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OpenCV GitHub 使用指南：探索、构建与贡献

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是全球最受欢迎的计算机视觉库。它提供了成千上万种优化过的算法，涵盖计算机视觉领域的诸多方面，从图像处理到目标检测、特征匹配、机器学习等。对于开发者、研究人员或仅仅是对计算机视觉感兴趣的爱好者而言，掌握如何有效地使用 OpenCV 的官方 GitHub 仓库至关重要。

本指南将带你深入了解 OpenCV 的 GitHub 仓库，包括如何找到代码、理解仓库结构、从源码构建 OpenCV、以及如何为这个庞大的开源项目做出贡献。无论你是想获取最新的开发版本、定制自己的构建，还是有意修复 bug 或提交新功能，这篇文章都将为你提供详细的步骤和必要的背景知识。

第一部分：认识 OpenCV 的 GitHub 世界

OpenCV 的开发主要集中在两个核心的 GitHub 仓库：

  1. opencv/opencv：这是 OpenCV 的主仓库，包含了核心模块（Core, ImgProc, HighGui, VideoIO, etc.），大部分稳定且广泛使用的功能都在这里。
  2. opencv/opencv_contrib：这是一个附加模块仓库，包含了实验性、非免费（如需要额外许可或SDK）、或者仍在开发中的模块。为了保持主仓库的“纯净”和易于维护，很多新功能或需要额外依赖的模块会先放在 contrib 中。如果你需要使用 SIFT（专利过期前）、SURF（专利过期前）、或者人脸识别、文本识别等高级功能，通常需要在构建时引入这个仓库。

对于大多数用户而言，了解并能够同时使用这两个仓库是非常必要的。

如何找到它们？

直接访问 GitHub：
* 主仓库：https://github.com/opencv/opencv
* Contrib 仓库：https://github.com/opencv/opencv_contrib

浏览这两个页面，你会看到代码文件、提交历史、问题跟踪（Issues）、拉取请求（Pull Requests）、讨论区（Discussions）等信息，这是 GitHub 平台上开源项目协作的标准界面。

第二部分：探索仓库内容与结构

进入仓库页面后，映入眼帘的是文件列表、README 文件以及顶部的导航栏。理解这些元素是高效使用仓库的第一步。

仓库主页的关键区域：

  • 代码 (Code) 选项卡: 默认显示，包含了仓库的全部文件和文件夹，以及当前的分支 (Branch) 和 标签 (Tag) 选择器。你可以浏览不同版本或不同开发线上的代码。
  • 问题 (Issues): 用户提交 bug 报告、功能请求或遇到的问题的区域。在提问前，强烈建议搜索现有 Issue，避免重复。
  • 拉取请求 (Pull Requests): 开发者提交代码修改（通常是新功能或 bug 修复）供项目维护者评审和合入的地方。这是向项目贡献代码的主要途径。
  • 讨论 (Discussions): 用于更开放的讨论、问答、想法交流等，是社区交流的重要场所。
  • Actions: GitHub Actions 是 CI/CD（持续集成/持续部署）工具。在这里你可以看到每一次代码提交或拉取请求触发的自动化构建和测试结果。如果你提交了代码，一定要关注这里的检查结果。
  • Wiki: 通常包含更详细的文档、指南或教程，但 OpenCV 的核心文档主要在其官方网站 (docs.opencv.org)。

理解分支 (Branches) 和标签 (Tags):

  • 分支 (Branches): 代表了代码的不同开发线。
    • master (或 main): 这是主开发分支，包含了最新的、可能不稳定但正在积极开发的代码。它反映了项目的当前状态。
    • 4.x, 3.x 等: 这些是稳定版本分支，对应于主要的发布系列（例如，所有 4.x.y 版本的代码都源自 4.x 分支）。这些分支的代码相对稳定，通常只接受 bug 修复和小的改进。
    • 特性分支 (Feature Branches): 开发者或团队为开发特定功能而创建的临时分支。这些分支在功能开发完成后会被合入 master 或其他稳定分支并可能被删除。
  • 标签 (Tags): 用于标记仓库历史中的重要节点，通常对应于特定的发布版本。例如，4.5.5、3.4.16 等标签指向了发布对应版本时代码的精确状态。使用标签可以确保你获取到的是一个稳定、已发布的版本代码。

