++选择 D:\Aopencv\mingw64\bin\x86_64-w64-mingw32-g++.exe
点击【Next】;

5.点击【Configure】，进行快乐的第一次配置。
If You Have a VPN，You Will Be Happy。

6.很明显你不快乐！
第一次配置开始。
由于高墙的原因这两个动态链接库文件 opencv_ffmpeg.dll 和 opencv_ffmpeg_64.dll
会下载超时，资源包中已经为你精心准备好了。
所以只需要将资源包中 第一次配置下载资源 中的两个动态链接库放置在 D:\Aopencv\opencv\binaries\3rdparty\ffmpeg目录下，再单击 【Configure】 配置一下，直至红色消失，提示你 Configure done，才算完成第一次配置。

7.丧心病狂的第二次配置，由于opencv的不断发（冗）展（杂），出现了opencv_contrib（相当于第三方库，例如SIFT的库就在这里面），所以需要第二次配置。

首先下载资源包的 opencv_contrib-3.4.0，
解压到相应目录（例D:\Aopencv\opencv_contrib）。

（1）Cmake中，取消ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS的勾选³，
勾选ENABLE_CXX11、OPENCV_ENABLE_NONFREE
如图：

（2）OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的路径设置为opencv_contrib-3.4.0⁴的解压目录下的modules，如图:

8.单击【Configure】进行第二次配置。
依旧因为访问不了外网，这里会有很多文件下载超时，解决方法如下⁵：
(1) tiny-dnn-1.0.0a3的压缩包下载失败。
下载资源包中第二次配置下载资源 中的tiny-dnn-1.0.0a3压缩包，将其解压到D:\Aopencv\opencv\binaries\3rdparty\tinydnn下，结果如图所示：

(2)xfeatures2d下n个文件下载失败。
下载资源包中 第二次配置下载资源 中xfeatures2d下的n个文件，放置在
D:\Aopencv\opencv\binaries\downloads\xfeatures2d文件夹下，结果如图：

(3)face_landmark_model.dat下载失败⁶。
这个可能会xue微的麻烦一点。
<1> 先下载资源包中第二次配置下载资源中face_landmark_model.dat；

<2> 放置在D:\Aopencv\opencv\binaries\testdata\cv\face文件夹下面，没有相应文件夹就自己新建。

<3>打开D:\Aopencv\opencv_contrib\modules\face文件夹下的CMakeLists.txt
将第19行的

"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${__commit_hash}/"

改为：

D:/Aopencv/opencv/binaries/testdata/cv/face"
#"https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${__commit_hash}/"

其实就是指定face_landmark_model.dat所在的位置，这个文件夹在D:\Aopencv\opencv\binaries\CMakeDownloadLog.txt中有记录，我的是D:\Aopencv\opencv\binaries\testdata\cv\face，有兴趣的可以自己查看。

以上步骤确保Cmake第二次配置的资源已经准备好
再次点击【Configure】完成第二次配置，系统提示Configure Done
点击【Generate】生成编译文件，系统提示 Generate Done

（四）编译文件安装

window+R输入cmd进入命令行。
进入binaries文件夹下，输入mingw32-make install，在网好的地方等待安装完成。

三、编译器配置

配置codeblocks

1.安装并打开codeblocks
2.
选择【Settings】 -> 【Debugger】
单击【Create Config】
取一个名字，我们这里取名gdb64

3.单击GDB/CDB debugger下面我们创建的gdb64，添加mingw64下gdb.exe的路径：D:\Aopencv\mingw64\bin\gdb.exe，然后点击【ok】

4.
选择【Settings】 -> 【Compiler】
单击【Copy】，我们命名 GNU GCC Compiler(x64)
然后选择【Toolchain executables】,按图填写【Program Files】中的各项：

5.选择【Linker settings】，Link libraries中【Add】添加D:\Aopencv\opencv\binaries\install\x64\mingw\bin下的所有链接库文件（shift连选一次搞定）。

6.选择【Search directories】,添加三个目录
D:\Aopencv\opencv\binaries\install\x64\mingw\include
D:\Aopencv\opencv\binaries\install\x64\mingw\include\opencv
D:\Aopencv\opencv\binaries\install\x64\mingw\include\opencv2
我把D:\Aopencv\opencv\binaries\install下的include文件夹复制到了D:\Aopencv\opencv\binaries\install\x64\mingw下面，和lib、bin在一起，后面创建opencv项目时会方便一点。

创建项目

1.【Create a new project】
创建选择opencv项目

2.起一个文件名，选择文件生成位置，单击【Next】
然后填写include、lib、bin三个文件夹所在的父目录D:\Aopencv\opencv\binaries\install\x64\mingw，我们刚刚提到的方便就在这，然后点击【Next】

3.这里填写版本号，以及三个文件夹所在的位置。可以更改完版本号直接【Next】，这里我老实巴交的填写了他们的路径。。。

4.一切工作工作完成
运行项目里Source文件夹下的main.cpp，看一下施瓦辛格吧！

PS: 实测没问题。对于SIFT算法的程序中有如下改动：

//xfeatures2d::SiftFeatureDetector featureDetector;
Ptr<xfeatures2d::SiftFeatureDetector> featureDetector = xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create();
//featureDetector.detect(trainImage_gray, train_keyPoint);
featureDetector->detect(trainImage_gray, train_keyPoint);
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原文链接：https://blog.csdn.net/Bryan_QAQ/article/details/102952256

就是将SiftFeatureDetector的声明和对函数的调用改为指针形式。

四、参考博文