opencv4.2.0+opencv_contrib+CUDA10.1利用cmake编译中容易下载失败的文件

在OpenCV的构建过程中，尤其是版本4.2.0，并且结合opencv_contrib模块以及CUDA 10.1进行编译时，用户经常会遇到文件下载失败的问题。这些文件是编译OpenCV所必需的，用于实现特定功能或者优化性能。本压缩包提供了在cmake编译流程中可能遇到困难的文件，可以直接放入opencv的source目录下，以解决编译时的下载问题。 我们来看一下这些文件的作用： 1. `.gitignore`：这是一个Git版本控制系统中的配置文件，它告诉Git哪些文件或目录不需要被版本控制。在这个上下文中，可能包含了OpenCV项目中的一些编译生成文件或临时文件，这些文件通常不需纳入源代码管理。 2. `ade`：Ade（Advanced Development Environment）是OpenCV库的一个依赖，用于管理和构建额外的第三方库。它提供了一种简单的方式来集成和构建OpenCV的附加模块，如opencv_contrib。 3. `ippicv`：Intel Performance Primitives Image Processing Library，这是Intel提供的一套用于图像处理的高性能库。OpenCV利用ippicv来加速某些计算密集型的图像处理操作，特别是在Intel处理器上。 4. `ffmpeg`：一个强大的开源多媒体框架，用于处理音频和视频数据。在OpenCV中，它用于读取、解码、处理和写入音视频流，对计算机视觉应用中的多媒体处理至关重要。 5. `data`：这个目录可能包含了OpenCV库所需要的一些数据文件，比如训练模型、测试图像或者预定义的配置文件等。 6. `xfeatures2d`：OpenCV的一个模块，包含了一系列特征检测和描述算子，如SIFT、SURF、ORB等，它们在图像匹配、物体识别等任务中非常有用。 7. `nvidia_optical_flow`：这是针对NVIDIA GPU优化的光流算法实现。光流是计算图像序列中像素运动的一种方法，在视频分析、运动估计等领域有着广泛的应用。CUDA支持使得在GPU上执行这些计算能显著提高效率。 在编译OpenCV时，使用CMake作为构建系统可以自动下载并集成这些依赖。然而，由于网络问题、镜像服务器的不可用或是版本更新，这些文件的下载可能会失败。将这些文件提前放置在源代码目录下，可以避免编译过程中的下载中断，确保编译的顺利进行。 为了成功编译OpenCV，用户需要正确配置CMake，包括设置CUDA支持、指定opencv_contrib路径、选择需要的模块等。一旦设置完成，CMake会生成构建文件，然后使用make或类似工具进行编译和安装。通过预先提供这些关键文件，可以减少编译过程中可能遇到的障碍，加快开发进程。