关键文件和文件夹：

浏览文件列表，你会看到许多目录和文件。一些重要的包括：

  • README.md: 项目的入口文档，包含项目的简介、如何构建、基本要求等重要信息。务必首先阅读它。
  • CMakeLists.txt: CMake 构建系统的主要配置文件。OpenCV 使用 CMake 来管理构建过程，根据操作系统、编译器和用户配置生成相应的构建文件（如 Makefiles 或 Visual Studio 项目文件）。
  • modules: 包含 OpenCV 的所有核心模块。每个子目录通常对应一个模块（e.g., core, imgproc, highgui, features2d, videoio）。
  • platforms: 包含针对特定平台或集成环境的构建脚本和配置文件。
  • data: 测试数据、样本图像等。
  • doc: 文档的源码（通常使用 Doxygen 生成）。
  • samples: 包含使用 OpenCV 各个功能的示例代码，是学习如何使用库的宝贵资源。
  • tests: 包含用于验证模块功能和性能的测试代码。

在 opencv_contrib 仓库中，结构类似，但其核心内容在 modules 文件夹中，包含了那些“非核心”的模块。

第三部分：获取 OpenCV 源码

从 GitHub 获取代码最常用的方式是使用 Git 命令行工具。

1. 安装 Git:

确保你的系统上安装了 Git。如果未安装，请访问 https://git-scm.com/ 下载并安装。

2. 克隆仓库 (Cloning):

git clone 命令用于将整个仓库（包括所有历史记录）复制到你的本地计算机。

  • 克隆主仓库:
    bash
    git clone https://github.com/opencv/opencv.git
    这会在当前目录下创建一个名为 opencv 的文件夹，并将 master 分支的代码以及所有历史记录下载到其中。

  • 克隆 Contrib 仓库:
    如果你需要使用 contrib 模块，也需要克隆它：
    bash
    git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
    这会在当前目录下创建 opencv_contrib 文件夹。注意： opencv_contrib 仓库的版本（分支或标签）应该与你克隆的 opencv 主仓库的版本相匹配，否则在构建时可能会出现兼容性问题。通常，你可以克隆相同版本的稳定分支（如 4.x）或使用 master 分支的最新代码。

  • 克隆特定版本 (Tag):
    如果你想要获取一个特定的发布版本（例如 4.5.5），可以使用 --branch 或 --single-branch 结合标签名称：
    bash
    git clone --branch 4.5.5 https://github.com/opencv/opencv.git opencv-4.5.5
    git clone --branch 4.5.5 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git opencv_contrib-4.5.5
    这会将对应标签的代码克隆到指定的文件夹中。

  • 浅克隆 (Shallow Clone):
    如果你只需要最新的代码，而不需要完整的历史记录，可以使用 --depth 选项进行浅克隆，这可以显著减少下载时间和磁盘空间：
    bash
    git clone --depth 1 https://github.com/opencv/opencv.git

3. 更新本地仓库:

一旦克隆了仓库，你可能需要定期更新以获取最新的更改。进入仓库目录，然后使用：

  • git fetch: 从远程仓库下载最新的提交、分支和标签，但不会修改你当前的工作目录或分支。
  • git pull: 等同于 git fetch 接着 git merge。它会下载最新更改并尝试自动合并到你当前的分支。如果当前分支是 master，它会尝试合并远程 master 的更改。
    bash
    cd opencv
    git pull origin master
    或者对于特定分支：
    bash
    git pull origin 4.x

获取 contrib 仓库的更新也是类似的操作：
bash
cd opencv_contrib
git pull origin master

第四部分：从源码构建 OpenCV

从源码构建 OpenCV 是使用 GitHub 仓库最常见的用途之一。这允许你：

  • 访问最新的、未发布的特性。
  • 定制构建，只包含你需要的模块。
  • 启用或禁用特定的后端库（如 CUDA、FFMPEG、TBB 等）。
  • 为特定平台或架构进行交叉编译。
  • 进行开发或调试。

构建 OpenCV 需要 CMake 工具和相应的编译器。

1. 安装必要依赖:

