解决opencv-contrib编译错误：未找到'vgg_generated_120.i'文件

标题中的"boostdesc_bgm.i-main.zip"是一个压缩包文件，根据文件名可以推断出其包含与OpenCV相关的内容，尤其是与OpenCV的Contrib模块有关的Boost描述符（BoostDesc）和Background Matching（BGM）技术。这种文件通常是开发者在编译OpenCV Contrib模块时的中间文件或结果文件。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，而Contrib模块则是包含了一些实验性的和新的特性，这些特性可能尚未被官方稳定版所接受。 描述中的问题信息"opencv-contrib编译过程fatal error: 'vgg_generated_120.i' file not found"说明在编译OpenCV Contrib模块时遇到了编译错误。错误信息指出编译器在编译过程中无法找到名为"vgg_generated_120.i"的文件。这个文件通常是在OpenCV的深度学习模块中使用的，它是由Caffe框架生成的VGG网络模型的内联头文件，这个文件包含了VGG网络结构的定义。 在OpenCV Contrib模块中，可能使用了预训练的VGG网络模型来实现某些图像处理或计算机视觉任务。在编译过程中，如果找不到这个文件，可能是以下几个原因造成的： 1. 缺少预编译库或者编译时没有正确链接到这些库。 2. 缺少Caffe框架或者与之相关的依赖项。 3. 预训练模型文件路径设置不正确。 4. 编译环境配置不当，例如环境变量设置有误。 标签"opencv opencv-contrib"进一步确认了问题的上下文，指的是与OpenCV及其Contrib模块相关的开发工作。OpenCV Contrib模块提供了额外的算法和数据结构，它们是社区贡献的，可能不是OpenCV核心库的一部分，但它们扩展了OpenCV的功能，使其更加全面。 压缩包内的"boostdesc_bgm.i-main"文件可能是包含了Boost描述符和BGM算法的实现文件。Boost描述符是一种图像描述符的计算方法，它利用图像的纹理信息来生成用于图像匹配和识别的特征描述符。BGM是一种背景匹配技术，它通常用于背景减除方法中，通过对视频帧中变化的检测来识别前景对象。 为了解决描述中提到的编译错误，开发者需要确保以下几点： 1. 已经安装了Caffe框架，并且正确配置了环境以使OpenCV能够找到相关的头文件和库文件。 2. 确保在编译OpenCV Contrib模块之前，已经正确下载并准备好了预训练的VGG模型文件。 3. 检查编译脚本或Makefile，确保所有必要的路径和参数都已正确设置，以便编译器能够在预处理阶段找到"vgg_generated_120.i"文件。 4. 如果是在特定操作系统或特定环境中编译，可能需要安装特定的依赖软件包，例如在Linux系统中可能需要安装libpython-dev等。 5. 如果问题依旧存在，可能需要查看OpenCV社区或者相关论坛，看看是否其他开发者遇到了类似问题，并且是否找到了解决方案。