• OpenCV CMake 模块裁剪


    OpenCV架构与模块组成

    01

    OpenCV是一个大而全的完整的计算机视觉库,有时候我们项目只是用到了一些基础功能,并没有必要用OPenCV的官方编译好的版本,那个对我们来说太大啦,这个时候其实我们可以重新对OpenCV编译,在编译时候选择我们需要的模块,其它不需要的统统去掉,然后再完成cmake编译,这样得到的就是一个OpenCV的精简版本,一般情况会比现在的小很多,而且很多传统的算法都还可以很好的工作,要完整这样一件事情,首先需要了解一下OpenCV模块的整体的架构与设计。

     

    对上图说明如下:

    水平横着的都是基础模块,这个是OpenCV模块裁剪的时候必须选上的。竖直的模块都是OpenCV中在CMake生成阶段可配置选择的模块,如果需要你就加上,如果不需要就去掉。

     

    我们一般的图像处理,都可以通过 基础模块 + 自定义算法实现,我一般重新编译的时候都会把DNN模块也选择上,基本上是 基础模块 + DNN + 自定义算法实现,其它的模块没有必须则不必勾选,这样整个OpenCV编译完成以后,体积会下降,有利于打包。这点在嵌入式设备上特别重要。

     

    CMake配置与生成

    02

    通过前面的介绍我们已经知道如何去做了,现在我们以windows下面编译OpenCV源码为例来说明。首先需要对整个源码进行cmake,生成VS工程,在cmake阶段,我们可以通过配置来选择需要的模块,我的选择最终如下:

     

    可以看到,只选择基础模块,其它的都没有被勾选,这里有一点需要注意,记得把:

    BUILD_opencv_world

    这个选项勾上,在VS生成install阶段时候只生成一个lib与dll文件。

     

    生成好的VS工程之后,双击 OpenCV.sln 就可以打开。先生成debug版本,在切换到release模式下就可以生成release版本。VS编译结果如下:

     

    可以看到,这里我们只编译很少部分的模块,总计21个模块,可以满足大部分应用场景使用,真正的80/20规则。这个对我们来说是个好消息,下面我就一起来验证下,我们这样编译出来的OpenCV是否可以用?

     

    验证裁剪编译版本OpenCV功能

    03

    重新配置好开发环境(包含目录 + 库目录 + 连接器 + 环境变量, 然后重启VS2015/VS2019),运行以下测试代码:

     1 #include <opencv2/opencv.hpp>
     2 #include <iostream>
     3 
     4 using namespace cv;
     5 using namespace std;
     6 
     7 int main(int argc, char** argv) {
     8     Mat src = imread("D:/images/test.png");
     9     if (src.empty()) {
    10         printf("could not load image file...");
    11         return -1;
    12     }
    13     namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
    14     imshow("input", src);
    15     waitKey(0);
    16     return 0;
    17 }

    运行结果如下:

    我已经做过的一个项目,我知道它只用了图像处理模块,重新编译运行测试结果如下:

     

     OpenCV重新编译与模块裁剪技能GET,从此以后千万别在我面前说OpenCV模块太多,太大,这个都不是事,关键是你会用吗?

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