Qt、MinGW编译OpenCV
时间: 2025-07-05 16:03:40 浏览: 4
### 使用 Qt 和 MinGW 编译 OpenCV
为了成功使用 Qt 和 MinGW 编译 OpenCV，需遵循一系列特定的操作流程来确保编译过程顺利进行。
#### 准备工作
首先，下载并安装所需的工具链。这包括最新版本的 MinGW、CMake 及 Qt 开发环境。对于 OpenCV 源码，则可以从官方 GitHub 仓库获取指定版本[^4]。
#### 配置 CMake
启动 CMake GUI 或命令行界面，设置源代码目录为目标 OpenCV 解压后的根目录，并选择一个合适的构建输出位置用于存放生成文件。接着定义必要的参数选项，比如 `WITH_QT` 设置为 ON 来启用对 Qt 库的支持；同时指明所使用的编译器应为 MinGW 工具链的一部分[^1]。
```cmake
set(CMAKE_BUILD_TYPE Release)
set(WITH_QT ON CACHE BOOL "")
```
#### 执行编译
完成上述配置之后，在终端窗口执行 `mingw32-make` 命令开始实际的编译操作。此过程中可能会消耗较长时间视计算机性能而定。如果一切正常的话，最终会在先前选定的目标文件夹内找到已编译成功的静态或动态链接库以及对应的头文件集合。
#### 安装与集成至 Qt Creator
将新生成的 OpenCV 文件复制到易于访问的位置以便后续引用。更新系统的 PATH 环境变量以包含这些二进制文件所在的子目录路径，从而允许应用程序加载它们时无需显式提供完整路径名。最后一步是在 Qt Creator 中创建新的工程并向其中加入外部依赖项——即刚刚建立起来的本地版 OpenCV 资源包。通过菜单栏中的 “Add Library...” 功能实现这一点，按照提示逐步输入相应的 .lib/.dll 地址即可[^2]。
#### 测试验证
现在可以尝试编写简单的测试案例来确认整个开发平台能否正确调用 OpenCV API 接口函数了。下面给出一段 Python 伪代码作为例子：
```cpp
#include <QCoreApplication>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv);
cv::Mat image;
image = cv::imread("example.jpg", cv::IMREAD_COLOR); // Read the file
if(image.empty()) // Check for invalid input
{
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl ;
return -1;
}
cv::imshow("Display window", image); // Show our image inside it.
cv::waitKey(0); // Wait indefinitely until keypress...
}
```
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#### 文件压缩包内文件名
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### 总结
Notepad2是一款强大的文本编辑器，它继承了传统的记事本程序界面，同时引入了诸多增强功能，如语法高亮、编码格式转换、书签管理、文本操作快捷键、括号高亮匹配等。这使得它在处理代码、标记语言和其他文本文件时具备极大的优势。用户可以通过替换系统默认记事本的方式，将Notepad2融入到操作系统中，充分享受这些高级功能带来的便捷。同时，提供了关闭系统文件保护的方法，以便用户能够顺利完成替换工作。最后，给出了下载地址，方便用户获取软件安装包。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1