編譯opencv4.1.2
opencv4中的sift、surf受專利保護，不能直接使用，所以需要自己動手編譯相關的庫。
1. 下載opencv與opencv-contrib代碼，其中下載的版本爲4.1.2，另外還需要cmake工具。它們具體的下載地址如下：
Opencv: https://github.com/opencv/opencv/releases
Opencv_contrib: https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
Cmake: https://cmake.org/download/
2. make工作，需要編譯opencv與opencv-contrib。添加額外的功能，如sift和surf等收費功能，需要勾選OPENCV_ENABLE_NONFREE，配置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH。
於是opencv4.1.2-cmake中就有相關的編譯文件。
注意：在configure過程中會出現問題，比如找不到ippicv、ffmpeg與xfeatures2d相關文件，主要的原因是網址訪問錯誤導致的原因，服務器連接不上需要修改：
把raw.githubusercontent.com修改爲raw.staticdn.net
具體修改的cmake文件：
*\opencv_contrib-4.1.2\modules\xfeatures2d\cmake：
download_boostdesc.cmake download_vgg.cmake
*\opencv-4.1.2\3rdparty\ffmpeg：ffmpeg.cmake
*\opencv-4.1.2\3rdparty\ippicv： ippicv.cmake
3. vs編譯。打開make工作輸出的文件目錄，用vs打開OpenCV.sln工程，點擊生成->批生成->選中ALL_BUILD與INSTALL，然後生成。(編譯生成需要花一定的時間)
PS: 編譯過程中會找不到python37_d.lib或python36_d.lib或python27_d.lib。
需要打開opencv工程中的binding/opencv_python3/外部依賴項/pyconfig.h，修改python37_d.lib爲python37.lib，已經註釋掉 #Py_DEBUG
4. 編譯結果驗證。編譯成功之後make目錄中就會有install目錄，該目錄就是opencv的函數庫。
First of all：配置opencv的環境變量，在PATH中添加*\cmake\install\x64\vc16\bin
(1) 創建空的C++工程；
(2) 打開該工程的屬性，配置VC++目錄中的包含目錄與庫目錄
(3) 鏈接器->輸入->添加依賴庫，這裏爲*\opencv4.1.2-cmake\install\x64\vc16\lib\的lib文件，其中release是不帶d的lib文件，debug是帶d的lib文件。
PS: 文件比較多，可以在cmd中輸入dir /b *d.lib>debug.txt dir /b *412.lib>release.txt，方可得到debug和release模式不同的依賴項。如果覺得複製這些lib名稱比較麻煩，還可以將這些lib編譯成一個lib文件，也就是opencv_world，因此需要在cmake中勾選BUILD_opencv_world。
5. 測試sift特徵
(1) 創建.cpp相關代碼文件；
(2) 代碼如下：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(int argc, char** argv) {
cv::Mat box = imread("1.png");
cv::Mat box_in_sence = imread("2.png");
// 創建SIFT對象
cv::xfeatures2d::SIFT detector = cv::xfeatures2d::SIFT::create();
std::vector<KeyPoint> kpts_01, kpts_02;
cv::Mat descriptors1, descriptors2;
detector->detectAndCompute(box, cv::Mat(), kpts_01, descriptors1);
detector->detectAndCompute(box_in_sence, cv::Mat(), kpts_02, descriptors2);
// 定義描述子匹配 - 暴力匹配
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = Dcv::escriptorMatcher::create(cv::DescriptorMatcher::BRUTEFORCE);
std::vector< cv::DMatch > matches;
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 繪製匹配
cv::Mat img_matches;
cv::drawMatches(box, kpts_01, box_in_sence, kpts_02, matches, img_matches);
cv::imshow("Matches", img_matches);
cv::imwrite("D:/result.png", img_matches);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
(3) 效果圖
