Windows+CLion+OpenCV环境

由于CLion基于CMake构建项目，需要重新编译OpenCV源码。
# 建议
网上很多人编译过程会出现很多错误，我这里使用"科学上网"，全程很顺利，建议科学上网!

# 过程
## 准备工作
- 蒸汽大脑（jetbrains）教育账号:
    - yangping@stu.scu.edu.cn
    - scu614b.
- 准备OpenCV源码，官网下载即可。
- 安装CLion，需要破解或者使用教育邮箱。
- 安装mingw，下载支持C++11多线程的posix版本,参考文末链接。
安装完后，设置CLion的工具链。

- 安装CMake，需要安装cmake.gui

## 普通版本编译
- 在OpenCV目录下新建mingw的build目录minGW-build，用来保存make生成的一系列文件
- 打开cmake.gui图形化操作界面，选择opencv源码目录和新建的minGW-build目录，然后选择tools菜单，点击configure。这过程可能会出问题，所以建议科学上网！
- configure结束之后，开始generate，生成makefile文件。
- 如果一切顺利的话，进入到mingw_build目录下（-j4代表使用四个线程加速编译）
```
mingw32-make -j4
```
- 结束后，运行：
```
mingw32-make install
```
- 最后，将`{opencv_homedir}/opencv/MinGW-build/install/x64/mingw/bin`加入环境变量中的path中。
- 测试程序：
    - main.cpp
```
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    cv::Mat img = imread("C:\\Users\\lenovo\\Pictures\\Saved Pictures\\20170329112146_5CR4n.jpeg");
    if (img.empty()) {
        cout << "Error" << endl;
        return -1;
    }
    namedWindow("pic", WINDOW_FULLSCREEN);
    imshow("pic", img);
    waitKey();
}
```
- CMakeLists.txt
```
cmake_minimum_required(VERSION 3.21)
project(test)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

# OpenCV related
set(OpenCV_DIR D:\\OpenCV\\opencv4.5.4\\opencv\\minGW-build\\install)
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

add_executable(test main.cpp)
target_link_libraries(test ${OpenCV_LIBS})

```
# 出现的错误
## 1、配好环境后，运行出现下面错误：
```
Process finished with exit code -1073741515 (0xC0000135)
```
- 情况一
    - 可能配置没生效，重启CLion后就好了。
- 情况二
    - 容易查到，0xc0000135错误表示应用程序未能找到程序正常运行所需的DLL文件，因此程序无法启动。
    - 但是在clion中，也看不出出错时到底是缺少哪些dll。这时候，可以直接点击生成的exe可执行文件，这时候就会弹出“找不到....dll”的错误了。
    - 这里根据弹出的错误，发现很多opencv的dll都找不到。从而定位到，项目依赖的opencv（尽管使用的是相对路径依赖）不在环境变量中，因此配置好依赖的opencv环境变量后，问题解决。
## 2、使用CLion编译项目是正确的，但是使用cmake命令行就出现问题：
- 这应该是CLion中cmake参数与命令行是不一样的。

CLion中要么是MinGW，要么是Cygwin，而windows平台默认cmake的生成器是msvc，即Windows CMake uses the newest Visual Studio installation作为默认生成器，除非调用CMake时显式指定生成器（`cmake -G "MinGW Makefiles" .`）。

这种行为是硬编码的，不能改变。作为一种变通，你可以使用名为cmake.bat具有以下内容一批包装脚本：
```
@cmake.exe -G "MinGW Makefiles" %* 
```
脚本应放置在一个目录上的系统路径，应该优先于CMake的可执行文件cmake.exe。

该脚本使用MinGW作为生成器调用cmake.exe，并将所有其他参数转发给它。 [参考链接](http://cn.voidcc.com/question/p-gwomilpv-ww.html)

生成makefile了之后，使用make生成可执行文件。
(我们这里使用`mingw32-make`，对应着`D:\mingw64\bin`路径下的`mingw32-make.exe`，因此可以将mingw32-make重命名为make.exe,这样就可以使用make命令了。)

- 2022/08/26更新
    - 重新再新建一个文件夹后，cd进入后，使用`cmake -G "MinGW Makefiles" ..`编译会出现如下错误。
    
