windows：Opencv使用Cmake & VS 编译， C++、python、Cuda、Qt 环境详细教学及踩坑一：编译篇_Python

测试篇：windows：opencv使用cmake & vs 编译， c++、python、cuda、qt 环境详细教学及踩坑二：测试篇-csdn博客

一、准备：

本文使用的软件版本均是撰写时的最新或次新版，对过旧版本不一定通用

0、环境配置：

windows	windows 11 专业版 23h2
opencv	4.10
qt	6.7.2
cmake	3.3.0
python	3.12.4
cuda	12.5
cudnn	9.2.1
vs studio	2022

1、 opencv，opencv_contrib 源码下载本文版本：4.10

github - opencv/opencv: open source computer vision library

github - opencv/opencv_contrib: repository for opencv's extra modules

下载完成后解压opencv 和 opencv_contrib，将opencv_contrib文件夹移入opencv文件夹下，并在opencv文件夹下新建build文件夹。

软件安装教程引用其他大神的教程，很详细

1、选择自定义安装

2、选择添加python路径到环境变量

3、选择为所有用户安装

其他选项如图所示，如果cmake需要debug版本的一定要勾选debug有关的选项，否则生成过程中会缺少python3xx_d.lib 文件。

5、cuda 、cudnn 安装：本文版本：cuda 12.5 cudnn 9.2

先按该教程安装cuda、cudnn：cuda和cudnn安装教程(超级详细)-csdn博客

cudnn再按官方文档安装一遍：英伟达官方cudnn安装教程

注意：cudnn一定要按教程，将cudnn文件复制到cuda文件夹下。

否则：如果只是按照官方文档中的教程，编译成功后，python import cv2 时无法调用cudnn中的dll文件。报错：

！！注意：windows下使用cmake编译cuda只能使用vs，否则会无法找到cuda位置

6、vs studio 安装：

thank you for downloading visual studio community edition

7、上述软件安装完成后重启计算机！！！

二、设置 cmake 选项

参考：amd customer community

从“开始”菜单打开 cmake （cmake-gui）
将“where is the source code”设置为提取的 opencv 文件夹。
将“where to build the binaries”设置为提取的 opencv 文件夹，并在末尾附加 /build。这将是编译文件的构建位置，您可以将其设置为所需的任何文件夹
点击“configure”
弹出窗口选择vs2019作为编译器
generate平台选择x64

对应关系为：

此处的目录结构为：

1、通用编译选项：

参考链接：amd customer community

使用“搜索”框更改以下属性：

build_protobuf：– 取消选中
with_protobuf：– 取消选中
build_tests：– 取消选中
with_openexr：– 取消选中
build_openexr：– 取消选中
opencv_enable_allocator_stats：– 取消选中
cmake_build_type：– release
cmake_install_prefix：– 这默认为 build/install 目录，但您可以将其更改为您希望将 opencv 库安装到的任何目录。
build_opencv_world：建议勾选，build_opencv_world可以将所有opencv的库都打包编译在一起。
opencv_enable_nonfree：勾选，否则无法使用sift。
with_opengl ：勾选
opencv_extra_modules_path – 设置为提取的 opencv_contrib/modules 文件夹的路径。如图所示：

10、配置完成点击“configure”

报错信息1：

报错信息2：

解决方案：

这两类警告，不影响正常编译过程。对此未作处理。

2、cuda 编译选项

参考链接：windows11编译opencv4.5.0 with cuda（附注意事项）-csdn博客

第一次搜cuda时将带cuda的都勾选，点击“configure”

搜索：with_nvcuvenc——取消选中

with_nvcuvid——取消选中

配置cuda_arch_bin中将显卡的算力内容改成自己显卡的算力,显卡算力查看链接查看自己显卡的算力，我的显卡是4060laptop，官网算力为8.9。cuda_arch_bin中将低于8.9数值的删除。

cuda编译选项按图进行勾选。

报错信息1：with_nvcuvenc、with_nvcuvid

解决方法：

搜索：with_nvcuvenc——取消选中

with_nvcuvid——取消选中

报错信息2：opencv_dnn_cuda

解决方法：

搜索cudnn_library，找到并输入cudnn.lib的安装位置

cuda 参考配置：

打开 advance，配置供参考（不一定要一致，只是提供参考）

3、python 编译选项

参考：【opencv】【gpu】windows10下opencv4.8.0-cuda python版本源码编译教程_cv2的版本4.8.0-csdn博客

python的选项设置如图所示，其中numpy需提前进行安装，安装完成python后，打开cmd，输入

pip install numpy

python 参考配置：

4、qt 编译选项

参考：基于qt5.14.2的opencv4.8.0的cuda11.4开发环境搭建和源码编译_opencv4.8编译-csdn博客

1、搜索qt，设置qt6_dir目录为：qt安装路径/6.7.2/msvc2019_64/lib/cmake/qt6，如图所示。点击“configure”。

2、查找qt安装路径\6.7.2\msvc2019_64\lib\cmake\qtest文件夹，将其压缩备份后删除。

参考：https://github.com/opencv/opencv/issues/23826#issuecomment-2227167370

否则会报错。点击“configure”。 此时搜索 qt6test_dir 为 qt6test_dir-notfound。

报错信息：qtest

解决方案：

查找qt安装路径\6.7.2\msvc2019_64\lib\cmake\qtest文件夹，将其压缩备份后删除。

参考：https://github.com/opencv/opencv/issues/23826#issuecomment-2227167370

qt 参考配置：

三、检查配置报告

！！！检查具有背景色的行，看是否与自己预期一致。

四、使用vs studio 进行编译

1、点击open project 自动打开vs studio

注意：该opencv_python3 是不可或缺的。没有的话检查是否勾选build_opencv_python3

2、点击选择release。

3、右键install，点击生成

时间大概1个小时-2个小时左右，按cpu性能而定。若没有失败，则编译成功。

至此编译完成！！！

五、添加环境变量，修改config.py文件

1、修改config.py文件

编译完成后只有opencv/build/install 文件夹（本文命名为opencv_cp312_410\opencv_410_cp312_amd64_bulid\opencv_410_cp312_amd64 文件夹）是我们所需要的，将install 文件夹移动到你所需的位置后，需要进行如下更改：

1、打开python 安装路径，或者在 cmake配置信息中取得，打开安装路径中的cv2文件夹（本文 install path 为c:/program files/python312/lib/site-packages/cv2/python-3.12，则打开c:/program files/python312/lib/site-packages/cv2 ）