OpenCV 编译与使用指南#

目录#

准备工作
获取源码
Windows MinGW 编译
Windows VS 编译
Linux 编译
ARM 交叉编译
目录结构
CMake 使用
FAQ

准备工作#

软件	要求	说明
CMake	3.10+	编译配置工具，生成 Makefile 或 VS 项目
编译器	MinGW/VS/GCC	用于编译 C++ 代码
Git	可选	用于从 GitHub 下载源码

获取源码#

1
# 克隆 OpenCV 主仓库（核心模块）
2
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
3

4
# 克隆 OpenCV 额外模块（可选，包含 SIFT、SURF 等更多功能）
5
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
6

7
# 切换到稳定版本（4.12.0 是一个 LTS 版本）
8
cd opencv
9
git checkout 4.12.0
10
cd ../opencv_contrib
11
git checkout 4.12.0

Windows MinGW 编译#

1
# 进入 build 目录（所有编译中间文件都在这里）
2
cd build
3

4
# 配置 CMake
5
cmake -G "MinGW Makefiles" ^
6
    # 编译 Release 版本（性能比 Debug 好很多）
7
    -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release ^
8
    # 安装路径，编译完成后文件会安装到这里
9
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=D:/opencv/install_mingw ^
10
    # 把所有模块合并成一个库文件（方便使用）
11
    -D BUILD_opencv_world=ON ^
12
    # 不编译示例程序（节省编译时间）
13
    -D BUILD_EXAMPLES=OFF ^
14
    # 不编译测试代码（节省编译时间）
15
    -D BUILD_TESTS=OFF ^
16
    # 源码路径（相对于 build 目录）
17
    ../sources
18

19
# 编译（-j8 表示用 8 个线程并行编译，根据 CPU 核心数调整）
20
mingw32-make -j8
21

22
# 安装（把编译好的文件复制到 CMAKE_INSTALL_PREFIX 指定的目录）
23
mingw32-make install

Windows VS 编译#

1
# 生成 Visual Studio 2022 解决方案（-A x64 表示 64 位）
2
cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 ^
3
    # 安装路径
4
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=D:/opencv/install_msvc ^
5
    # 合并成一个库
6
    -D BUILD_opencv_world=ON ^
7
    # 关闭示例和测试
8
    -D BUILD_EXAMPLES=OFF ^
9
    -D BUILD_TESTS=OFF ^
10
    ../sources
11

12
# 编译 Release 版本（也可以在 VS IDE 中打开 OpenCV.sln 编译）
13
cmake --build . --config Release
14

15
# 安装（复制到安装目录）
16
cmake --build . --config Release --target INSTALL

Linux 编译#

1
# 安装编译依赖
2
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk-3-dev \
3
    libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \
4
    libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
5

6
# 进入 build 目录
7
cd build
8

9
# 配置 CMake
10
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
11
    # 安装到系统目录（默认位置，方便其他程序找到）
12
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
13
    # 关闭示例和测试
14
    -D BUILD_EXAMPLES=OFF \
15
    -D BUILD_TESTS=OFF \
16
    ../opencv
17

18
# 编译（$(nproc) 自动使用所有 CPU 核心）
19
make -j$(nproc)
20

21
# 安装到系统
22
sudo make install
23

24
# 更新动态链接库缓存（让系统找到新安装的库）
25
sudo ldconfig

ARM 交叉编译#

方法一：Linux 交叉编译（在 x86 电脑上编译 ARM 程序）#

1
# 1. 安装 ARM 交叉编译工具链
2
sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf g++-arm-linux-gnueabihf
3

4
# 2. 创建工具链配置文件 toolchain.cmake
5
# 告诉 CMake 我们要交叉编译到 ARM 平台
6
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)              # 目标系统是 Linux
7
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm)           # 目标 CPU 是 ARM
8
set(CMAKE_C_COMPILER arm-linux-gnueabihf-gcc)        # ARM C 编译器
9
set(CMAKE_CXX_COMPILER arm-linux-gnueabihf-g++)      # ARM C++ 编译器
10
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER)          # 不要在主机系统找程序
11
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY)           # 只在目标系统找库
12
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY)           # 只在目标系统找头文件
13

14
# 3. 配置 CMake（使用上面的工具链文件）
15
cmake -G "Unix Makefiles" \
16
    -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchain.cmake \    # 指定工具链配置
17
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
18
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv-arm \        # ARM 版本安装路径
19
    -DBUILD_opencv_world=ON \
20
    -DBUILD_EXAMPLES=OFF \
21
    -DBUILD_TESTS=OFF \
22
    -DWITH_GTK=OFF \             # 关闭 GTK（ARM 可能没有图形界面）
23
    -DWITH_FFMPEG=OFF \          # 关闭 FFmpeg（减少依赖）
24
    ../opencv
25

26
# 4. 编译
27
make -j8
28

29
# 5. 安装
30
sudo make install

方法二：ARM 设备直接编译（更简单，推荐）#

如果可以直接在 ARM 设备（如树莓派）上操作，直接编译更简单：

1
# SSH 登录到 ARM 设备
2
ssh pi@raspberrypi
3

4
# 安装编译工具
5
sudo apt-get install build-essential cmake git
6

7
# 下载源码
8
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
9
cd opencv && git checkout 4.12.0
10

11
# 创建 build 目录并编译
12
mkdir build && cd build
13
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_TESTS=OFF
14
make -j4           # 树莓派4用 -j4，树莓派5用 -j8
15
sudo make install
16
sudo ldconfig

使用 ARM 版本#

1
# 1. 将编译好的 install_arm 整个文件夹复制到 ARM 设备
2
scp -r install_arm pi@raspberrypi:/home/pi/
3