  • CMake: 下载并安装 CMake（https://cmake.org/download/）。请确保安装时选择将 CMake 添加到系统路径。
  • 编译器:
    • Windows: Visual Studio (推荐使用最新版本)。
    • Linux: GCC 或 Clang (通常系统已安装)。
    • macOS: Clang (通过 Xcode Command Line Tools 安装)。
  • 构建工具:
    • Windows: MSBuild (集成在 Visual Studio 中)。
    • Linux/macOS: Make 或 Ninja (CMake 可以生成这两种构建系统的文件)。推荐安装 Ninja (https://ninja-build.org/)，它通常比 Make 更快。
  • 可选依赖项: OpenCV 可以利用许多第三方库来提供更多功能或优化性能。常见的包括：
    • Python: 用于构建 Python 绑定。需要 Python 解释器和 NumPy 库 (pip install numpy)。
    • CUDA: 用于 GPU 加速。需要 NVIDIA 显卡和 CUDA 工具包。
    • FFMPEG: 用于读写各种视频格式和图像序列。
    • TBB (Threading Building Blocks): 用于并行计算。
    • Eigen: 用于一些线性代数操作。
    • OpenBLAS/MKL: 用于优化的线性代数和矩阵操作。
    • GStreamer/V4L/DirectShow: 视频捕获后端。
    • 等等。
      安装这些库通常需要通过操作系统的包管理器（如 apt, yum, brew, choco）或从官网下载。CMake 会在配置阶段检查这些库的存在并决定是否启用对应功能。

2. 创建构建目录:

强烈建议在 OpenCV 源码目录之外创建一个单独的构建目录。这使得清理构建文件变得容易，不会污染源码目录。

bash
cd opencv # 进入 OpenCV 主仓库目录
mkdir build # 创建构建目录
cd build # 进入构建目录

3. 使用 CMake 配置项目:

在构建目录中，运行 cmake 命令。你需要指定 OpenCV 源码的路径，以及任何你想要启用的 CMake 选项。

基本的配置命令：
bash
cmake ../ # 这里的 ../ 指向上层目录，即 OpenCV 源码根目录
或者，如果你的源码在其他位置：
bash
cmake /path/to/your/opencv/source

常用 CMake 选项：

使用 -D 前缀来设置 CMake 变量。这些选项决定了哪些模块被构建、启用哪些第三方库、生成什么类型的构建文件等。你可以在 CMake GUI 或命令行中设置它们。

  • 指定 Contrib 模块路径: 这是使用 opencv_contrib 的关键。
    bash
    -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/your/opencv_contrib/modules
  • 构建类型: Release 用于优化性能，Debug 用于调试（包含调试信息，性能较低）。
    bash
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
    或
    bash
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug
  • 启用 Python 绑定:
    bash
    -DBUILD_opencv_python3=ON # 对于 Python 3
    -DBUILD_opencv_python2=ON # 对于 Python 2 (如果需要)
    你可能还需要指定 Python 解释器和库的路径，如果 CMake 自动检测失败的话。
  • 启用 CUDA 加速:
    bash
    -DWITH_CUDA=ON
    如果你的系统上有多个 CUDA 版本或非默认安装路径，可能需要额外指定 CUDA 相关的变量。
  • 构建文档:
    bash
    -DBUILD_DOCS=ON
  • 构建示例:
    bash
    -DBUILD_EXAMPLES=ON
  • 构建测试:
    bash
    -DBUILD_TESTS=ON
  • 指定安装路径: 默认安装到系统目录（Linux/macOS 通常是 /usr/local），可能需要管理员权限。你可以指定自定义路径：
    bash
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/your/custom/install/location
  • 禁用特定模块: 例如，如果你不需要某个模块，可以显式禁用它以加快构建速度或解决依赖问题。
    bash
    -DBUILD_opencv_calib3d=OFF

完整的 CMake 配置命令示例 (Linux):

bash
cd opencv/build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
-DWITH_CUDA=ON \
-DWITH_FFMPEG=ON \
-DWITH_TBB=ON \
-DBUILD_EXAMPLES=ON \
-DBUILD_TESTS=ON \
-DBUILD_DOCS=ON \
../

运行 cmake 命令后，它会检查系统依赖、配置选项，并生成构建文件（如 Makefile 或 .sln 文件）。仔细检查 CMake 输出，看是否有错误或警告，特别是关于未能找到某些可选依赖项的信息。

使用 CMake GUI (Windows 推荐):

在 Windows 上，使用 CMake GUI 通常更方便。
1. 运行 CMake GUI。
2. 在 “Where is the source code:” 中填写 OpenCV 源码目录。
3. 在 “Where to build the binaries:” 中填写你创建的构建目录。
4. 点击 “Configure”。选择你的生成器（如 “Visual Studio 17 2022″）。
5. CMake 会运行并显示配置选项列表。在这里你可以方便地勾选/取消勾选选项，或修改文本框的值。
6. 设置 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 指向 opencv_contrib/modules 目录（如果你克隆了 contrib）。
7. 配置完成后，再次点击 “Configure”。
8. 点击 “Generate”。这会生成 Visual Studio 项目文件（.sln 文件）在构建目录中。

