OpenCV (Python) Kütüphanesinin Windows'a Kurulumu

OpenCV (Python) Kütüphanesinin (Extra Modülü - Contrib ile) Windows'a Kurulumu

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) açık kaynak kodlu Bilgisayarla Görme kütüphanesidir. Hem akademik hem de ticari amaç için kullanımı ücretsizdir. C++, Python ve Java programlama dilleriyle Windows, Linux, Mac OS, iOS ve Android işletim sistemlerinde kullanılabilmektedir. OpenCV ile görüntü işleme (image processing), makine öğrenmesi (machine learning), bilgisayarla görme (computer vision), derin öğrenme (deep learning) alanlarında algoritma, uygulama geliştirebilirsiniz. Bunun için OpenCV size çok sayıda algoritmayı fonksiyon şeklinde kullanmanızı sağlayan imkanlar sunmaktadır. Yapmanız gereken tek şey dökümanlardan ilgili fonksiyonun aldığı parametre ve girdileri doğru vererek sonuçlarını doğru bir şekilde almak. Burada OpenCV'nin Python programlama dili ile kullanılması için yapılması gereken derleme işlemi (kurulum) gerçekleştirilecektir. Kurulum virtualenvwrapper kullanılarak oluşturulan sanal ortama yapılacaktır. Python Sanal Ortam virtualenvwrapper Kurulumu için önceki yazımdan faydalanabilirsiniz. Derleme için Cmake programından faydalanılacaktır. Ayrıca bu kurulum (derleme) esnasında OpenCV'nin extra modülü olarak anılan contrib modülü de derleme işlemine dahil edilecektir. OpenCV contrib içerisinde yer alan modüllere buradan bakabilirsiniz.

1. pip Komutu ile Kurulum

Adım 1.1.
Yeni bir terminal açıp aşağıdaki komutu çalıştırarak yeni bir Python3 sanal ortamı oluşturuyoruz.

mkvirtualenv opencv_3.4.3_pip -p python

Burada sanal ortamınıza istediğiniz ismi verebilirsiniz, ben opencv_3.4.3_pip ismini kullandım. Oluşturduğunuz sanal ortamdan deactivate komutuyla çıkabilir ve workon komutuyla tekrar oluşturduğunuz sanal ortama giriş yapabilirsiniz.

Adım 1.2.
Yeni oluşturulan sanal ortama geçiş yaptıktan sonra NumPy Python paketini bu aşamada sanal ortamınıza aşağıdaki komutu çalıştırarak kurmanız gerekmektedir.

pip install numpy

Adım 1.3.
Python kütüphanelerinin yer aldığı ve pip ile kolay kurulum yapmamızı sağlayan PyPI sitesinde opencv veya opencv ve contrib kütüphanelerininin kurulum dökümanlarını inceleyebilirsiniz. OpenCV için oluşturduğumuz yeni ortam içerisindeyken aşağıdaki komut çalıştırılarak Python programlama dili için OpenCV-Contrib kurulumu gerçekleştirilir.

pip install opencv-contrib-python

OpenCV'nin Extra modülü olan Contrib kurulumu yapmak istemiyor sadece OpenCV kurulumu yapmak istiyorsanız aşağıdaki kodu çalıştırabilirsiniz.

pip install opencv-python

Adım 1.4.
Son aşamada kurulumun başarılı olup olmadığının test edilmesi var. Sanal ortamınıza kurulan paketleri lssitepackages komutunu çalıştırarak görebilirsiniz. Bu komutu çalıştırdığımızda OpenCV ve NumPy kütüphanesinin kurulu olduğunu görüyoruz. Ancak emin olmak için Python ortamına geçiş yapıp OpenCV kütüphanesini koda eklemek (import etmek) gerekiyor. Eğer hata almıyorsak kurulum başarılıdır. Ayrıca aşağıdaki komutu çalıştırarak hangi OpenCV versiyonunu kullandığınızı öğrenebilirsiniz.