    - 其实错误已经说明了原因了，就是之前使用了其它生成器，更换生成器后，没把之前产生的相关文件删除。
        - 把原先由cmake指令产生的临时文件都删了；
        - 更换另一个目录，重新执行cmake指令即可。
    - 参考[链接](https://blog.csdn.net/u014140383/article/details/103864446)
    ```
    CMake Error: Error: generator : MinGW Makefiles
    Does not match the generator used previously: Visual Studio 17 2022
    Either remove the CMakeCache.txt file and CMakeFiles directory or choose a different binary directory.
    ```
## 3、在编译目录build下make出现找不到文件的错误
![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=624fdd1dab64412e4504c68c)
这是因为路径出现了中文"新建文件夹"，所以要尽可能避免中文！

## 4、CMAke构建时出现了下面错误:
![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=634e65daab64410837a317b6)
是因为cmake构建时，没有指定`-DCMAKE_CONFIGURATION_TYPES=Debug`或者`-DCMAKE_CONFIGURATION_TYPES=Release`

- 参考链接：
- https://www.cnblogs.com/ericling/p/15586751.html
- https://blog.csdn.net/CPZ742954007/article/details/112556745

## Windows CUDA版本编译
### 1、准备
- 需要提前准备cuda以及cudann，另外同样需要CMake以及visual studio, 至于MinGW，应该是不需要的。
因为OpenCV在windows平台上要想编译CUDA版本，只能使用visual studio，如果要使用CUDA版本的OpenCV，要么换Visual Studio，要么换平台（Ubuntu）。[参考出处](https://zhuanlan.zhihu.com/p/107887128)。
- 这里仍然是编译`opencv454`版本，这里还额外需要`opencv-contrib`源码。
    - opencv[源码下载](https://github.com/opencv/opencv/releases) 和 opencv-contrib[源码下载](https://github.com/opencv/opencv_contrib/tags)
    - 下载完并解压之后放在同一目录下(比如D:\libo20220507\OpenCV)
## 2、CUDA编译
- 首先：
新建一个`opencv454_cuda_build`文件夹，用于存放编译产物。
- 第一步：
    - 打开CMake，设置好opencv源码目录路径以及build产物路径（`opencv454_cuda_build`），注意源代码路径需要指向真实的OpenCV的source目录。
        - 设置完之后，点击configure时第一次运行，参数选择如下：visual studio ，x64 以及 use default native compilers。
        - 如果成功运行了configure之后，继续完成下面的设置：搜索cuda关键字，勾选所有cuda相关的选项。
        - 勾选BUILD_opencv_world选项
- 第二步：
    - 设置扩展模块路径，搜索并找到`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`变量，将其值设置为`opencv-contrib`中modules的路径，比如`D:/opencv_contrib-4.5.4/modules`.
    
    - 还可以把java和python相关选项关闭,根据自己的情况设置, 保证勾选cuda相关选项即可，最后再次点击configure，(科学上网的情况下，应该不会出特别大的错,即使有部分github issue的文件下载不下来，也不是网络的问题，应该不影响)，最后点击generate。
    
    - 最后点击“Open Project”打开工程，在Release模式下右键点击`ALL_BUILD`，生成，时间较长。
    - 生成之后，`右击INSTALL->仅用于项目->仅生成INSTALL`
    （我使用了debug模式，貌似build时间更长了！
    注意：使用debug/Release模式，会生成对应的opencv代码库，比如debug的opencv库，就不支持在opencv中设置release。要切换的话，需要同时在cmake中选择对应debug/Release模式的opencv库）
    ![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=63476d14ab64410837a2a7e5)
    
    - 编译完成后，在CMakeLists.txt中配置OpenCV：
    ```
    set(OpenCV_DIR D://libo20220507//OpenCV//opencv4.5.4//opencv454_cuda_build//install)
    #set(OpenCV_DIR  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/third_party/opencv4.5.4/minGW-build/install) # 基于MinGW生成的就没有问题
    find_package(OpenCV 4.5.4 REQUIRED)
    include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} include)
    ```
- 第三步：
修改代码，以启动cuda加速：
    ```
    this->net = cv::dnn::readNetFromONNX(onnxpath);
    // 去掉则仅仅使用cpu进行推理
    this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
    this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);
    
