序文：
それについて文句を言ってください。。。最初はVS2022でコンパイルする必要があるようでしたが、2回コンパイルしてもうまくコンパイルできませんでした。その理由は、2017 ～ 2019 年のコンパイラのみがサポートされているためです。最初は Cmake でコンパイルするときに何か問題があるのかと思い、時間を無駄にして再度 Cmake でコンパイルしましたが、やはり動作しませんでした。そこでVS2019を選択しました。
1.Cmakeをダウンロードする
公式サイトにアクセスしてダウンロードするだけです！！
どちらのバージョンも用意されており、気分に応じてどちらかを使用してください。
リンクはここにあります。ダウンロード | CMake
ここで言っておきますが、Cmake をインストールするときは、やみくもにインストールしないでください。インストール中に確認してください。インストール プロセス中に、コンピュータ ユーザーに環境変数が追加されます。それを選択することができます。
2.VS2019をダウンロードする
公式ウェブサイトにアクセスして自分でダウンロードできます。！私のリンクをクリックすることもできます。
ダウンロードのリンクはここにあります- Visual Studio サブスクリプション ポータル
気分に応じて、必要なものをダウンロードしてください。
3.opencv のバージョンをダウンロードします。
公式 Web サイトに直接アクセスしてダウンロードすることも、私のリンクをクリックしてダウンロードすることもできます。
リンクはここにあります。
あるいは複数の選択肢、はははは！！
バージョンは自分で選択できます。
このチュートリアルでは opencv4.5.5 を使用します。パッケージをダウンロードするには、下の図で囲んだものをダウンロードするだけです。
4.opencv_contrib-4.5.5をダウンロードする
公式リンクはこちらですopencv/opencv_contrib: OpenCV の追加モジュールのリポジトリ (github.com)
opencv_contrib-4.5.5 へのリンクは、opencv/opencv_contrib at 4.5.5 (github.com)です。
コードをダウンロードして解凍するだけです。
5. ダウンロードしたopencvとopencv_contribを解凍して同じフォルダに置き、その下にビルドフォルダを作成します。写真が示すように
自分でコンパイルすると多くの容量が必要になるため、より多くの容量のあるディスク (私の場合は 13.6G) に置くことをお勧めします。
6.Cmakeを開く
1. パスを設定した後、「構成」をクリックすると、以下のインターフェースが表示されます。
独自の VS コンパイラのバージョンを選択してください
選択したら、「完了」をクリックします。
操作が完了するまでに多くの問題が発生しますが、この時点ではパニックにならず、ゆっくりと対処します。
下の図で囲まれたエラーは Python エラーですが、最終的には C++ に適用するため、これについては心配する必要はありません。
2つ目は、下の図のエラーです。
この種の cmake エラーには対処する必要があります。
エラー メッセージを見ると、見つからないものが見つかるので、自分でダウンロードしましょう。ダウンロード リンクは、作成したビルド フォルダーの下の CMakeDownloadLog.txt ファイルに示されています。
情報は以下の通りです。情報は画像に書かれているすべてを表します。
上記と同じ方法で、次のすべての情報を cmake_download で処理します。
リンクを開くと、次のような形式になる場合があります。
この場合は、Ctrl+Sを押して保存してください。txt形式で保存されます。保存後、必要な形式に変更すればOKです。
上記の操作が完了したら、「設定」をクリックします。このとき、エラーがないか確認してください。私の場合はエラーが報告されました。
解決策:以下に示すように、検索でOPENCV_GENERATE_SETUPVARSを検索し、その値のチェックを外します。
完了したら、「構成」をクリックし、実行が完了するまで待ちます。他にエラーがある場合は、自分で解決するか、メッセージを残してください。
問題なくエンディングを実行したら、一部が完了したので、必要なものを選択し、検索ボックスで cuda を検索します。下の図に示すように、すべてにチェックを入れます。
次に、以下に示すように、opencv_world を検索します。これの機能は、すべてのパッケージを統合することです。これにより、一部のパッケージが残ることになりますが、個人的には、その方が便利だと思います。そうでない場合は、大量の を追加する必要があります。後で使用する場合は lib パッケージを使用します。
次に、以下の図に示すように、 OPENCV_ENABLE_NONFREE を検索して確認します。
次に、下の図に示すように、 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH を検索し、モデルに正確になるように、ダウンロードした opencv_contrib フォルダーへのパスを追加します。
上記を完了したら、「構成」をクリックします。実行が終了するまで待ちます。はい、驚くでしょう。以下に示すように、多くのエラーが表示されます。
解決策は上記の解決策と同じで、 CMakeDownloadLog.txt を開きます。今回はさらに多くの保存があるので、辛抱強くダウンロードしてください。ハハハッハッハ！！！
すべてのダウンロードが完了したら、[構成] をクリックします。ほとんどの場合、エラーは報告されません。
次に、検索で cuda を検索します。次の図に示すように、ここにグラフィックス カードの計算能力を書き込みます。
グラフィックス カードの計算能力を確認するためのリンクはここにありますCUDA GPU | NVIDIA 開発者
完了したら、「構成」をクリックします
エラーが報告されなくなったら、「生成」をクリックし、実行が終了するのを待ち、「プロジェクトを開く」をクリックすると、vs が自動的に開始されます。または、ビルドに移動して Opencv.sln プロジェクトを見つけ、vs で開始することもできます。
7. vs でプロジェクトを開いた後
以下の図に示すように、models の下の opencv_world を右クリックし、「Properties」をクリックします。操作については、図 2 を参照してください。
完了後の動作は以下のようになります。
このとき、コンピューターのパフォーマンスに応じて、しばらく待つ必要があります。30 分かかる場合もあれば、数時間かかる場合もあります。
実行後に次のエラーが発生しても慌てないでください。使用が遅れることはありません。このエラーは Python が原因で発生します。
上記の opencv がコンパイルされました。デバッグ バージョンを実行した後、両方の環境で使用できるように、リリース バージョンも実行することをお勧めします。
8. 構成環境
まず、以下に示すように、ローカル コンピューターに環境変数を追加します。
次に、次の図に示すように、C++ プロジェクトを作成し、ソリューションを右クリックします。
「プロパティ」をクリックします。動作は図の通りです
テストコードは以下にあります。
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{ cv::Mat src = cv::imread("E:\\image1\\0.jpg");//画像パス cv::imshow("show", src); cv::waitKey (0); }