OpenCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由Intel公司发起并由社区积极维护。它包含了数百种计算机视觉算法，包括但不限于图像处理、视频分析、物体检测、面部识别、机器人视觉等。OpenCV广泛用于实时图像处理、视频分析、深度学习等领域，支持C++、Python、Java等多种编程语言。
CMake
CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用CMakeLists.txt文件来描述构建过程，可以生成标准的构建文件，如Unix的Makefile或Windows的工程文件。CMake是开源的，并且支持多种编程语言和平台。
CMake的主要特点包括：
- 跨平台：CMake支持多种操作系统和编译器，包括Windows、Linux、Mac OS X以及支持的编译器如GCC、Clang、MSVC等。
- 可扩展性：CMake允许用户编写自己的模块和命令，以便扩展其功能。
- 简洁的语法：CMakeLists.txt文件的语法相对简单直观，易于理解和维护。
- 查找和使用库：CMake提供了一套丰富的命令和模块来查找和链接第三方库。
- 测试和打包：CMake可以集成CTest进行测试，并且支持生成软件包，如Debian的.deb文件或者RPM包。
CMake的基本工作流程如下：
- 编写CMakeLists.txt：在项目的根目录下创建CMakeLists.txt文件，描述项目的构建过程，包括指定源文件、添加编译器选项、查找和链接库、设置目标属性等。
- 生成构建系统：在命令行中运行cmake命令，指定源代码目录和构建目录。CMake会根据CMakeLists.txt生成相应的构建系统文件。
- 编译项目：使用生成的构建系统（如ninja、make等）编译项目
准备工作
- OpenCV源码下载：https://github.com/opencv/opencv
- OpenCV扩展模块源码下载：https://github.com/opencv/opencv_contrib
- CMake下载：https://cmake.org/
- 确定OpenCV源码版本：4.x版本。
编译过程
- 解压opencv、opencv_contrib；
- 将opencv_contrib拷贝到opencv源码内，并新建build文件夹；
- 打开cmake GUI；
- 选择opencv源码目录和编译build目录；
- 点击Configure按钮，选择默认的本地编译器Visual Studio17；
- Finish结束之后，进行排错配置；针对下图1区域的红色报错，找到“BUILD_opencv_world”和“OPENCV_ENABLE_NONFREE”这两个变量，在变量后面的方框内打上“√”。之后找到“OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”变量，选择opencv_contrib安装包里的modules文件夹；再次点击Configure；
- 多Configure几次，直到红色消失，且出现Configuring done；
- 点击Generate；
- 在build目录里就生成了OPenCV.sh的文件；
- 点击OpenCV.sh文件，在VS17中生成解决方案，编译源码，就生成对应的bin和lib。