1 2	import cv2 cv2.__version__

2. Kaynak Kodlarından cmake ile Kurulum

Adım 2.1.
OpenCV kütüphanesinin sitesinde ki releases sayfasından istediğiniz versiyonunun "Sources" linkinde yer alan kaynak kodlarını indiriniz. (Bu kurulum (derleme) için OpenCV 3.4.3 versiyonu kullanılacaktır, aşağıdaki ekran görüntüsünden de göreceğiniz gibi aslında son versiyon olarak 4.0.0-alpha çıkmış bulunmaktadır ancak son çıkan versiyonlarda bir takım hatalar çıkmaktadır bu hatalar zamanla düzeltilerek daha kararlı bir hale geldikten sonra kullanılmasını tavsiye ederim.)

Adım 2.2.
İndirilen sıkıştırılmış dosya (opencv-3.4.3.zip) çıkarılır. opencv-3.4.3 klasörü içerisinde "source" ve "build" adında 2 yeni boş klasörler oluşturulur ve opencv-3.4.3 klasörü içerisinde yer alan diğer tüm dosyalar "source" klasörü içerisine taşınır.

Adım 2.3.
OpenCV ekstra modüllerinin yer aldığı Contrib dosyası github sayfasından indirilir. Burada dikkat etmeniz gereken nokta kurulumunu yapacağınız OpenCV versiyonuyla aynı versiyondaki contrib dosyasını indirmek olacaktır. Burada OpenCV-3.4.3 kurulumu yapacağımız için opencv_contrib-3.4.3 klasörü indirildi ve sıkıştırılmış dosya çıkartıldı.

Adım 2.4.
Yazının giriş bölümünde bahsettiğim gibi kurulumu sanal ortama yapacağız ve sanal ortam oluşturmak için virtualenvwrapper kullanacağız. Python Sanal Ortam virtualenvwrapper Kurulumu için önceki yazıma bakmanızı tavsiye ederim. mkvirtualenv komutuyla "opencv_3.4.3" adında yeni bir Python 3 sanal ortamı oluşturuyoruz. Burada sanal ortamınıza istediğiniz ismi verebilirsiniz. Oluşturduğunuz sanal ortamdan deactivate komutuyla çıkabilir ve workon komutuyla tekrar oluşturduğunuz sanal ortama giriş yapabilirsiniz.

Adım 2.5.
Yeni oluşturulan sanal ortama geçiş yaptıktan sonra ileride ihtiyaç duyacağımız NumPy Python paketini bu aşamada sanal ortamınıza aşağıdaki komutu çalıştırarak kurmanız gerekmektedir.

pip install numpy

Sanal ortamınıza kurulan paketleri lssitepackages komutunu çalıştırarak görebilirsiniz. Bu komutu çalıştırdığımızda NumPy paketinin sanal ortamımıza başarılı bir şekilde kurulduğunu görüyoruz.

Adım 2.6.
Kurulum için cmake-gui'den faydalanacağız. Öncelikle sitesinden işletim sisteminizin 32 bit ya da 64 bit olmasına göre .zip uzantılı cmake dosyası indirilir. İndirilen skıştırılmış dosya çıkarılır ve klasörün bulunduğu yolu Ortam değişkenlerine (Environmental Variables) eklenir. Cmake için kurulum gerekmez. Tek yapmanız gereken ilgili dosyayı indirip, çıkartmak ve dosya yolunu ortam değişkenlerine eklemek.

Adım 2.7.
Terminal açılır ve kurulumu yapacağımız, yeni oluşturduğumuz sanal ortama geçiş yapılır ve cmake-gui komutu çalıştırılarak sanal ortamınızda cmake-gui açılır. Burada cmake-gui'yi sanal ortamınızdan açmanız dikkat edilmesi gereken bir noktadır. Eğer sanal ortamdan açmazsanız, sanal ortamdaki Python ve paketlerini değil de, işletim sisteminizde mevcut bulunan Python ve paketlerini görür. Bu durumda bu klasör yollarını el ile düzeltmeniz gerekir. Tüm bunlarla uğraşmamak için cmake-gui'yi sanal ortamınızdan açmaya dikkat edin. Cmake-gui açıldıktan sonra;

• "Where is the source code:" yazan bölümde opencv-3.4.3 klasöründe oluşturduğumuz "source" klasörü "Browse Source ..." butonuna basılarak seçilir.
• "Where to build the binaries:" yazan bölümde opencv-3.4.3 klasöründe oluşturduğumuz "build" klasörü "Browse Build ..." butonuna basılarak seçilir.

ve aşağıda yer alan "Configure" butonuna basılır.

