CMake文件符號的意思

Square Brackets [ ]
Angle Brackets < >

https://stackoverflow.com/a/23242584/22299707

建置

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cmake -S . -B build
cmake --build build -j 8
``````



# Linux下用pkg_check_modules尋找套件
```cmake
cmake_minimum_required(VERSION 3.15)
project(fy-version)

set(CMAKE_C_STANDARD 11)

find_package (PkgConfig REQUIRED)
pkg_check_modules(FYAML IMPORTED_TARGET libfyaml)
if (FYAML_FOUND)
        include_directories(${FYAML_INCLUDE_DIRS})
        link_directories(${FYAML_LIBRARY_DIRS})
        list(APPEND LINK_LIB_LIST ${FYAML_LIBRARIES})
        
        message(STATUS "found library:${FYAML_LIBRARIES}")
endif ()

# 建立執行檔
add_executable(fy-version yaml_reader.c)

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}  PkgConfig::FYAML)

https://cmake.org/cmake/help/latest/module/FindPkgConfig.html

https://stackoverflow.com/questions/42634710/how-to-use-pkg-config-in-cmake-juci

https://blog.csdn.net/zhizhengguan/article/details/111826697

Debug模式編譯

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set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)

引用CUDA

Declare CUDA as a LANGUAGE in your project

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project(GTC LANGUAGES CUDA CXX)

• 連接library
  利用FindCUDAToolkit(cmake版本>3.17)

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  find_package(CUDAToolkit) add_executable( binary_linking_to_cudart my_cpp_file_using_cudart.cpp ) target_link_libraries(binary_linking_to_cudart PRIVATE CUDA::cudart)

  利用FindCUDAToolkit

https://cliutils.gitlab.io/modern-cmake/chapters/packages/CUDA.html

https://developer.download.nvidia.com/video/gputechconf/gtc/2019/presentation/s9444-build-systems-exploring-modern-cmake-cuda-v2.pdf

cmake 加入編譯好的.o檔

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SET(OBJS
  ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/libs/obj.o
)

ADD_EXECUTABLE(myProgram ${OBJS} <other-sources>)

SET_SOURCE_FILES_PROPERTIES(
  ${OBJS}
  PROPERTIES
  EXTERNAL_OBJECT true
  GENERATED true
)

https://stackoverflow.com/a/38610428

編譯不是cmake的專案或函式庫

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ExternalProject_Add(Qt
   DOWNLOAD_DIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}
   URL ${qt_file}
   UPDATE_COMMAND ""
   SOURCE_DIR ${qt_source}
   BUILD_IN_SOURCE 1
   CONFIGURE_COMMAND ${qt_configure}
   BUILD_COMMAND ${qt_build}
   INSTALL_COMMAND "${qt_install}"
   )

https://stackoverflow.com/a/3493578/22299707

編譯專案外的makefile專案資料夾

以下指令可以在外部資料夾下make指令

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include(ExternalProject)
ExternalProject_Add(deepstreamapp  
    SOURCE_DIR ${DEEPSTREAMAPP}/sample_apps/deepstream-app    # This is not likely to be CMAKE_CURRENT_LIST_DIR
    CONFIGURE_COMMAND ""
    INSTALL_COMMAND ""
    DOWNLOAD_COMMAND ""
    BUILD_COMMAND make
    BUILD_IN_SOURCE true
)

接下來可以用以下指令找出所有編譯好的.o檔並且加到專案內

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file(GLOB_RECURSE  DEEPSTREAMAPPCONFIGPARSER "/opt/nvidia/deepstream/deepstream/sources/apps/apps-common/src/deepstream-yaml/*.o")

SET(OBJS
    ${DEEPSTREAMAPPCONFIGPARSER}
)   

SET_SOURCE_FILES_PROPERTIES(
  ${OBJS}
  PROPERTIES
  EXTERNAL_OBJECT true
  GENERATED true
)

add_executable(${PROJECT_NAME}
    ${OBJS}
    main.cpp
)

參考:https://discourse.cmake.org/t/external-project-using-makefile/2692/5

增加函式庫

https://cmake.org/cmake/help/latest/guide/tutorial/Adding%20a%20Library.html#step-2-adding-a-library
target_include_directories() 和 target_link_libraries()

