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如何调用编译好的opencv库, windows系统c++版

OpenCV开发 xugaoxiang 0评论

软硬件环境

  • windows 10 64bit
  • nvidia gtx 1070Ti
  • opencv 4.2.0
  • cuda 10.2
  • cudnn 7.6.5.32
  • visual studio 2019

视频看这里

前言

前文 windows编译opencv,支持cuda加速,我们已经在windows上编译好了opencv源码,本文就开始使用opencv库。

使用编译好的opencv

首先,我们需要编辑下PATH环境变量,将编译好的用于visual studio的路径加入进去,如下图所示

这里需要注意的是,在设置好PATH环境变量后,需要重启下电脑。

接着打开visual studio 2019,创建一个新的项目

项目类型,我们选择cmake项目,因为opencv也是基于cmake构建的,我们跟它保持一致

填写项目名称和项目的存储位置,你开心就好

这样呢,工程就创建好了

我们把之前的一个基于opencv dnn模块的人脸检测的代码拷贝过来, 粘贴到OpenCVDLLTest.cpp文件中进行测试,原始工程的路径在: https://github.com/xugaoxiang/FaceDetectionWithOpenCVDNN, 接下来开始编辑CMakeLists.txt文件,这里面是工程的cmake配置,我们需要在原来的基础上添加几条语句,如下图所示

其中

  • set(OpenCV_DIR C:/xugaoxiang/opencv_cuda/vs/install)

    设置编译好的opencv的目录,这个目录底下就是opencv的库及头文件,非常重要

  • find_package(OpenCV REQUIRED)

    查找opencv的包

  • include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )

    opencv的头文件包含进来,这个配置在cmake 2.8.11版本以后可以不用写

  • target_link_libraries( OpenCVDLLTest ${OpenCV_LIBS} )

    opencv的库链接进来

关于opencv自定义的变量,可以参考这个源码文件opencv/cmake/templates/OpenCVConfig.cmake.in,里面讲解的很详细

最后一步将代码中需要用到的caffe的2个文件(github仓库里有)也拷贝过来

最后运行下工程

参考资料

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