Adım 2.8. "Configure" butonuna bastıktan sonra yeni bir pencere açılacaktır. Bu pencerede derleme işlemi için kullanılacak derleyicinin seçilmesi istenmektedir. Burada bilgisayarınızda kurulu bulunan derleyicilere göre size seçenekler sunulacaktır. Eğer Visual Studio kurulu ise MSVC derleyicisini kullanabilirsiniz. Ya da Qt kurulumu ile birlikte kurulan MinGW derleyicisini kullanabilirsiniz.

Adım 2.9.1.
Derleyiciyi seçtikten sonra konfigürasyon işlemi başlayacaktır. "Configuration done" mesajını görene kadar bekleyiniz. Konfigurasyon işlemi sırasında OpenCV kütüphanesi ile kullanılabilecek diğer araçların bilgisayarınızda kurulu olup olmadığına bakılır ve sonunda size bunlar hakkında bilgiler verir. Bu kısım aslında çok detaylı bilgiler içermektedir ve hepsini tek tek açıklamak mümkün değildir. Şu an konfigurasyona dahil edilmeyen ancak ileride OpenCV'nin bir modülünü kullanmak istediğinizde bir takım eksik araçlardan kaynaklanan hatalar aldıkça hangi araçlara nerede ne zaman ihtiyaç duyacağınızı daha iyi anlayacaksınız.

Adım 2.9.2.
OpenCV'nin extra modüllerini (opencv contrib) yüklemek için OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH özelliğinde indirmiş olduğumuz opencv_contrib-3.4.3 klasörü içerisinde yer alan modules klasörünün yolu tanımlanır.

Adım 2.9.3.
OpenCV algoritmalarını özellikle Derin Öğrenme (Deep Neural Network) algoritmalarını GPU üzerinde çalıştırmak için işletim sisteminize CUDA ve cuDNN kurulumlarının yapılmış olması gerekmektedir. Eğer kurulumlar işletim sisteminizde mevcut ise WITH_CUDA özelliğini aktif hale getiriniz.

Adım 2.9.4.
Eğer OpenCV ile birlikte Python örneklerinin de derlenmesini istiyorsanız BUILD_EXAMPLES ve INSTALL_PYTHON_EXAMPLES özellikleri AKTİF hale getirilirken INSTALL_C_EXAMPLES özelliği PASİF duruma getirilir.

Adım 2.9.5.
Cmake-gui'de PYTHON ile ilgili tüm özellikleri aşağıdaki ekran görüntüsünde görebilirsiniz. Buradan PYTHON2, PYTHON3 tercihlerinizi ayarlayabilirsiniz. Bizim amacımız PYTHON3 ile sanal ortama kurulum yapmak olduğundan PYTHON3_EXECUTABLE özelliğinde belirtilen klasör yolunun bizim oluşturduğumuz sanal ortamda bulunan python3 için doğru olmasıdır. Bununla birlikte PYTHON3_INCLUDE_DIR ve PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS özelliklerinde doğru klasör yolunun belirtildiğine dikkat edin. Son olarak PYTHON3_PACKAGES_PATH değişkeninde yazan klasör yolunu unutmamamız gerekir, çünkü derleme işlemi sonunda OpenCV kütüphanesi burada belirtilen burada belirtilen adreste oluşturulacaktır.

Tüm bu işlemlerden sonra "Configure" butonuna birkez daha basılır "Configuring done" mesajını gördükten sonra "Generate" butonuna basılır.

Adım 2.10.
"Generating done" mesajını gördükten sonra, kurulumu tamamlamak için "build" klasörüne geçilir. Eğer derleyici olarak MSVC seçtiyseniz bu klasör içerisinde OpenCV.sln adında MSVC proje dosyası (Solution) oluşacaktır. Bu dosyaya çift tıklayarak Visual Studio'da açın.

Adım 2.11.
Visual Studio açıldıktan sonra Build sekmesine tıklayın. Daha sonra bu sekme içerisinde yer alan Batch Build... seçeneğine tıklanır. Bu seçeneğe tıkladığınızda yeni bir pencere açılacaktır.