安裝vscode套件

C++ 、CMake 、CMake Tools

製作launch.json

而launch.json可以呼叫task.json裡面的工作，只需要在preLaunchTask中指定，範例如下

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{
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "(gdb) Launch",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${command:cmake.launchTargetPath}",
            "args": [
                "-c",
                "licenceplate_nvmultiurisrcbin.txt"
            ],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${workspaceFolder}/iisi-ds63",
            "environment": [],
            "externalConsole": false,
            "MIMode": "gdb",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "Enable pretty-printing for gdb",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                },
                {
                    "description": "Set Disassembly Flavor to Intel",
                    "text": "-gdb-set disassembly-flavor intel",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ]
        }
    ]
}

cmake tool 設定文件

https://code.visualstudio.com/docs/cpp/CMake-linux

https://github.com/microsoft/vscode-cmake-tools/tree/024d14df75d397a682da4a864eac420824e4ddba/docs

注意是否有從C++ 呼叫C語言的函式，如果有必須要使用extern C

https://hackmd.io/@rhythm/HyOxzDkmD

https://www.airs.com/blog/archives/38

https://www.google.com/search?q=Linkers+part+site%3Ahttps%3A%2F%2Fwww.airs.com%2F&rlz=1C1GCEU_zh-TWTW902TW902&oq=Linkers+part+site%3Ahttps%3A%2F%2Fwww.airs.com%2F&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUyBggAEEUYOdIBCDM1ODlqMGo3qAIAsAIA&sourceid=chrome&ie=UTF-8#ip=1

注意function是否為static function

c語言中的static function在function被定義的檔案以外的scope是看不到的

undefined reference to

表示必要的函式庫或是.o檔沒有被連接

1. 用nm指令確認函式確實存在.so檔裡面例如:
   nm -D libnvds_utils.so --defined-only的輸出如下，這個指令只會列出有對外開放的函式

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   0000000000001470 T nvds_dependencies_version_print 00000000000018d0 T nvds_mask_utils_resize_to_binary_argb32 00000000000013f0 T nvds_version 0000000000001410 T nvds_version_print 0000000000001310 T _Z18libnvds_utils_initv 0000000000001300 T _Z20libnvds_utils_deinitv

   https://stackoverflow.com/a/4514781

• nm不只可以用在函式庫檔，.o檔也可以用
  nm deepstream_source_bin.o --defined-only

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  0000000000000000 b install_mux_eosmonitor_probe 0000000000000010 b last_reset_time_global.31491 0000000000000008 b mutex.31460 00000000000030a8 t nvstreammux_eosmonitor_probe_func 0000000000006ab0 T reset_encodebin 00000000000065e8 T reset_source_pipeline 000000000000133c t restart_stream_buf_prob 0000000000002ffc t rtspsrc_monitor_probe_func 0000000000001270 t seek_decode 0000000000000020 t set_camera_csi_params 00000000000000bc t set_camera_v4l2_params 0000000000006a04 T set_source_to_playing 0000000000002178 t smart_record_callback 0000000000002270 t smart_record_event_generator 0000000000002e74 t watch_source_async_state_change 00000000000026d0 t watch_source_status ...

/usr/bin/ld: cannot find …

編譯過程中發現ld找不到某個函式庫例如/usr/bin/ld: cannot find -ljpeg，可以利用指令ld <函式庫> --verbose可以查看ld找了那些路徑，例如目前ld找不到-ljpeg可以利用ld -ljpeg --verbose，輸出如下

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ld: mode aarch64linux
attempt to open /usr/local/lib/aarch64-linux-gnu/libjpeg.so failed
attempt to open /usr/local/lib/aarch64-linux-gnu/libjpeg.a failed
attempt to open /lib/aarch64-linux-gnu/libjpeg.so failed
attempt to open /lib/aarch64-linux-gnu/libjpeg.a failed
attempt to open /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libjpeg.so failed
attempt to open /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libjpeg.a failed
attempt to open /usr/local/lib/libjpeg.so failed
attempt to open /usr/local/lib/libjpeg.a failed
attempt to open /lib/libjpeg.so failed
attempt to open /lib/libjpeg.a failed
attempt to open /usr/lib/libjpeg.so failed
attempt to open /usr/lib/libjpeg.a failed
attempt to open /usr/aarch64-linux-gnu/lib/libjpeg.so failed
attempt to open /usr/aarch64-linux-gnu/lib/libjpeg.a failed
ld: cannot find -ljpeg