4. 构建项目:

配置完成后，现在可以编译源码了。

  • 使用命令行 (Make 或 Ninja):
    bash
    cd opencv/build
    cmake --build . # 使用 CMake 抽象构建命令
    # 或者直接使用 make 或 ninja (取决于 CMake 生成的构建文件)
    # make -j$(nproc) # 使用所有 CPU 核心并行构建 (Linux)
    # ninja # 如果使用了 Ninja
    -j 选项用于指定并行编译的线程数，可以显著加快编译速度。$(nproc) (Linux) 或 $env:NUMBER_OF_PROCESSORS (Windows PowerShell) 可以获取CPU核心数。

  • 使用 Visual Studio (Windows):
    打开构建目录中的 .sln 文件。在 Visual Studio 中，选择构建配置（Debug 或 Release），然后在解决方案资源管理器中右键点击 “Solution ‘OpenCV'”，选择 “Build Solution”。

构建过程可能会花费一些时间，具体取决于你的系统性能和选择构建的模块数量。

5. 运行测试 (可选):

如果你启用了 BUILD_TESTS=ON，可以在构建完成后运行测试来验证构建是否成功以及库功能是否正常。

“`bash
cd opencv/build
ctest # 运行所有测试

ctest -C Release # 如果构建类型是 Release

ctest –force-polling -j$(nproc) # 并行运行测试

“`
或者在 Visual Studio 中，使用 Test Explorer。

测试的通过率是衡量构建和库状态的重要指标。

6. 安装构建的库:

构建成功并运行测试（如果选择的话）后，你可以将构建好的库文件和头文件安装到系统目录或指定的安装路径。

“`bash
cd opencv/build
cmake –install .

或者使用构建工具命令 (可能需要管理员权限)

make install

ninja install

在 Visual Studio 中，在 Solution Explorer 中右键点击 INSTALL 项目，选择 Build

“`

如果你没有指定 CMAKE_INSTALL_PREFIX，默认安装路径：
* Linux/macOS: /usr/local
* Windows: 通常在 C:\Program Files 或 C:\Program Files (x86) 下的一个 OpenCV 目录。

安装完成后，你就可以在你的项目中链接和使用新构建的 OpenCV 库了。

第五部分：为 OpenCV 做出贡献

OpenCV 是一个社区驱动的项目，欢迎各种形式的贡献。通过 GitHub 仓库，你可以提交代码、改进文档、报告 bug、参与讨论等。

贡献流程概述：

为 OpenCV 贡献代码的标准流程遵循开源项目的常见模式：

  1. 派生 (Fork): 在 GitHub 上派生 OpenCV 主仓库（或 opencv_contrib）。这会在你的 GitHub 账号下创建一个仓库的副本。
  2. 克隆你的派生 (Clone your fork): 将你派生的仓库克隆到本地。
  3. 添加上游仓库 (Add upstream remote): 将官方的 opencv/opencv (或 opencv/opencv_contrib) 仓库添加为远程仓库，通常命名为 upstream。这方便你拉取官方的最新更改。
  4. 创建新分支 (Create a new branch): 为你的工作（bug 修复或新功能）创建一个专门的分支。
  5. 进行修改 (Make changes): 在你的新分支上编写代码、修复 bug、改进文档等。
  6. 提交修改 (Commit changes): 提交你的修改到本地仓库。编写清晰、有意义的提交消息。
  7. 推送分支 (Push branch): 将你的新分支推送到你的 GitHub 派生仓库。
  8. 创建拉取请求 (Create a Pull Request – PR): 在 GitHub 上，从你的派生仓库的特色分支向官方仓库的 master 或稳定分支创建 PR。
  9. 代码评审 (Code Review): 项目维护者和社区成员将评审你的代码，提供反馈。
  10. 修改并更新 PR (Amend and update PR): 根据反馈修改代码，提交新的修改并推送到你的派生仓库的同一分支。PR 会自动更新。
  11. 合并 (Merge): 当你的 PR 获得批准并通过所有自动化检查（CI）后，项目维护者会将其合并到官方仓库。