Açılan pencerede ALL_BUILD ve INSTALL seçeneklerini aktif hale getiriyoruz ve Build butonuna basıyoruz.

Derleme işlemi başlayacaktır ve bitene kadar beklemeniz gerekir. Bu işlem kuruluma dahil ettiğiniz bölümlere göre çok uzun sürebilir. Derleme işlemi bittiğinde cmake-gui'de bahsettiğimiz PYTHON3_PACKAGES_PATH değişkeninde tanımlı adreste cv2 ile başlayan ".pyd" uzantılı bir dosya oluşması gerekir. Bu dosya oluştuysa derleme işlemi başarılıdır. Aynı dosya opencv-3.4.3\build_msvc_64\lib\python3\Release klasöründe de bulunmaktadır.

Adım 2.12.
Hata almadan OpenCV kütüphanesini Python ortamına eklemek için build klasörü içerisinde bulunan opencv-3.4.3\build\bin\Release klasör yolu Ortam değişkenleri (Environmental Variables) eklenmelidir.

Adım 2.13.
OpenCV'yi, oluşturduğumuz sanal ortamda kullanmak için sanal ortam klasörü içerisinde yer alan opencv-3.4.3\Lib\site-packages klasörüne Adım 2.11'de bahsettiğimiz ".pyd" uzantılı dosyayı kopyalamamız gerekiyor. Bu işlemin ardından kurulumu test etmek için terminalde sanal ortama geçiş yapılır. Sanal ortam içerisindeyken Python ortamına geçilir ve aşağıdaki kod parçası çalıştırılır. Eğer hata almıyorsak kurulum başarılıdır.

1 2	import cv2 cv2.__version__

Python programlama dili için OpenCV kütüphanesinin kurulumunu Windows işletim sistemine 2 farklı yöntemle gerçekleştirmiş olduk. Eğer algoritmalarınızı GPU üzerinde CUDA ile çalıştırmak istiyorsanız ya da ihtiyaç duyduğunuz araçlar için ekleme çıkarma işlemi yaparak derleme işlemini kendinize özgü hale getirmek istiyorsanız 2. yöntemi tercih etmenizi öneririm.

OpenCV (C++) Kütüphanesinin Windows'a Kurulumu ve Qt ile Kullanılması

OpenCV (C++) Kütüphanesinin (Extra Modülü - Contrib ile) Windows'a Kurulumu ve Qt ile Kullanılması

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) açık kaynak kodlu Bilgisayarla Görme kütüphanesidir. Hem akademik hem de ticari amaç için kullanımı ücretsizdir. C++, Python ve Java programlama dilleriyle Windows, Linux, Mac OS, iOS ve Android işletim sistemlerinde kullanılabilmektedir. OpenCV ile görüntü işleme (image processing), makine öğrenmesi (machine learning), bilgisayarla görme (computer vision), derin öğrenme (deep learning) alanlarında algoritma, uygulama geliştirebilirsiniz. Bunun için OpenCV size çok sayıda algoritmayı fonksiyon şeklinde kullanmanızı sağlayan imkanlar sunmaktadır. Yapmanız gereken tek şey dökümanlardan ilgili fonksiyonun aldığı parametre ve girdileri doğru vererek sonuçlarını doğru bir şekilde almak. Burada OpenCV'nin C++ programlama dili ile kullanılması için yapılması gereken derleme işlemi (kurulum) gerçekleştirilecektir ve Qt ile kullanımından bahsedilecektir. Derleme için Cmake programından faydalanılacaktır ve Qt kurulumu ile birlikte gelen MinGW derleyicisi derleme işleminde kullanılacaktır. Windows'a Qt kurulumu için önceki yazımı inceleyebilirsiniz. Ayrıca bu kurulum (derleme) esnasında OpenCV'nin extra modülü olarak anılan contrib modülü de derleme işlemine dahil edilecektir. OpenCV contrib içerisinde yer alan modüllere buradan bakabilirsiniz.