注意makefile的擺放順序

連接器指令放最後面
例如

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gcc -I/usr/local/include -o yaml_reader yaml_reader.c  -L/usr/local/lib -lfyaml

https://stackoverflow.com/questions/22426574/gcc-undefined-reference-to

https://stackoverflow.com/questions/16710047/usr-bin-ld-cannot-find-lnameofthelibrary

注意cmake是否有把程式加入編譯

add_executable(…)內加入的cpp檔會被編譯，確認是否有將程式加入

1. 遠端桌面
   Nomachine

2. 硬體狀態jtop

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   sudo apt update sudo apt install python3-pip sudo pip3 install -U jetson-stats

3. 關閉GUI節省GPU資源

• 暫時關閉以及打開方法

  1	sudo init 3 #暫時關閉

1

sudo init 5  #打開

• 重啟後不再打開GUI

  1	sudo systemctl set-default multi-user.target #關閉

1

sudo systemctl set-default multi-user.target #打開

參考:
https://forum.nomachine.com/topic/problems-connecting-with-nomachine-in-pc-client-without-monitor

1. 無螢幕的Server(Headless server)並且有顯卡，登入後螢幕是黑的
   https://kb.nomachine.com/AR03P00973 根據步驟1的做法

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sudo systemctl stop display-manager
sudo /etc/NX/nxserver --restart

參考:
https://forum.nomachine.com/topic/problems-connecting-with-nomachine-in-pc-client-without-monitor

1. 安裝CUDA
   將CUDA的repo加入apt

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   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda-repo-debian11-11-7-local_11.7.1-515.65.01-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-debian11-11-7-local_11.7.1-515.65.01-1_amd64.deb sudo rm /etc/apt/sources.list.d/*cuda* sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /" sudo apt-get update

接下來注意不要直接sudo apt-get -y install cuda，因為可能會直接安裝最新版的CUDA，而不是你指定的版本

首先確認有哪些版本可以下載

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apt-cache policy vlc

輸出如下

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cuda:
  Installed: (none)
  Candidate: 12.1.1-1
  Version table:
     12.1.1-1 500
        500 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64  Packages
     12.1.0-1 500
        500 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64  Packages
     12.0.1-1 500
        500 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64  Packages
     12.0.0-1 500
        500 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64  Packages
     11.8.0-1 500
        500 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64  Packages
     11.7.1-1 500
        500 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64  Packages
     11.7.0-1 500
        500 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64  Packages
......

在這裡我們想安裝CUDA 11.7.1，指令如下

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sudo apt-get  install cuda=11.7.1-1

再次確認即將安裝的是不是CUDA11.7，是的話再按y

2. 安裝cuDNN和TensorRT

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   sudo apt-get install libnvinfer8=8.4.1-1+cuda11.6 libnvinfer-plugin8=8.4.1-1+cuda11.6 libnvparsers8=8.4.1-1+cuda11.6 \ libnvonnxparsers8=8.4.1-1+cuda11.6 libnvinfer-bin=8.4.1-1+cuda11.6 libnvinfer-dev=8.4.1-1+cuda11.6 \ libnvinfer-plugin-dev=8.4.1-1+cuda11.6 libnvparsers-dev=8.4.1-1+cuda11.6 libnvonnxparsers-dev=8.4.1-1+cuda11.6 \ libnvinfer-samples=8.4.1-1+cuda11.6 libcudnn8=8.4.1.50-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.4.1.50-1+cuda11.6 \ python3-libnvinfer=8.4.1-1+cuda11.6 python3-libnvinfer-dev=8.4.1-1+cuda11.6

參考:
https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/6.1.1/dev-guide/text/DS_Quickstart.html#

https://askubuntu.com/questions/340530/how-can-i-check-the-available-version-of-a-package-in-the-repositories

下載範例

下面指令將會下載本文所需的範例

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git clone https://gitlab.com/CLIUtils/modern-cmake.git
cd modern-cmake/examples/simple-project/