详细步骤与注意事项：

  1. 派生 (Forking):
    在 https://github.com/opencv/opencv 页面右上角点击 “Fork” 按钮。选择你的 GitHub 账号作为目标。对 opencv_contrib 执行同样操作，如果你打算修改或添加 contrib 模块。

  2. 克隆你的派生并添加上游:
    “`bash
    # 克隆你的派生
    git clone https://github.com/你的GitHub用户名/opencv.git
    cd opencv

    添加官方仓库作为 upstream

    git remote add upstream https://github.com/opencv/opencv.git

    验证远程仓库设置

    git remote -v

    应该看到 origin (你的派生) 和 upstream (官方仓库)

    ``
    对    opencv_contrib` 执行类似操作。

  3. 保持与上游同步:
    在开始新工作前，或者当你在进行工作时，经常需要拉取官方仓库的最新更改到你的本地仓库，以避免冲突。
    bash
    git fetch upstream
    git checkout master # 切换到你的本地 master 分支
    git merge upstream/master # 将官方 master 的更改合并到你的本地 master
    # 或者推荐使用 rebase 来保持提交历史线性
    # git rebase upstream/master
    然后，你可以将本地 master 的更新推送到你的派生仓库：
    bash
    git push origin master

  4. 创建新分支:
    从最新的 master (或你贡献目标分支，如 4.x) 创建一个新分支。给分支起一个描述性的名字（例如 fix/imread-bug 或 feat/new-aruco-detector）。
    bash
    git checkout master # 确保你在最新的 master 分支上
    git pull upstream master # 再次确认 master 是最新的
    git checkout -b my-new-feature # 创建并切换到新分支

  5. 进行修改与提交:
    编辑文件，添加代码。然后暂存并提交你的更改。
    bash
    git add . # 暂存所有修改的文件，或者指定文件 git add path/to/file
    git commit -s -m "feat: Add my new awesome feature" # 提交更改
    重要： OpenCV 项目要求提交消息遵循 DCO (Developer Certificate of Origin)。这意味着你需要使用 -s 选项（或 --signoff）来签署你的提交，证明你有权提交这些代码。提交消息的格式也很重要，通常遵循 type: Subject 的格式，如 feat:, fix:, docs:, test:, refactor:, build:, ci: 等。

  6. 编码风格、文档和测试:

    • 编码风格: 遵循 OpenCV 的 C++ 编码风格指南 (docs/cpp_style_guide.md)。可以使用 clang-format 工具来自动格式化代码。不符合风格的代码可能会被要求修改。
    • 文档: 为你的新代码（类、函数、参数等）编写 Doxygen 格式的文档注释。详细的文档有助于其他开发者理解和使用你的代码。
    • 测试: 为你的新功能或修复的 bug 编写测试代码。测试用例是确保代码正确性和防止未来回归的关键。测试通常放在 modules/<module_name>/test/ 目录中。使用 ctest 运行测试并确保它们通过。

  7. 推送分支:
    将你的本地新分支推送到你的 GitHub 派生仓库。
    bash
    git push origin my-new-feature

  8. 创建拉取请求 (PR):

    • 访问你的 GitHub 派生仓库页面。GitHub 会检测到你刚刚推送的新分支，并通常会显示一个按钮提示你创建 PR。
    • 如果没看到按钮，点击 “Pull requests” 选项卡，然后点击 “New pull request”。
    • 确保 “base repository” 是 opencv/opencv (或 opencv/opencv_contrib)，”base” 分支是 master (或目标稳定分支)。
    • 确保 “head repository” 是你的派生仓库，”compare” 分支是你刚刚推送的特色分支 (my-new-feature)。
    • 填写 PR 的标题和描述。标题应该简明扼要，描述详细说明你的修改做了什么、为什么做这些修改、解决了什么问题（链接到相关的 Issue 号，如 Fixes #12345 或 Resolves #67890）。
    • 点击 “Create pull request”。

  9. 参与评审和CI:
    提交 PR 后，GitHub Actions 会自动运行 CI 检查，包括构建、测试和编码风格检查。确保所有检查都通过（显示绿色对勾）。如果检查失败，点击详情查看日志并修复问题。
    项目维护者和社区成员会查看你的代码并可能留下评论。及时回复评论，并根据反馈修改你的代码。要修改 PR，只需在你的本地特色分支上进行修改，提交并再次推送到 同一个分支 (git push origin my-new-feature)，PR 会自动更新。

  10. 通过评审和合并:
    当评审者满意你的代码，所有 CI 检查通过，并且你的提交消息符合要求（包括 DCO），你的 PR 将被标记为批准并最终由维护者合并到官方仓库。恭喜你，你已成功为 OpenCV 做出贡献！