Adım 1.
OpenCV kütüphanesinin sitesinde ki releases sayfasından istediğiniz versiyonunun "Sources" linkinde yer alan kaynak kodlarını indiriniz. Bu sayfada windows için derlenmiş (Win pack) paket de olmasına rağmen bilgisayarınızda bir takım uyumsuzluktan kaynaklanan problemlerle karşılaşmamak için kaynak kodlarını kullanarak bilgisayarımızla tam uyumlu olması için derleme işlemini kendimiz gerçekleştireceğiz. (Bu kurulum için OpenCV 3.4.3 versiyonu kullanılacaktır, aşağıdaki ekran görüntüsünden de göreceğiniz gibi aslında son versiyon olarak 4.0.0-alpha çıkmış bulunmaktadır ancak son çıkan versiyonlarda bir takım hatalar çıkmaktadır bu hatalar zamanla düzeltilerek daha kararlı bir hale geldikten sonra kullanılmasını tavsiye ederim.)

Adım 2.
İndirilen sıkıştırılmış dosya (opencv-3.4.3.zip) çıkarılır. opencv-3.4.3 klasörü içerisinde "source" ve "build" adında 2 yeni boş klasörler oluşturulur ve opencv-3.4.3 klasörü içerisinde yer alan diğer tüm dosyalar "source" klasörü içerisine taşınır.

Adım 3.
OpenCV ekstra modüllerinin yer aldığı Contrib dosyası github sayfasından indirilir. Burada dikkat etmeniz gereken nokta kurulumunu yapacağınız OpenCV versiyonuyla aynı versiyondaki contrib dosyasını indirmek olacaktır. Burada OpenCV-3.4.3 kurulumu yapacağımız için opencv_contrib-3.4.3 klasörü indirildi ve sıkıştırılmış dosya çıkartıldı.

Adım 4.1.
Kurulum için cmake-gui'den faydalanacağız. Öncelikle sitesinden işletim sisteminizin 32 bit ya da 64 bit olmasına göre .zip uzantılı cmake dosyası indirilir.

Adım 4.2.
İndirilen sıkıştırılmış dosya (cmake-3.12.2-win64-x64.zip) çıkarılır.

Adım 4.3.
Çıkartılan klasör içerisinde bulunan "bin" klasörünün içerisinde yer alan "cmake-gui.exe" çift tıklanarak açılır.

Adım 5.
Ortam değişkenleri içerisinde yer alan "Path" değişkenine "cmake" ve Qt kurulumu ile birlikte gelen ve derleme için kullanacağımız "MinGW" derleyicisinin bulunduğu yollar tanımlanır.

Adım 6.

• "Where is the source code:" yazan bölümde opencv-3.4.3 klasöründe oluşturduğumuz "source" klasörü "Browse Source ..." butonuna basılarak seçilir.
• "Where to build the binaries:" yazan bölümde opencv-3.4.3 klasöründe oluşturduğumuz "build" klasörü "Browse Build ..." butonuna basılarak seçilir.

ve aşağıda yer alan "Configure" butonuna basılır.

Adım 7.
(1. yol)
"Configure" butonuna bastıktan sonra yeni bir pencere açılacaktır. Bu pencerede derleme işlemi için kullanılacak derleyicinin seçilmesi istenmektedir. Ben daha önce bilgisayarıma Qt'nin MinGW derleyicisi ile kurulumunu yaptığım için burada yine tanımlı yerel (default native compiler) MinGW derleyicisini seçiyorum. Windows'a Qt Kurulumu için yazımı buradan inceleyebilirsiniz.

(2.yol)
"Specify native compilers" seçeneği ile yerel derleyicilerinizi kendiniz belirleyebilirsiniz. Burada eğer Qt kurulumu yaptıysanız " Qt > Qt5.11.1 > Tools > mingw530_32 > bin " klasöründe yer alan gcc.exe C derleyicisi olarak g++.exe C++ derleyicisi olarak seçilebilir.