CMakeLists.txt解說

• 在第29行add_library(MyLibExample simple_lib.cpp simple_lib.hpp)增加了一個名為MyLibExample的target並且將會編譯一個MyLibExamplelibrary
• 第34行增加了一個add_executable(MyExample simple_example.cpp)增加了一個名為MyExample的target並且將會編譯一個MyExample的執行檔
• 第38行target_link_libraries(MyExample PRIVATE MyLibExample)連接了MyLibExample和MyExample這兩個target，注意你必須先製作target才能夠連接他們

建置專案、編譯

接下來你可以用以下指令建置專案並且編譯。CMake會產生一個build資料夾，在裡面你應該會看到libMyLibExample.alibrary和MyExample執行檔。你可以查看CMakeCache.txt看有哪些cache variable，接下來用./build/MyExample執行MyExample執行檔

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cmake -S . -B build
cmake --build build -j 8

常見錯誤

路徑中有空白

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set(VAR a b v)

這個寫法會讓VAR變成一個list，並且擁有a b c三個元素，因此如果你的路徑像這樣，你的路徑就會被拆成兩段。

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set(MY_DIR "/path/with spaces/")
target_include_directories(target PRIVATE ${MY_DIR})

解決方法就是在${MY_DIR}外面再包一個引號

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set(MY_DIR "/path/with spaces/")
target_include_directories(target PRIVATE "${MY_DIR}")

除錯

印出變數

雖然message指令也可以印出變數，不過你有更好的選擇，cmake_print_properties、cmake_print_variables，記得要先include(CMakePrintHelpers)。如此一來你可以更加容易的印出target的屬性

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include(CMakePrintHelpers)
cmake_print_variables(MY_VARIABLE)
cmake_print_properties(
    TARGETS my_target
    PROPERTIES POSITION_INDEPENDENT_CODE
)

–trace-source 和 –trace-expand

--trace-source讓你可以指定只要看你想看的CMakeLists.txt，--trace-expand變數全部展開，例如原本是

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add_library(simple_lib ${SOURCES} ${HEADERS} )

加了--trace-expand變成

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add_library(simple_lib simple_lib.c simple_lib.h )

下載這個範例，並且試看看cmake -S . -B build --trace-source=CMakeLists.txt 、 cmake -S . -B build --trace-source=CMakeLists.txt --trace-expand有什麼不一樣

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git clone git@github.com:hsf-training/hsf-training-cmake-webpage.git
cd hsf-training-cmake-webpage/code/04-debug

除錯CMake的find_…模組

沿用上面的範例，在這個範例你可以看到第16行有一個find_library(MATH_LIBRARY m)

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git clone git@github.com:hsf-training/hsf-training-cmake-webpage.git
cd hsf-training-cmake-webpage/code/04-debug

試看看cmake -S . -B build --debug-find。記得要先清除build資料夾否會出現debug訊息。你也可以用CMAKE_FIND_DEBUG_MODE來針對你想要debug的find_…模組來除錯

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set(CMAKE_FIND_DEBUG_MODE TRUE)
find_program(...)
set(CMAKE_FIND_DEBUG_MODE FALSE)

設定build types

如果你想要執行C++ debugger，你會需要設定很多flag，CMake提供四種build types來幫你設定這些flag。

• CMAKE_BUILD_TYPE=Debug : 輸出所有除錯訊息
• CMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo : release build 不過有一些額外的除錯訊息
• CMAKE_BUILD_TYPE=Release : 最佳化release build
• CMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel : minimum size release
  下面範例示範如何用CMake的Debug模式編譯，並且用GDB除錯

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  cd hsf-training-cmake-webpage/code/04-debug cmake -S . -B build-debug -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug cmake --build build-debug gdb build-debug/simple_example

  GDB指令

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  # GDB break my_sin r watch sign c

尋找套件

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find_package(MyPackage 1.2)

