VS+OpenCV的配置教程

关于VS+OpenCV的教程已经很多了,但是感觉还有很多的细节大多数没有解释清楚,所以今天就完整的讲解一下配置的流程!

一、准备工作:

(1)         下载好VS2015。需要读者自己去找资源,可以在CSDN、淘宝、百度云等等。

(2)下载OpenCV。https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.4.1/opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe/download。等待5秒就可以进入下载界面。VS+OpenCV的配置教程_第1张图片

注意看圈起来的地方,一般的都是进入OpenCV官网,然后点击RELEASES按钮,再选择对应的版本下载,下载的都是win pack

下载完成以后直接双击下载的“opencv_3.4.1-vc14_vc15.exe”将文件解压(我自己称这个过程为解压)到自己新建的一个文件夹下。作者解压的路径是“D:/opencv”然后他还会在这个文件夹下面创建一个opencv文件夹。

二、配置环境

右键点击“此电脑”,点击“属性”选项,打开左边的“高级系统设置”,选择“高级”,再接着点击“环境变量”按钮,开始配置环境。

       在系统变量中进行两个操作:

               ①点击“新建”按钮,变量名为opencv3.4.1,变量值为D:\opencv\opencv\build,就是解压后的opencv里面的build文件夹,如果自己不想输入路径可以点击“浏览目录”选择到目标文件夹以后就可以确定了。

               ②双击“Path”,弹出编辑环境变量,点击“新建”+“浏览”。添加bin文件路径。作者的路径是D:\opencv\opencv\build\x64\vc14\bin。

            在这里要强调一下:x86、x64分别对应着32位和64位环境。vc10、vc11、vc14、vc15分别对应着vs10、vs12、vs15、vs16版本。所以需要按照版本进行匹配配置,否则最后会失败的。作者在这里耗费了大量时间。

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三、VS配置

(1)打开VS2015。(作者是基于VS2015给大家讲解的)

(2)点击“文件”->“新建”->“项目”->“Win32控制台应用程序”。创建新的项目,记得选择“空项目”。

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这个文件创建的地方可以自己设置。

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单击“下一步”。

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单击“完成”。

(3)在“解决方案”下方找到“属性管理器”

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 在这里有两种操作:     

操作一:在这里你会看到总的文件名称“test”这是我们自己创建的,还有debug环境下的“win32”和“x64”,和release环境下的“win32”和“x64”。dubug是给程序员用的版本,对于调试更加友好,相对而言release环境下调试就困难一点。所以我们选择dubug。win32对应于86位操作平台,x64就是64位操作平台。本人选择的是x64,但是后续的操作都是一样的。单击“debug|x64”然后双击“Microsoft.Cpp.x64.user”进入属性页

 操作二:或作直接右键点击项目名,本例为:“test”,单击“属性”,也可以进入属性页面。

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通过操作一进入属性页面的配置和平台都已经选定,通过操作二进入的需要看清楚配置和平台。

(4)进行环境配置

①配置包含目录

点击“VC++目录”->“包含目录”->“下拉箭头”->“编辑”

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进入把包含目录界面,第一步点击文件夹图像添加路径,第二步点击后面的省略号,确定添加的路径。

调价包含目录就是添加build文件下面的lnclude文件夹,及下面的opencv和opencv2两个文件夹。

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添加好之后的路径:VS+OpenCV的配置教程_第13张图片

在这里也是可以手工添加路径的,自己输入时需要注意严格按照路径,别多了空格或者其他的符号字母。

②配置库目录

按照相同的步骤添加库目录:

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现在展示添加完成的效果图

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③配置依赖项

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在依赖项中添加opencv_world341d.lib

在这里需要强调一下:

dubug环境下添加的文件后面带“d”,release环境下没有。而且需要注意版本号341。

在3.0版本之后依赖项只需要一个opencv_world341d.lib,但是在2.x版本中有很多依赖项,这是因为3之后在world这个文件中添加了其余文件的包含路径。

经过上述步骤,opencv就已经配置好了。在这个工程文件下面新建一个项目,使用代码验证一下:

#include
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat src = imread("D:/picture/1.jpg");
	Mat dst;
	cvtColor( src,dst, COLOR_RGB2GRAY,1);
	imshow("灰度图",dst);
	waitKey();
	return 0;
}
这个代码是将图片转换成灰度图。

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