https://github.com/Kitware/CMake/releases?after=v3.11.2

cmake的一些使用

Win+VS2017+CMake编译OpenCV3.4.1+contrib3.4.1，包括debug和release模式，测试可用

根据点云估计相似矩阵，配准带尺度的点云 - C++实现，CMake工程 代码以及原理在博客里都有：https://blog.csdn.net/a435262767/article/details/104411912

cmake-3.10.2-win64-x64，最新版本，外网下载非常慢，特此保存。

OpenCV-MinGW-Build：:eyes:MinGW在Windows上编译的OpenCV32位和64位版本。 包括OpenCV 3.3.1、3.4.1、3.4.1-x64、3.4.5、3.4.6、3.4.7、3.4.8-x64、3.4.9、4.0.0-alpha-x64、4.0.0- rc-x64、4.0.1-x64、4.1.0、4.1.0-x64、4.1.1-x64、4.5.0-with-contrib

cmake opencv

这些东西都是通用的，按着我发布的教材操作就一定可以，亲测成功。 我是用vs19+opencv4.5.1配置contrib4.5.1的拓展包，但是这些东西通用，按着编译日志改MD5值就可以，里面文件包括： ffmpeg_version.cmake、vgg_generated_***.i（48、64、80、120）、boostdesc_lbgm.i、boostdesc_binboost_***.i（064、128、256）、face_landmark_model.dat、opencv_videoio_ffmpeg_64.dll、opencv_videoio_ffmpeg.dll、ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip、boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i、boostdesc_bgm.i等16个文件，如果还缺哪个文件可以直接让我帮你下载。 找资源不易，见谅。

cmake 练习demo1

是一个C ++库，用于启用流/数据流并行计算。 使用简单的右移运算符（就像用于字符串操作的C ++流一样），可以将并行计算内核链接在一起。 使用RaftLib，我们无需显式使用pthreads，std :: thread，OpenMP或任何其他并行“线程”库。 这些经常被滥用，从而产生不确定的行为。 RaftLib的模型允许对连接每个计算内核的通信通道进行无锁的FIFO式访问。 完整的系统具有许多自动并行化，优化和便利功能，可实现相对简单的高性能应用程序创作。 随时尝试一下，如果您有任何问题，请创建一个问题请求。 次要问题是，Slack组是解决问题的最佳方法。 我们接受拉式要求！！ 要进行基准测试，请随时向作者发送电子邮件。 我们已经开始进行基准测试，但是还远远没有完成。 我们很乐意添加您的代码！！ 用户组/邮件列表： ============= 建置状态 先决条件 OS X和Linu