這個命令會首先尋找CMAKE_MODULE_PATH這份路徑清單，在這些路徑底下尋找FindMyPackage.cmake這個檔案，注意他是直接把find_package第一個參數MyPackage產生出FindMyPackage.cmake這個搜尋目標，所以如果我們寫成find_package(OpenCV 3)，那搜尋目標就是FindOpenCV.cmake。
如果找不到FindMyPackage.cmake他就會接著尋找MyPackageConfig.cmake，如果MyPackage_DIR存在的話也會搜尋這個路徑。
在CMake3.12+之後，如果你的套件不是安裝在系統預設路徑，你可以設定環境變數<PackageName>_ROOT讓CMake搜尋。以下以Bash命令設定環境變數為例

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export HDF5_ROOT=$HOME/software/hdf5-1.12.0

或者是設定CMAKE環境變數，以下以Bash命令設定環境變數為例

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export CMAKE_PREFIX_PATH=$HOME/software/hdf5-1.12.0:$HOME/software/boost-1.74.0:$CMAKE_PREFIX_PATH

FindPackage.cmake

這是舊方法(MODULE方法)，這裡有CMake提供的FindPackage清單

PackageConfig

這是由package開發者所提供，簡而言之如果你是package開發者，你應該提供<package>Config.cmake並且自行維護。

CMake結合PkgConfig

參考:
https://hsf-training.github.io/hsf-training-cmake-webpage/08-debugging/index.html

https://hsf-training.github.io/hsf-training-cmake-webpage/09-findingpackages/index.html

現代CMake觀念
https://pabloariasal.github.io/2018/02/19/its-time-to-do-cmake-right/

CMake結合PkgConfig
https://stackoverflow.com/a/74038236

在第一篇我們已經學會如何編譯單一檔案的C++程式，接下來將介紹一些CMake的觀念

關於Targets

在CMake有兩種方式建立target，target的名稱必須是唯一的

• add_executable(myexample simple.cpp) : 建立了一個名為myexample的target，並且命名輸出的執行檔為myexample
• add_library(mylibrary simplelib.cpp) : 建立了一個名為myexample的target，並且命名輸出的函式庫為myexample
  target很像程式裡面物件的概念，他擁有許多屬性，例如SOURCES在這個範例他會擁有simple.cpp這個檔案，target所有的屬性可以在這裡查到

特別的targets

有些C++函式庫只有標頭檔(例如函式庫Eigen)，這種情況下你沒辦法真正的輸出一個library檔，但是他又被製作成target讓其他target使用。這種函式庫我們叫做interface libraries而再CMake我們可以用下面指令把他製作成target。注意到跟前面不同的是他只需要設為INTERFACE屬性而且他不需要輸入*.cpp檔。

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add_library(some_header_only_lib INTERFACE)

另一種狀況是你要直接使用預先編譯好的pre-built library，這種情況你也不會有*.cpp可以給CMake編譯。這種library在CMake裡我們稱為imported library，我們可以用關鍵字IMPORTED來告訴CMake。

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add_library(some_library STATIC IMPORTED)

連接

一旦你有了target就可以用target_link_libraries連接所需要的東西，連接的時候有PUBLIC, PRIVATE, 和 INTERFACE三種屬性可以選擇，他有點像程式語言中的存取控制。如果TargetB引用TargetA，則TargetA的PUBLIC屬性都會傳遞給TargetB。

範例1: Include directories

• target_include_directories(TargetA PRIVATE mydir)連接TargetA和mydir資料夾屬性為PRIVATE，這時候TargetA的INCLUDE_DIRECTORIES屬性就會包含mydir資料夾
• target_include_directories(TargetA INTERFACE mydir)連接TargetA和mydir資料夾屬性為INTERFACE，這時候TargetA的INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES屬性就會包含mydir資料夾
• target_include_directories(TargetA PUBLIC mydir)連接TargetA和mydir資料夾屬性為PUBLIC，則INCLUDE_DIRECTORIES INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES都會包含mydir資料夾

CMake變數

為了方便起見，接下來的範例會直接執行example.cmake檔，而不是建立一個CMakeLists.txt。首先你需要先建立一個example.cmake，如果要執行example.cmake可以利用CMake的 -p 選項。這樣可以節省去許多編譯設定，也比較容易實驗

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# Assuming you have a file called example.cmake:
cmake -P example.cmake

Local variables

在example.cmake輸入以下指令，然後執行cmake -P example.cmake就可以看到終端機輸出你的變數。在這裡set指令設定變數，message指令印出變數，這裡我們使用的是STATUSmessage，還有其他的狀態你可以到官網查看

