boostdesc_bgm.zip

标题 "boostdesc_bgm.zip" 涉及到的是OpenCV库中的一个特定部分，特别是Boosting描述符的一部分。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的C++库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。在开发或更新OpenCV项目时，可能会遇到需要编译额外贡献模块（open_contrib）的情况，这些模块可能包含了OpenCV核心库中没有的功能或者实验性的特征。 描述中提到的“编译OpenCV以及openc_contrib提示缺少的boostdesc_bgm.i全部文件”，这表明在尝试构建OpenCV及其附加组件时，遇到了缺失的源代码文件问题。`boostdesc_bgm.i`是Boost描述符的一部分，它是一个预处理文件，通常由SWIG（Software Interface Generator）工具生成，用于创建不同语言（如Python、Java等）与C++库之间的接口。在这种情况下，`boostdesc_bgm`可能是指Boosting-Based Global Descriptor（基于Boosting的全局描述符），这是一种特征匹配的方法，特别是在图像识别和物体检测中。 OpenCV的贡献模块`openc_contrib`包含了一些非官方维护的扩展功能，它们可能需要额外的编译步骤和依赖项。当你尝试编译这个模块时，如果没有找到所有必要的文件，编译过程就会失败。因此，解决这个问题通常需要确保你已经正确地获取了所有源代码，并且配置了正确的环境，包括SWIG和CMake等构建工具。 标签 "OpenCV cmake" 指出这里使用的是CMake作为构建系统。CMake是一个跨平台的开源自动化构建系统，用于管理软件项目的构建过程。在OpenCV项目中，CMakeLists.txt文件包含了构建规则和配置选项，CMake会根据这些规则生成特定平台的构建文件（如Unix的makefile或Windows的Visual Studio项目文件）。 在压缩包的文件名称列表中，我们看到了一系列以`vgg_generated_`和`boostdesc_binboost_`开头的文件。这些文件同样是Boost描述符的一部分，可能是预处理的模型或者描述符模板。`vgg`通常指的是VGG特征，这是一种深度学习网络结构，常用于图像分类和物体检测。而`binboost`则代表二进制Boosting描述符，这是一种通过结合多个弱分类器来构建强分类器的方法，可以用于图像特征的提取和匹配。 要解决这个问题，你需要按照以下步骤操作： 1. 确保你已经下载了完整的OpenCV源代码和openc_contrib模块。 2. 配置CMake，指定OpenCV源代码和构建目录。 3. 在CMake配置阶段，确保包含了需要编译的额外模块（例如`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`指向`opencv_contrib/modules`目录）。 4. 运行CMake生成构建文件。 5. 编译项目，如果提示缺失`boostdesc_bgm.i`文件，检查你的源代码目录是否包含了所有必要的文件。 6. 如果仍然找不到文件，可能需要从其他来源获取或重建这些文件，比如重新运行SWIG生成过程。 通过以上步骤，你应该能够成功编译OpenCV和其附加模块，包括使用Boost描述符的那些部分。理解OpenCV的构建流程、CMake的工作原理以及如何处理缺失的源文件，对于任何在OpenCV上进行开发的人来说都是至关重要的技能。