编译带有extra modules（opencv_contrib
为什么要安装OpenCV_contrib
而实际上opencv还添加了一个额外的库，以供更需要的人使用，其中就包括了人脸识别、matlab调用、RGB加工、深层神经网络等内容，显然opencv异常强大。官方文档展示了库的完整内容。
如果是Windows+Python3.6.0（Anaconda3）+OpenCV3.3.1安装配置
如果是opencv3.4 请自行参考其他文章尝试编译python版本
1.安装Python环境，推荐使用Anaconda，清华开源镜像上面有anaconda或者去官网下载也可
2.安装anaconda一路ok到底，这里需要注意如果之前系统有anaconda2以及python2的环境，如果不想影响其余的配置的话，推荐在anaconda3下配置python3.6的虚拟环境：
# 基于 python3.6 创建一个名为test_py3 的环境
conda create --name test_py3 python=3.6
# 基于 python2.7 创建一个名为test_py2 的环境
conda create --name test_py2 python=2.7# 激活 test 环境
activate test_py2 # windows
source activate test_py2 # linux/mac
# 切换到python3
activate test_py3
# 安装 matplotlib
conda install matplotlib
# 查看已安装的包
conda list
# 包更新
conda update matplotlib
# 删除包
conda remove matplotlib
3.检查Anaconda的安装路径是否添加到PATH变量中，正常情况安装时会自己添加好，可以按下面步骤添加。
懒得截图了借别人的
3.下载opencv contrib opencv下载地址 注意是下载编译好的版本
本次配置，因为python装的是3.6.0版本，所以对应着选择，
就安装如果是64位系统opencv_python‑3.3.1+contrib‑cp36‑cp36m‑-win_amd64whl
如果是32位系统opencv_python‑3.3.1+contrib‑cp36‑cp36m‑win32.whl这个了。
下载好之后把文件复制到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下 .
- 按Win+R 输入cmd打开命令提示符窗口，进入到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下
- 执行命令pip install opencv_python‑3.2.0‑cp36‑cp36m‑win32.whl 或者pip install opencv_python‑3.3.1+contrib‑cp36‑cp36m‑-win_amd64whl
如果是windows下
一、软件准备
推荐使用vs2017+cmake最新版本cmake，一路确定
然后在github上下载opencv3.4github
和opencv——contribgithub
二、编译准备
1、解压源码包opencv-3.4.0.zip，【点击"解压当前文件夹"】:，为了以下方便说明，这里以F:\opencv-3.3.0为例：查看源码包，在文件夹下3rdparty【就是需要的第三方的库】，但是第三方库 ffmpeg 和 ippicv是空的，在用cmake配置编译时，有些需要联网下载，并保存在源但是往往会下载很慢，所以可以提前下载好，放进对应的文件夹即可，这个对应的文件夹是源码文件夹下的.cache文件夹，需要新建，即在F:\opencv-3.4.0下新建.cache文件夹,注意不要鼠标右键新建文件夹，建立不了前缀名是"."的文件夹，需要用命令行，> md .cache。
2、下载对应的ffmpeg的动态库和ippicv的文件
打开文件夹ffmpeg下的ffmpeg.cmake文件，会看到有一个第一行，我们需要下载ffmpeg/master_20171009，如果是编译其他版本，cmake文件中对应的版本
链接在这里ffmeg
然后下载，解压后，将以下三个文件复制到F:\OpenCV-3.4.0/.cache/ffmpeg文件夹下：
跟上面类似打开\opencv-3.4.0\3rdparty\ippicv\ippicv.cmake文件看需要下载的ippicv版本，需要下载后缀是20170822的包，解压后，会看到看到几个不同平台下的压缩包：比如这里需要编译x86版本的，将ippicv_2017u2_win_ia32_20170822.zip复制到到F:\opencv-3.4.0\.cache\ippicv文件夹下，然后注意要重命名，加上改.zip的hash码，那么怎么查看该.zip的hash码呢？如下图，下面的OPENCV_ICV_HASH后面那一串就是
把ippicv_2017u2_win_ia32_20170822.zip的文件名字，改为以下，即在前面加上它对应的HASH码：
0421e642bc7ad741a2236d3ec4190bdd-ippicv_2017u2_win_ia32_20170822.zip