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set(MY_VARIABLE "I am a variable")
message(STATUS "${MY_VARIABLE}")

{: file=’example.cmake’}

Cached variables

cached variables在CMake十分重要，通常我們會用CMake圖形介面或是CMake命令介面設定許多cached variables，這些變數都會被寫到CMakeCache.txt檔案裡面。當你執行CMake的時候CMake會先讀取這些Cached variables。下面這個範例會設定一個Cached variables，不過因為我們用-P執行*.cmake，所以不會真的輸出一個CMakeCache.txt，你可以參考上一篇的範例觀察CMake如何產生CMakeCache.txt。

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set(MY_VARIABLE "I am a variable")
message(STATUS "${MY_VARIABLE}")

{: file=’example.cmake’}
而因為Cached variables幾乎都是可以讓使用者設定的選項，所以有一個更方便的指令option

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option(MY_OPTION "On or off" OFF)

Other variables

• 你可以藉由$ENV{my_env}來取得環境變數my_env的值，你也可以利用if(DEFINED ENV{my_env})來檢查my_env這個環境變數是不是有被設定(注意這個指令沒有$)
• target的屬性其實也是一種變數，你可以利用get_property和set_property，或者是get_target_properties和set_target_properties來查看和設定target屬性，除此之外還有CMake本身的屬性，可以從cmake-properties這份清單查詢。

Target properties and variables

你已經知道target的屬性可以控制target的行為，如果你仔細觀察會發現，有許多target屬性(例如CXX_EXTENSIONS)會有一個對應的CMake變數，並且以CMAKE_為開頭(例如CMAKE_CXX_EXTENSIONS)，這些CMake變數是用來初始化對應的target屬性用的。因此你可以先設定這些CMake變數，這樣就可以快速設定target對應屬性的初始值。

搜尋工具

CMake有一些方便的glob指令可以用來處理string。

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file(GLOB OUTPUT_VAR *.cxx)

在這裡要提到一個很重要的flagCONFIGURE_DEPENDS(CMake 3.12+)，如果沒有這個flag則在重新執行建置的時候，cmake不會再次用glob去搜尋，如此一來如果這些被搜尋的資料夾放入的新的檔案也不會被CMake發現。因此如果你想要在每一次建置專案的時候都重新搜尋，記得加上這個flag

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file(GLOB OUTPUT_VAR *.cxx CONFIGURE_DEPENDS)

參考:
CMake Fundamentals Part 4
https://jeremimucha.com/2021/02/cmake-fundamentals-part4/

Modern CMake is like inheritance
https://kubasejdak.com/modern-cmake-is-like-inheritance

CMake doc : Importing Libraries
https://cmake.org/cmake/help/latest/guide/importing-exporting/index.html#importing-libraries

https://cliutils.gitlab.io/modern-cmake/chapters/basics.html

https://hsf-training.github.io/hsf-training-cmake-webpage/04-targets/index.html

https://hsf-training.github.io/hsf-training-cmake-webpage/05-variables/index.html

安裝

Ubuntu22.04安裝Vagrant

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wget -O- https://apt.releases.hashicorp.com/gpg | gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg] https://apt.releases.hashicorp.com $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/hashicorp.list
sudo apt update && sudo apt install vagrant

安裝VirtualBox
在/etc/apt/sources.list最下面加上這一行

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deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/oracle-virtualbox-2016.gpg] https://download.virtualbox.org/virtualbox/debian jammy contrib

然後下載和註冊public key

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wget -O- https://www.virtualbox.org/download/oracle_vbox_2016.asc | sudo gpg --dearmor --yes --output /usr/share/keyrings/oracle-virtualbox-2016.gpg

顯示fingerprint，應該要為B9F8 D658 297A F3EF C18D 5CDF A2F6 83C5 2980 AECF

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gpg --show-keys --with-fingerprint /usr/share/keyrings/oracle-virtualbox-2016.gpg

最後安裝

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sudo apt-get update
sudo apt-get install virtualbox-6.1

建立一個Ubuntu20.04 box

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vagrant init ubuntu/focal64
vagrant up
vagrant ssh

x11 forwarding

https://jcook0017.medium.com/how-to-enable-x11-forwarding-in-windows-10-on-a-vagrant-virtual-box-running-ubuntu-d5a7b34363f