Adım 8.1.
Derleyiciyi seçtikten sonra konfigürasyon işlemi başlayacaktır. "Configuration done" mesajını görene kadar bekleyiniz. Konfigurasyon işlemi sırasında OpenCV kütüphanesi ile kullanılabilecek diğer araçların bilgisayarınızda kurulu olup olmadığına bakılır ve sonunda size bunlar hakkında bilgiler verir. Bu kısım aslında çok detaylı bilgiler içermektedir ve hepsini tek tek açıklamak mümkün değildir. Şu an konfigurasyona dahil edilmeyen ancak ileride OpenCV'nin bir modülünü kullanmak istediğinizde bir takım eksik araçlardan kaynaklanan hatalar aldıkça hangi araçlara nerede ne zaman ihtiyaç duyacağınızı daha iyi anlayacaksınız. Biz burada Qt ile kullanmak istediğimizden WITH_QT özelliğini aktif duruma getiriyoruz.

Adım 8.2.
OpenCV'nin extra modüllerini (opencv contrib) yüklemek için OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH özelliğinde indirmiş olduğumuz opencv_contrib-3.4.3 klasörü içerisinde yer alan modules klasörünün yolu tanımlanır.

Adım 8.3.
Derleme işleminde (‘nullptr’ was not declared in this scope..) hatası almamak için ENABLE_CXX11 aktif duruma getirilir.

Adım 8.4.
Derleme esnasında (... windres.exe: unknown option -- W ...) hatası almamak için ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS özelliği kapatılır.

Adım 8.5.
Derleme sırasında (modules\videoio\src\cap_msmf.cpp) ile ilgili hata almamak için WITH_MSMF özelliği kapatılır.

Adım 8.6.
Derleme yapılırken (opencv/source/modules/videoio/src/cap_dshow.cpp dosyasında sprintf_instead_use_StringCbPrintfA_or_StringCchPrintfA' was not declared in this scope ) hatası almamak için ../opencv-3.4.3/source/modules/videoio/src/cap_dshow.cpp dosyasında #include "DShow.h" satırından önce #define NO_DSHOW_STRSAFE satırı eklenir.

Adım 8.7.
Eğer tüm OpenCV modüllerini tek bir kütüphane şeklinde kullanmak istiyorsanız BUILD_opencv_world özelliğini seçmelisiniz. Bunun hem artısı hem de eksisi vardır. Avantajı tek tek her bir modülü eklemek yerine sadece tek bir modülü eklemenin daha kolay olmasıdır. Ancak kullanılmayacak olan bir çok modül koda eklenmiş olur hem de tüm modüller bir arada olduğu için dosya boyutu yüksektir. Derleme esnasında hata alma ihtimalini arttırdığı için ben bu özelliği kullanmayacağım. Şimdilik bu seçimler basit bir kurulum için yeterli. Siz ihtiyaç duyduğunuz araçları yükleyip ekleyip çıkarmakta özgürsünüz. Dediğim gibi bu ihtiyaçlar OpenCV kütüphanesini kullandıkça ortaya çıkacaktır. Bende bundan sonraki yazılarımda ihtiyaç duyduğum durumlarda bu konfigurasyonlarda yapılması gereken değişiklikleri belirtmeyi düşünüyorum.
Tüm bu işlemlerden sonra "Configure" butonuna birkez daha basılır "Configuring done" mesajını gördükten sonra "Generate" butonuna basılır.

Not.
Derleme esnasında hata almamak için Adım 5'te belirtildiği gibi ortam değişkenlerine gerekli tanımlamaları eksiksiz yapmış olmanız gerekmektedir. Yoksa Qt'nin nerede kurulu olduğunu Cmake bulamaz ve hata verir. Qt path tanımlamaları aşağıdaki örnekte verildiği gibi otomatik bulunacaktır.

Adım 9.
Komut satır programı (cmd, terminal) açılır ve derleme işleminin gerçekleştirildiği "build" klasörüne geçilir.

mingw32-make

komutu çalıştırılır. Bu komutu hızlı derleme için mingw32-make -j4 formatında da yazabilirsiniz. Burada "-j4" ifadesiyle derleme esnasında bilgisayarın 4 çekirdeğininde kullanılması gerektiği belirtilir. Kullanılacak çekirdek sayısını arttırıp azaltabilirsiniz. Ancak bu şekilde birden fazla çekirdek kullanılarak derleme yapıldığında hata alınabilmektedir. Benim tavsiyem tek çekirdek ile derleme işlemini yapmanız.