注意连接出有短横
3、电脑上需要安装Python3.X否则会有以下提示：
再编译过程需要python3.X版本，怎么安装在python安装部分已经解释了
4、新建一个OpenCV3.4Build文件夹，怎么命名看自己爱好，在cmake的那里指定好就行，为了快速编译将源码包中的文件夹3rdparty整个复制到F:\OpenCV3.4Build文件夹下，
三、开始编译
这里直接上别人的图
然后点击“Configure”按钮：选择解释器版本，图是以前的版本，我的是visual studio 15 2017 win64
之后选默认的native compilers就行，
等一两分钟后，等待配置完成后出现如下界面：
输入 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，此时会出现如下情形：
在value处输入你下载的opencv_contrib文件里面models的地址
再次点击Configure
然后点击Generate会看到
cmake的任务完成了，可以关掉了。
四、打开编译后的文件夹F:\OpenCV3.4Build，打开OpenCV.sln,然后点击Build Solution:
如果出现python编译失败的话，不影响使用
然后生成安装文件
找到CMakeTargets中的INATALL
对INSTALL单击右键–>仅用于项目–>仅生成 INSTALL（B）
完成后opencvbuild文件夹里多了一个install文件夹：至此呢，所有的编译以及生成工作就完成了。
五、重新配置环境
可以参考一般的环境配置
1、重新配置环境变量
①、环境变量设置：
变量名：OPENCV
变量值：*\opencvbuild\install
注：*表示安装目录
②、用户变量配置：
*\opencvbuild\install\x64\vc14\bin
注：*表示安装目录
2、重新配置项目环境
①、包含目录：
*\opencbuild\install\include
*\opencvbuild\install\include\opencv
*\opencvbuild\install\include\opencv2
注：*表示安装目录
②、库目录：
*\opencvbuild\install\x64\vc14\lib
*\opencvbuild\install\x64\vc14\staticlib
注：*表示安装目录
③、附加依赖项：
在cmake的时候可以选择统一把所有lib编译到一起，这么做只是为了在具体的工程时候节省空间，为了图方便可以弄一个整的。
opencv_aruco340d.lib
opencv_bgsegm340d.lib
opencv_bioinspired340d.lib
opencv_calib3d340d.lib
opencv_ccalib340d.lib
opencv_core340d.lib
opencv_datasets340d.lib
opencv_dnn340d.lib
opencv_dpm340d.lib
opencv_face340d.lib
opencv_features2d340d.lib
opencv_flann340d.lib
opencv_fuzzy340d.lib
opencv_hdf340d.lib
opencv_highgui340d.lib
opencv_img_hash340d.lib
opencv_imgcodecs340d.lib
opencv_imgproc340d.lib
opencv_line_descriptor340d.lib
opencv_ml340d.lib
opencv_objdetect340d.lib
opencv_optflow340d.lib
opencv_phase_unwrapping340d.lib
opencv_photo340d.lib
opencv_plot340d.lib
opencv_reg340d.lib
opencv_rgbd340d.lib
opencv_saliency340d.lib
opencv_shape340d.lib
opencv_stereo340d.lib
opencv_stitching340d.lib
opencv_structured_light340d.lib
opencv_superres340d.lib
opencv_surface_matching340d.lib
opencv_text340d.lib
opencv_tracking340d.lib
opencv_video340d.lib
opencv_videoio340d.lib
opencv_videostab340d.lib
opencv_xfeatures2d340d.lib
opencv_ximgproc340d.lib
opencv_xobjdetect340d.lib
opencv_xphoto340d.lib
3、复制有关动态库至系统目录下
将*\opencvbuild\install\x64\vc15\bin下的dll文件复制至 C:\Windows\System32 和 C:\Windows\SysWOW64 目录下。
至此呢，编译与配置就全部完成了~