4
# 2. 在 ARM 设备上安装
5
ssh pi@raspberrypi
6
cd /home/pi/install_arm
7

8
# 复制库文件到系统库目录
9
sudo cp lib/libopencv_world.so* /usr/local/lib/
10

11
# 复制头文件
12
sudo cp -r include/opencv4 /usr/local/include/
13

14
# 更新动态链接库缓存
15
sudo ldconfig

目录结构#

1
install_mingw/
2
├── bin/                          # DLL/可执行文件
3
│   ├── opencv_world4120.dll     # 主库文件（所有模块合并）
4
│   └── opencv_videoio_ffmpeg.dll  # FFmpeg 视频支持
5
├── include/                      # 头文件
6
│   └── opencv2/
7
│       ├── opencv.hpp            # 总头文件，包含所有模块
8
│       ├── core.hpp              # 核心模块
9
│       ├── imgproc.hpp           # 图像处理
10
│       ├── highgui.hpp           # 图形界面
11
│       └── objdetect.hpp         # 目标检测（人脸等）
12
├── lib/                          # 库文件
13
│   ├── libopencv_world4120.dll.a  # 导入库（MinGW 用）
14
│   └── cmake/
15
│       └── opencv4/
16
│           └── OpenCVConfig.cmake  # CMake 配置文件（find_package 用）
17
└── etc/                          # 配置文件和数据
18
    └── haarcascades/             # Haar 级联分类器（人脸检测用）
19
        ├── haarcascade_frontalface_default.xml
20
        └── ...

CMake 使用#

CMakeLists.txt#

1
# 要求的最低 CMake 版本
2
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
3

4
# 项目名称
5
project(MyProject)
6

7
# 设置 C++ 标准（OpenCV 4 需要 C++11 或更高）
8
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
9
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
10

11
# 如果 OpenCV 不在系统默认位置，需要指定路径
12
# 指向包含 OpenCVConfig.cmake 的目录
13
# set(OpenCV_DIR "D:/opencv/install_mingw/x64/mingw/lib")
14

15
# 查找 OpenCV 包（REQUIRED 表示必须找到，找不到就报错）
16
find_package(OpenCV REQUIRED)
17

18
# 打印 OpenCV 信息（可选，调试用）
19
message(STATUS "OpenCV version: ${OpenCV_VERSION}")
20
message(STATUS "OpenCV include dirs: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
21
message(STATUS "OpenCV libraries: ${OpenCV_LIBS}")
22

23
# 添加 OpenCV 头文件搜索路径
24
# 其实 find_package 已经自动处理了，但显式写出来更清楚
25
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
26

27
# 编译可执行文件（从 main.cpp 编译出 myapp）
28
add_executable(myapp main.cpp)
29

30
# 链接 OpenCV 库
31
target_link_libraries(myapp ${OpenCV_LIBS})

main.cpp#

1
// 包含 OpenCV 总头文件（包含所有常用模块）
2
#include <opencv2/opencv.hpp>
3
// 包含标准输入输出
4
#include <iostream>
5

6
// 使用 cv 和 std 命名空间，这样就不用每次写 cv:: 或 std::
7
using namespace cv;
8
using namespace std;
9

10
int main() {
11
    // 输出 OpenCV 版本
12
    cout << "OpenCV: " << CV_VERSION << endl;
13

14
    // 创建一个 400x600 的黑色图像
15
    // Mat 是 OpenCV 的核心类，表示矩阵/图像
16
    // CV_8UC3 = 8位无符号整数，3通道（BGR彩色）
17
    Mat img = Mat::zeros(400, 600, CV_8UC3);
18

19
    // 在图像中心画一个绿色实心圆
20
    // circle(图像, 圆心, 半径, 颜色(B,G,R), 线宽(-1表示填充))
21
    circle(img, Point(300, 200), 100, Scalar(0, 255, 0), -1);
22

23
    // 显示图像
24
    imshow("Test", img);
25

26
    // 等待按键（0表示无限等待）
27
    waitKey(0);
28

29
    return 0;
30
}

编译#

1
# 创建 build 目录（编译中间文件都在这里，保持源码目录干净）
2
mkdir build && cd build
3

4
# 配置 CMake（-G 指定生成器）
5
cmake .. -G "MinGW Makefiles"
6

7
# 编译
8
mingw32-make
9

10
# 运行程序
11
./myapp

FAQ#

问题	解决方案
找不到 OpenCVConfig.cmake	设置 `OpenCV_DIR` 变量指向包含该文件的目录 `set(OpenCV_DIR "path/to/lib/cmake/opencv4")`
运行时找不到 DLL	方法1：将 OpenCV 的 `bin` 目录添加到 PATH 方法2：把 DLL 复制到程序所在目录
编译太慢	1. 使用 `-j8` 多线程编译 2. 关闭 `BUILD_EXAMPLES` 和 `BUILD_TESTS` 3. 使用 `BUILD_opencv_world=ON` 合并模块
如何切换 OpenCV 版本	用 `CMAKE_INSTALL_PREFIX` 安装到不同目录使用时通过 `OpenCV_DIR` 切换

参考#

OpenCV 官网：https://opencv.org/
OpenCV 文档：https://docs.opencv.org/
OpenCV GitHub：https://github.com/opencv/opencv

纸翼

OpenCV 编译与使用指南#

目录#

准备工作#

获取源码#

Windows MinGW 编译#

Windows VS 编译#

Linux 编译#

ARM 交叉编译#

方法一：Linux 交叉编译（在 x86 电脑上编译 ARM 程序）#

方法二：ARM 设备直接编译（更简单，推荐）#

使用 ARM 版本#

目录结构#

CMake 使用#

CMakeLists.txt#

main.cpp#

编译#

FAQ#

参考#