共享資料夾

https://developer.hashicorp.com/vagrant/tutorials/getting-started/getting-started-synced-folders

參考:
安裝VirtualBox
https://www.virtualbox.org/wiki/Linux_Downloads

顯示gpg fingerprint
https://superuser.com/a/1747762

我的部落格文章轉錄–Linux環境撰寫Shared Library有詳細介紹如何製作和安裝Shared Library，如果想要了解更多Shared Library安裝和製作方式可以參考這篇。
{: .prompt-tip }

在這篇我們想直接使用OpenCV預編譯的函式庫，省去自己編譯函式庫的時間，首先我們先到官網提到的Third-party packages的System packages in popular Linux distributions，找到自己的Linux distributions，在這裡我們是使用Ubuntu22，而我們要下載的是development files for opencv也就是libopencv-dev_4.5.4+dfsg-9ubuntu4_amd64.deb這個連結，在Install Howto的地方可以看到安裝指令。

如果你不想弄亂你的環境，建議你可以用Vagrant建立一台測試環境來測試一下安裝後的結果，或是做一些實驗。
安裝Vagrant的方法在安裝vagrant製作測試環境
{: .prompt-tip }

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sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev

在Files的地方可以看到他幫我們裝了什麼東西以及他們被安裝的位置。在Requires的地方可以看到他還幫我們安裝了哪些相依套件。
在這裡我們比較一下libopencv-core-dev和libopencv-core4.5d這兩個函式庫。在這兩個package的Files的地方可以發現libopencv-core-dev幫我們在/usr/include/opencv4多裝了很多標頭檔(*.hpp)，因為如果要在我們自己的C++中使用OpenCV，必須要include OpenCV的標頭檔，而dev套件已經幫我們幫把標頭檔都放在/usr/include/opencv4讓我們可以引用了。而在編寫OpenCV的C++專案的時候，要記得把這個include資料夾放到你的專案裡。

pkg-config幫我們列出全部的標頭檔位置和opencv的名稱

標頭檔路徑只需要加上g++選項-I/usr/include/opencv4就可以了，不過如果要把所有用到的library都手動寫出來實在很麻煩，這時候pkg-config可以幫我們把全部的opencv library全部列出來，我們可以試看看在終端機輸入下面指令pkg-config --libs --cflags opencv4(如果安裝的是opencv 2.x或3.x要輸入pkg-config --libs --cflags opencv)，終端機的回應應該會長的像下面這樣。

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$ pkg-config --libs --cflags opencv4
-I/usr/include/opencv4 -lopencv_stitching -lopencv_alphamat -lopencv_aruco -lopencv_barcode -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_ccalib -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn_superres -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_hdf -lopencv_hfs -lopencv_img_hash -lopencv_intensity_transform -lopencv_line_descriptor -lopencv_mcc -lopencv_quality -lopencv_rapid -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_shape -lopencv_stereo -lopencv_structured_light -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_superres -lopencv_optflow -lopencv_surface_matching -lopencv_tracking -lopencv_highgui -lopencv_datasets -lopencv_text -lopencv_plot -lopencv_ml -lopencv_videostab -lopencv_videoio -lopencv_viz -lopencv_wechat_qrcode -lopencv_ximgproc -lopencv_video -lopencv_xobjdetect -lopencv_objdetect -lopencv_calib3d -lopencv_imgcodecs -lopencv_features2d -lopencv_dnn -lopencv_flann -lopencv_xphoto -lopencv_photo -lopencv_imgproc -lopencv_core

g++的指令是長這樣

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/usr/bin/g++ -g main.cpp -o main `pkg-config --libs --cflags opencv4`

你可以到linux下設定vscode-cmake-gcc-gdb來開發c-專案查看如何用VSCode連接和編譯OpenCV library。

參考:
https://blog.gtwang.org/programming/ubuntu-linux-install-opencv-cpp-python-hello-world-tutorial/
https://pkgs.org/search/?q=opencv
https://ubuntu.pkgs.org/22.04/ubuntu-universe-amd64/libopencv-dev_4.5.4+dfsg-9ubuntu4_amd64.deb.html