Adım 10.
Hiç hata almadan 100% derleme işlemi başarılı bir şekilde yapıldıysa aşağıdaki komut çalıştırılır.

mingw32-make install

Bu aşamayla birlikte kurulumun başarılı bir şekilde yapılıp yapılmadığını anlamak için ../opencv-3.4.3/build/install/include klasörü kontrol edilir. Aşağıdaki ekran görüntülerinde gösterildiği gibi opencv2 klasörü içerisinde opencv modüllerini görmemiz gerekir.

Adım 11.
Bu aşamada OpenCV'nin Qt ile kullanılmasından bahsedilecektir. ../opencv-3.4.3/build/install/x86/mingw/bin klasöründe ".dll" uzantılı derlenen opencv kütüphanelerinin Qt'de tanımlanması gerekmektedir. OpenCV'nin ekstra kütüphanelerini de derleme esnasında kullandığımızdan derlenen kütüphane sayısı bir hayli fazladır. Qt'de OpenCV kütüphanesini kullanmamız için 2 farklı yöntem mevcuttur.

(1.yol)
Qt açılır sonra (.pro uzantılı) proje dosyası açılır ve aşağıda belirtildiği gibi OpenCV kütüphaneleri eklenir. Qt proje dosyasında (.pro) '\' simgesi bir alt satırdan devam et anlamında kullanılır. Klasör yolu tanımlanırken ya '/' simgesi ya da '\\' simgesi kullanılır. Ayrıca Qt proje dosyasında (.pro) kütüphane tanımlanırken -L(kütüphane yolu), -l(kütüphane) şeklinde önekleri kullanılmaktadır.

INCLUDEPATH += C:\\Users\\Eyyup\\Downloads\\opencv-3.4.3\\build\\install\\include \
LIBS += -L"C:\\Users\\Eyyup\\Downloads\\opencv-3.4.3\\build\\install\\x86\\mingw\\bin" \
libopencv_aruco343 \
libopencv_bgsegm343 \
libopencv_bioinspired343 \
libopencv_calib3d343 \
libopencv_ccalib343 \
libopencv_core343 \
libopencv_cvv343 \
libopencv_datasets343 \
libopencv_dnn_objdetect343 \
libopencv_dnn343 \
libopencv_dpm343 \
libopencv_face343 \
libopencv_features2d343 \
libopencv_flann343 \
libopencv_fuzzy343 \
libopencv_hfs343 \
libopencv_highgui343 \
libopencv_img_hash343 \
libopencv_imgcodecs343 \
libopencv_imgproc343 \
libopencv_line_descriptor343 \
libopencv_ml343 \
libopencv_objdetect343 \
libopencv_optflow343 \
libopencv_phase_unwrapping343 \
libopencv_photo343 \
libopencv_plot343 \
libopencv_reg343 \
libopencv_rgbd343 \
libopencv_saliency343 \
libopencv_shape343 \
libopencv_stereo343 \
libopencv_stitching343 \
libopencv_structured_light343 \
libopencv_superres343 \
libopencv_surface_matching343 \
libopencv_text343 \
libopencv_tracking343 \
libopencv_video343 \
libopencv_videoio343 \
libopencv_videostab343 \
libopencv_xfeatures2d343 \
libopencv_ximgproc343 \
libopencv_xobjdetect343 \
libopencv_xphoto343

(2.yol)
Yukarıda anlatılan yöntemle proje dosyasına OpenCV kütüphanesinin derlendiği klasör yolunu tanımladığınızı ve bu şekilde onlarca proje oluşturduğunuzu düşünün. Yeni bir OpenCV versiyonu çıktığında ya da klasörü farklı bir yere taşıdığınızda oluşturduğunuz onlarca projeyi tek tek açarak bu tanımlamaları düzeltmeniz gerekecektir. Bu sıkıntılı durumu yaşamamak için yukarıda yapılan tanımlar bir text dosyası açılarak buraya yazılır. Daha sonra ".txt" olan dosya uzantısı ".pri" olarak değiştirilir ve bu dosya aşağıda tanımlandığı gibi Qt proje dosyasına (.pro) eklenir.

include(C:\Users\Eyyup\Downloads\opencv-3.4.3\opencv_library_path.pri)