报告 Bug 和参与讨论:

即使不提交代码，你也可以通过以下方式贡献：

  • 报告 Bug: 在 opencv/opencv 或 opencv/opencv_contrib 的 Issues 页面提交详细的 Bug 报告。提供你的操作系统、OpenCV 版本（或提交哈希）、复现 Bug 的步骤、相关的代码片段、错误消息或崩溃信息等。一个好的 Bug 报告是修复 Bug 的第一步。
  • 功能请求: 在 Issues 页面提交你想要添加的新功能。描述清楚功能的用途、为什么它有用、以及你可能的实现思路。
  • 参与讨论: 在 Discussions 区或其他社区渠道（如 Gitter/Discord，如果存在的话）回答其他用户的问题，参与关于项目方向、设计等的讨论。
  • 改进文档: 如果你发现文档有错误或不清晰的地方，可以按照贡献代码的流程修改 doc 目录下的源码并提交 PR。

第六部分：保持本地仓库与官方同步

即使你不打算贡献代码，作为用户，定期更新你的本地克隆以获取最新的 bug 修复或功能是必要的。

如果你只是克隆了官方仓库（而不是你的派生），可以直接使用 git pull 更新：

bash
cd opencv # 进入你的 OpenCV 源码目录
git checkout master # 切换到 master 分支
git pull origin master # 拉取并合并官方 master 的最新更改

或者更新到最新的稳定分支：

bash
cd opencv
git checkout 4.x # 切换到 4.x 分支
git pull origin 4.x # 拉取并合并官方 4.x 的最新更改

如果你克隆的是你的派生仓库，并且添加了 upstream 远程，你应该使用 git pull upstream <branch> 或 git fetch upstream 后再 git merge upstream/<branch> 来更新你的本地分支。然后，你可能需要将更新后的本地分支推送到你的派生仓库 (git push origin <branch>) 以保持你的派生也与官方同步。

第七部分：常见问题与故障排除

  • CMake 找不到依赖项: 检查依赖库是否正确安装，它们的头文件和库文件路径是否在系统环境变量或 CMake 搜索路径中。有时需要手动在 CMake 配置中指定路径。查看 CMake 输出日志，它会告诉你哪些依赖项找到了，哪些没找到以及原因。
  • 编译错误: 编译错误信息通常很详细。仔细阅读错误信息，定位到出错的文件和行号。常见的错误可能与编译器版本不兼容、缺少头文件、链接库错误等有关。如果使用了 contrib 模块，确保其版本与主仓库兼容。
  • 测试失败: 如果某些测试失败，可能意味着构建有问题或特定功能在你的系统上不工作。检查测试输出的详细信息。可以在 Issues 中搜索是否有人遇到类似问题。
  • Git 冲突: 在拉取或合并最新更改时，如果本地修改与远程修改冲突，Git 会提示冲突。你需要手动编辑冲突文件，解决冲突标记 (<<<<<<<, =======, >>>>>>>)，然后 git add 冲突文件并提交 (git commit) 来完成合并。
  • GitHub Actions 检查失败: 在提交 PR 后，CI 检查失败是最常见的问题之一。点击 Actions 选项卡中的失败运行，查看具体的日志。检查通常包括 CMake 配置、构建、运行测试、编码风格检查等。根据日志信息修复问题并更新 PR。

结论

OpenCV 的 GitHub 仓库是其生态系统的核心。通过本指南，你应该对如何获取、探索、构建 OpenCV 源码以及如何参与贡献有了全面的了解。

  • 了解 opencv 和 opencv_contrib 仓库的区别和联系。
  • 掌握使用 Git 克隆、分支、标签和更新代码的基本操作。
  • 学会如何使用 CMake 从源码构建 OpenCV，理解重要的配置选项和依赖项。
  • 熟悉开源贡献的标准流程：派生、克隆、分支、提交、推送到派生、创建 PR，以及代码评审和 CI 检查。
  • 知道如何报告 bug 和参与社区讨论。

积极探索仓库的代码和历史，运行示例，尝试修改和构建，并勇敢地提交你的改进。通过参与社区，你不仅能帮助改进 OpenCV，也能极大地提升自己的技能和对计算机视觉领域的理解。

现在，就去探索 OpenCV 的 GitHub 仓库，开启你的计算机视觉之旅吧！

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