前言

仅仅安装了OpenCV想学习人脸识别的时候就会出现些错误，在这里简单介绍一下：

使用最新版的OpenCV进行人脸识别会发现没有face.hpp这个文件，而有一些网上的讲解视频当使用==#include<opencv2/face.hpp>==时，我们却没有，因为最近实现人脸识别，由于采用的是opencv3，而opencv3的人脸识别库等contrib模块已经不再内置了。这也正是人脸识别等contrib模块没有放到主仓库的原因：不稳定，仍在开发中。。。

OpenCV在视觉算法中的功能非常强大，其中一个原因就是该算法库一直在与时俱进的更新最新的算法，对于具有专利的算法（如SURF）以及一些还没有稳定的算法，OpenCV会将其置于扩展模块中，这些扩展模块包含在opencv_contrib代码库中。对于稳定的算法，会被移到OpenCV主仓库代码中，因此读者需要谨慎的使用opencv_contrib，因为不同版本的函数可能存在差异。
在OpenCV 3.x版本之后，opencv_contrib就不再包含于OpenCV源码中，opencv_contrib的源码可以在Github上下载，然后参与OpenCV源码编译。

OpenCV_Contrib的模块及其功能如下：

alphamat：Alpha Matting信息流算法；
aruco：增强现实标记算法；
barcode：条形码检测与解码方法；
bgsegm：增强背景-前景分割算法；
bioinspired：仿生学视觉模型和衍生工具；
ccalib：用于三维重建的自定义校准模式；
cudaarithm：CUDA矩阵运算；
cudabgsegm：CUDA背景分割；
cudacodec：CUDA视频编解码；
cudafeatures2d：CUDA特征检测与描述；
cudafilters：CUDA图像滤波；
cudaimgproc：CUDA图像处理；
cudalegacy：CUDA传统支持；
cudaobjdetect：CUDA目标检测；
cudaoptflow：CUDA光流算法；
cudastereo：CUDA立体匹配；
cudawarping：CUDA图像扭曲；
cudev：CUDA设备层；
cvv：计算机视觉程序交互式可视化调试的GUI；
datasets：用于处理不同数据集的框架；
dnn_objdetect：基于DNN的目标检测；
dnn_superres：基于DNN的超分；
dpm：基于可变形零件的模型；
face：人脸分析；
freetype：使用freetype/harfbuzz绘制UTF-8字符串；
fuzzy：基于模糊数学的图像处理；
hdf：分层数据格式I/O例程；
hfs：基于层次特征选择的图像分割方法；
img_hash：该模块提供了不同的图像哈希算法的实现；
intensity_transform：该模块提供了用于调整图像对比度的强度变换算法的实现；
julia：OpenCV Julia绑定；
line_descriptor：用于从图像中提取线条的二进制描述符；
mcc：Macbeth图表模块；
optflow：光流算法；
ovis：OGRE三维可视化器；
phase_unwrapping：相位展开API；
plot：Mat数据绘制函数；
quality：图像质量分析API；
rapid：基于轮廓的三维目标跟踪；
reg：图像配准；
rgbd：RGB深度处理；
saliency：显著性API；
sfm：运动结构分析；
shape：形状距离与匹配；
stereo：立体匹配算法；
structured_light：结构光API；
superres：超分模块；
surface_matching：曲面匹配；
text：场景文字检测与识别；
tracking：追踪API；
videostab：视频稳定；
viz：三维可视化器；
wechat_qrcode：微信二维码检测器，用于检测和解析二维码；
xfeatures2d：features2d扩展模块；
ximgproc：imgproc扩展模块；
xobjdetect：objdetect扩展模块；
xphoto：photo扩展模块

1、准备

从opencv3开始，将 face、sift、surf 等函数相关的库单独拎出来了，若要使用需配置contrib包。本文介绍了如何在 windows 中配置contrib+opencv。所用版本为opencv3.4.16 + contrib3.4.16，操作系统为win10，win11均测试过可行。

配置 contri b前我已完整配置过opencv，如果已配置过 opencv，在设置路径相关参数时，需要注意调整一下；

1 下载
从最大的同性交友网站上下载opencv和opencv_contrib。均为官方发布的。opencv和opencv_contrib的版本一定要一一致

opencv： https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.16 ，选择： opencv-3.4.16-vc14_vc15.exe进行下载
opencv_contrib： https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/3.4.16 ，选择：Source code (zip)进行下载

2、存放路径
将 opencv下载解压后放在 D:\cpp\opencv-3.4.16 目录
将 opencv_contrib 下载解压后放在 D:\cpp\opencv-3.4.16 目录

2、Configure

打开 CMake-gui ,选择好 opencv 的目录；先点一下 Configure

然后会多出来很多选项，找到 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,将其设为以下值，就是 contrib 的路径；

D:/cpp/opencv_contrib-3.4.16/modules

设置好路径之后，再点一下 Configure; 此时会重新生成

等他 done 之后又是一片红，再点一次configure，变成白色就完了

3、Generate

点击 Generate 按钮，此时会生成 makefile

4、编译

进入 D:/cpp/opencv-3.4.16/sources/build 目录，打开cmd窗口，输入以下命令进行编译，等他走到 100% 就完成了，比较费时间，耐心等待。。。

# 正常情况下啊windows的编译是这个命令，但是我的修改过，改为了 mingw32-make-posix
mingw32-make
# 如果觉得太慢啊可以使用 -j 参数，使用多线程编译，加快速度，但是有可能会卡住；不过也不是问题，退出重新编译就行；
mingw32-make -j8

5、安装

输入以下命令进行安装，会将头文件复制到指定目录

# 正常情况下啊windows的编译是这个命令，但是我的修改过，改为了 mingw32-make-posix
mingw32-make install

安装完成后在 D:\cpp\opencv-3.4.16\sources\build\install\include\opencv2 目录就可以看到 opencv_contrib 中的头文件了，其中 face目录就是 opencv_contrib 中独有的头文件

opencv3.4.16 windows 配置contrib库 教程

前言

1、准备

2、Configure

3、Generate

4、编译

5、安装

opencv3.4.16 windows 配置contrib库教程