    ```
    
    
    - 这里使用msvc编译器生成的opencv库，由于msvc和mingw不兼容，导致我们只能生成vs项目。
    
    - 直接使用`cmake ..`生成VS项目，不指定平台类型，可能会报错找到OpenCV配置文件，但是OpenCV_FOUND设为False，如下：
    ```
    CMake Warning at E:/Dev/DevPackages/opencv/v4.2.0/install_opencv4.2.0_vs2017_debug/OpenCVConfig.cmake:176 (message):
      Found OpenCV Windows Pack but it has no binaries compatible with your
      configuration.
    
      You should manually point CMake variable OpenCV_DIR to your build of OpenCV
      library.
    Call Stack (most recent call first):
      CMakeLists.txt:14 (find_package)
    
    CMake Error at CMakeLists.txt:14 (find_package):
      Found package configuration file:
    
        XXX/v4.2.0/install_opencv4.2.0_vs2017_debug/OpenCVConfig.cmake
    
      but it set OpenCV_FOUND to FALSE so package "OpenCV" is considered to be
      NOT FOUND.
    ```
    - 原因可能是默认生成器不是msvc了，此时可以通过`-G`参数指定msvc生成器（详细介绍参考命令`cmake -G -h`, 或者[-G参数参考](https://www.cnblogs.com/xikeguanyu/p/14045620.html))
    ,另外[-D参数参考](https://blog.csdn.net/weixin_39766005/article/details/122439200):
    ```
    cmake .. -DCMAKE_CONFIGURATION_TYPES=Debug -G "Visual Studio 16 2019"
    //或者-D可以分开：
    cmake .. -D CMAKE_CONFIGURATION_TYPES=Debug -G "Visual Studio 16 2019"
    
    //或者-D分开且设置CMAKE_BUILD_TYPE：
    cmake .. -D CMAKE_BUILD_TYPE=Debug -G "Visual Studio 16 2019"
    ```
    - 之后，可以看到生成产物包含sln文件，双击sln文件打开vs项目。
    （或者使用MSBuild命令行生成可执行文件：`E:\_install\"visual studio 2019"\Community\MSBuild\Current\Bin\MSBuild.exe .\MultipleObjectTracking.sln`）

- 项目第一次可能需要配置opencv:
    - 首先，[参考链接](https://blog.csdn.net/qq_23149979/article/details/107244405)，添加环境变量Path：
    ```
    D:\libo20220507\OpenCV\opencv4.5.4\opencv454_cuda_build\install\x64\vc16\bin
    ```
    - 然后，项目-属性-C/C++目录-包含目录：
    ```
    D:\libo20220507\OpenCV\opencv4.5.4\opencv454_cuda_build\install\include
    D:\libo20220507\OpenCV\opencv4.5.4\opencv454_cuda_build\install\include\opencv2
    ```
    - 项目-属性-C/C++目录-库目录
    
    ```
    D:\libo20220507\OpenCV\opencv4.5.4\opencv454_cuda_build\install\x64\vc16\lib
    ```
    - 添加附加依赖项，`opencv_world454d.lib`。
    - 可能出现找不到opencv_world454.dll的问题，拷贝opencv_world430d.dll到“C:\Windows\System32”下即可。
    
    设置完成后，右键点击ALL-BUILD重新生成，直接双击生成的exe可以运行，并且是已经加速了的。
    如果点击，这里可能出现："`无法启动程序,D:\libo20220507\MultiObjectTracking_bytetrack\cmake_build\x64\Debug\ALL_BUILD， 系统找不到指定的文件`",
    这个拒绝访问的问题，可以看出系统去启动ALL_BUILD去了，点击整体项目属性，调整下启动项目，让其去启动MultiObjectTracking而不是ALL_BUILD即可，问题解决。

- 参考链接
https://blog.csdn.net/qq_23149979/article/details/107244405
https://zhuanlan.zhihu.com/p/107887128
https://www.freesion.com/article/79041144929/
https://blog.csdn.net/qq_37447786/article/details/124750500

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