另一方面，背景官方提供的OpenCV编译包是x64，而且没有集成contrib包中的功能。 平时需要的是x86的OpenCV封装，因为想使用contrib中的滚轮，所以需要自己编译OpenCV。
为什么要使用opencv的c库而不是OpenCV_python，是为了速度和工业上的引进。 OpenCV中的主要加速手段是SIMD、IPP、OpenCL、CUDA、Halide、多线程并行。 由于本人所有的GPU相关功能都无法通过OpenCV实现，编译时OpenCL、CUDA相关功能全部被取消，Halide由于目前没有实现OpenCV，所以会留下SIMD、IPP、多线程。 幸运的是，这三种加速可以重叠使用。 多线程parallel_for_并行后端主要内置于Intel的TBB (需要单独安装)、OpenMP )、仅MSVC方便)、C 11 concurrency )和c11标准中因为平时是基于Linux的，所以就速度来说，TBB是最快的，其他框架本身是一样的。
二、下载相关附件以opencv4.5. 2版为例
(1) opencv-4.5.2-vc14_vc15.exe
)2) opencv_contrib-4.5.2.zip
)3) IPPicv _ 2020 _ win _ Intel 64 _ 2019 10 18 _ general.zip，在此处使用不需要单独安装IPP的IPP icv模式，必须单独下载
)4) 3rd聚会：
1ada (可直接通过互联网下载) )。
2face_landmark_model.dat，需要单独下载
3FFmpeg相关、opencv_ffmpeg.dll、opencv_ffmpeg_64.dll、ffmpeg.cmake (这三个，特别是最后注意) )必须单独下载
4boostdesc相关，boostdesc_bgm.i、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i、boostdesc_axdhbboost_064.i vgg_generated_48.i、vgg_generated_64.i、vgg_generated_80.i和vgg_generater
5wechat_qrcode相关、detect.prototxt、sr.prototxt、detect.caffemodel和sr.caffemodel必须单独下载。
全部下载成功了90%。
如果可以使用CMake编译，将执行以下操作：
ippicv.cmake中的' https://raw.github user content.com/opencv/opencv _ 3rd party/ipicvcommit/ipicv/'更改为' htttps330
s t a t i c d n . n e t / o p e n c v / o p e n c v 3 r d p a r t y / {IPPICV_COMMIT}/ippicv/" 修改为： "https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/ IPPICVCOMMIT/ippicv/"修改为："https://raw.staticdn.net/opencv/opencv3rdparty/{IPPICV_COMMIT}/ippicv以及ffmpeg.cmake、download_boostdesc.cmake、download_vgg.cmake、opencv_contribmodulesfaceCMakeLists.txt、opencv_contribmoduleswechat_qrcodeCMakeLists.txt中的"https://raw.githubusercontent.com/"修改为"https://raw.staticdn.net/"即可。 三、CMake操作
（1）新建要构建生成文件所放置的文件夹，然后在CMake中进行相关操作
（2）然后选择对应的VS的版本和系统版本（要根据自己的硬件架构进行选择：32位(Win32)兼容性好，64位(x64)，arm架构的硬件要选arm(Arm64或Arm)）。
（3）点击Finish按钮，CMake自动开始编译。
然后得到如下界面：
（4）先安装自己对功能模块的需求，勾选相关选项：
<1>java相关去掉；
<2>python相关去掉；
<3>test相关去掉；
<4>OpenCL和CUDA相关去掉；
<5>勾选OPENCV_ENABLE_NONFREE；
<6>在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH栏选中opencv_contrib对应的文件夹；
<7>勾选IPP相关；
<8>不勾选BUILD_opencv_world，生成各独立DLL文件，便于打包继承。
点击CMake的Configure按钮，让CMake进行相关配置。
（5）配置3大加速
<1>SIMD，默认MSVC编译器+Intel芯片，则OpenCV提供的x86相关SIMD加速，全部自动扫描完成配置，无需手动操作，如果成功会在CMake的信息栏出现以下信息：
<2>IPP，这里使用IPPICV的配置模式，首次点击Configure后，会在编译源文件夹下生成一个.cache文件夹，其下有个ippicv文件夹，是CMake从网上下载缓冲时生成的。需要将之前下载的ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip，修改为该文件夹下对应的hash码加文件名的命名形式（要一模一样），然后替换掉原来大小为0的下载失败的文件即可，会在下次Configure时，恢复正常。
配置成功后会在CMake的信息栏出现以下信息：
<3>多线程并行框架：使用MSVC>C++11版本，会自动选择配置，配置成功后会在CMake的信息栏出现以下信息：
（6）配置3rdparty
按照前面的IPPICV的先命名后替换的方式，将
face_landmark_model.dat
opencv_ffmpeg.dll、opencv_ffmpeg_64.dll、ffmpeg.cmake
boostdesc_bgm.i、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i、boostdesc_axdhbboost_064.i、boostdesc_axdhbboost_128.i、boostdesc_axdhbboost_256.i、boostdesc_lbgm.i、vgg_generated_48.i、vgg_generated_64.i、vgg_generated_80.i、vgg_generated_120.i
detect.prototxt、sr.prototxt、detect.caffemodel、sr.caffemodel
替换掉在编译源文件夹下.cache文件夹中各对应子文件夹中的大小为0的下载失败的文件即可。
另由于boostdesc相关文件对这种方式可能出现问题（即CMake中上述方式会出现错误信息，且无法解决），将boostdesc_bgm.i、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i、boostdesc_axdhbboost_064.i、boostdesc_axdhbboost_128.i、boostdesc_axdhbboost_256.i、boostdesc_lbgm.i、vgg_generated_48.i、vgg_generated_64.i、vgg_generated_80.i、vgg_generated_120.i不用改名直接复制到D:opencv_contrib-4.5.2modulesxfeatures2dsrc文件夹下即可
（7）多次点击Configure按钮，将编译区的红色部分全部刷成无色，再点击Generate按钮即可，成功后会在CMake的信息栏出现以下信息：
通过修改属性，以管理员身份启动MSVC打开OpenCV编译项目。
由于在该项目中，与编译速度和优化有关的MSVC选项：
这些选项全部没有，所以不用担心，大胆进行傻瓜式编译生成操作。
先对ALL Build项目的Debug和Release分别生成，再对INSTALL项目的Debug和Release分别生成。
此时在/build/install/文件夹中的文件，就是编译后所需要的所有文件。
MSVC编译成功后，主要有用的文件都在D:sourcesbuildinstall文件夹下面。将其中的axdhb、etc、include、x86四个文件夹复制出来即可，可如下图所示整理成一个文件夹，
系统环境配置
右击电脑的“属性”选项，选择其中的“高级系统设置”，然后选择“环境变量”，在“系统变量”的“Path”栏中添加路径“D:opencvCV+contribinstallx64vc15axdhb”,如下图所示：
编写相关的用于MSVC的编译配置文件
opencv_debug_win32.props和opencv_release_win32.props