OpenCV学习笔记——OpenCV3.3.0+VS2015开发环境配置

Posted 2020-10-16

前言：

    什么是OpenCV?可能还有人不清楚吧，简单地说，OpenCV——Open Source Computer Vision Library,即开源计算机视觉库，它是基于C语言和部分C++语言来开发，可用于计算机视觉、图像处理以及模式识别和跟踪。

一、准备工作：

1.下载OpenCV安装包：

    到OpenCV的官网（http://opencv.org/）下载最新版本的OpenCV安装包，由于OpenCV针对不同平台都有安装程序，所以我们只需要根据当前开发环境选择合适的平台版本即可，这里我们是在win7 64bit操作系统下进行开发，所以应该下载OpenCV for Windows：

我们选择了当前的最新版本3.3，下载完毕后，我们得到其安装文件：opencv-3.3.0-vc14.exe

    

2.安装Visual Studio 2015

   这里就不多说，按照提示正常安装即可。

二、安装配置：

1.安装：

    双击打开下载好的opencv-3.3.0-vc14.exe文件，进行安装（其实是解压），选择安装目录：

 安装完毕之后，在其安装目录下可以看到两个文件夹：build和sources,其中build是OpenCV使用时要用到的一些库文件，而sources中则是OpenCV为我们提供的一些demo示范源码：

2.环境变量配置：

    上面步骤只是完成了安装，但是要能够正常使用OpenCV来进行开发，我们还需要进行环境变量的配置，我的电脑—>属性—>高级系统设置—>环境变量，找到Path变量，选中并点击编辑：

64位系统的需要在path添加“;opencv安装路径\\build\\x64\\vc14\\bin”（注：英文输入法中的“;”是分割符，用于与前面其他软件的配置参数分开），例如我的配置参数应该为：;E:\\OpenCV3.10\\opencv\\build\\x64\\vc14\\bin。

补充：vc8 = Visual Studio 2005，vc9 = Visual Studio 2008，vc10 = Visual Studio 2010，vc11 = Visual Studio 2012，vc12 = Visual Studio 2013，vc14 = Visual Studio 2015

注：Win下配置了环境变量不需要重启就可以生效的，打开命令提示符执行：echo %PATH%，就可以刷新它了。

 

3.VS 2015配置：

 

    我们知道要在VS中使用外部的类库的话，需要进行引入的一下配置，这个配置就包括：外部库目录指定和外部包含文件指定。

    打开VS 2015，新建一个空白的win32的控制台工程：

选择语言为C++，Win32类型中的控制台工程，并设置工程名称：

 

 

指定建立的工程为空白工程：

 

 建立完工程之后，我们选中解决方案栏中的目录（即源码目录），然后新建一个C++源码文件：

 在VS中有个叫做“属性管理器”的工具，用于进行VS整体参数的配置，配置一次之后，以后所有新建项目都能应用改配置，不用再一一进行配置操作，使用起来也非常方便。点击工具栏中的：视图—>其它窗口—>属性管理器：

在打开属性管理器窗口之前，先设置生成目标文件为X64

 

 在新出现的属性管理器栏中，展开目录，选中Debug|Win64中的Microsoft.Cpp.x64.user，并右键点击属性进入属性界面： 

分别配置：包含目录、库目录，运行库目录

1）配置包含目录：

        在通用属性（Common Properties）—>VC ++目录—>包含目录，然后点击右侧三角标志选中Edit进入编辑：

2）配置库目录：

        完成上面的包含目录配置之后，我们还需要进行库目录的配置：回到属性界面，选择包含目录下面的库目录：

3）配置运行库目录：

        完成上面的库目录配置之后，我们还需要进行库文件的配置：回到属性界面，选择包含目录下面的（运行库目录）：

4）配置动态链接库：

        我们可以查看步骤2）中添加的库文件目录下面.lib文件列表，发现在3.3.0版本的OpenCV中，仅剩下两个库文件，分别是：opencv_world330.lib和opencv_world330d.lib，这里两个库文件的区别就是：opencv_world330.lib是Release模式版本，而opencv_world330d.lib是Debug模式版本：

注意：别两个版本都加，否则会出现双窗口的问题

 

三、实践：

 

    在完成了上述所有配置工作之后，我们需要进行一次实测，用于验证以上配置是否成功。这里我们的测试demo功能很简单，就是在一个窗口中显示我们指定的一张图片。在之前的Main.cpp文件中添加以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) {  Mat *im = reinterpret_cast<Mat*>(param);  switch (event)  {  case CV_EVENT_LBUTTONDOWN: // 鼠标左键   std::cout << "at (" << x << "," << y << ") value is :" << static_cast<int>(im->at<uchar>(Point(x, y))) << std::endl;   break;  default:   break;  } }

int main() {  Mat img = imread("IMG_1175.jpg");  // 判断图像是否加载成功  if (img.empty())  {   // 未成功直接返回   return 0;  }  // 创建一个名为 "游戏原画"窗口     namedWindow("游戏原画");  // 在窗口中显示游戏原画     imshow("游戏原画", img);  // 图像水平翻转 1:水平，0：垂直，-1：水平+垂直  flip(img, img, 1);  //  namedWindow("output Image");  // 定义鼠标事件  setMouseCallback("output Image", onMouse, reinterpret_cast<void*>(&img));  // 显示处理后的图像  imshow("output Image", img);  // 等待按键  waitKey(0);  // 把处理过的图像保存  imwrite("output.bmp", img);  // 等待6000 ms后窗口自动关闭     //waitKey(6000); }

 

将图片IMG_1175.jpg复制到工程目录下面，与源码位于同一目录：

运行工程，假如一切都正常的话，会出现如下结果：