Visual Studio下OpenCV最完美的环境配置方法

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本文方法主要适用于经典的OpenCV2.4.x的所有版本，3.x不在范围内。本文的配置方法可以容忍vs的所有版本，以及32位和64位的配置冲突问题，完美解决OpenCV所有配置相关问题，一次完成配置，轻松编写所有程序，并且能使各种vs版本配置的环境不冲突的方法。 
如果你已经配置了opencv，有问题或者没问题，避免方法冲突可以清掉现有配置，以现在这种方法来实现最佳配置。

1.下载OpenCV：这里选择2.4.10

下载后，我们得到一个7z的exe文件压缩包，双击解压缩到指定目录如下图： 

2.修改目录名

a.将build/x86下的vc10、vc11、vc12（如果有vc9、vc13等，一样修改，后面加0即可），修改为vc100、vc110、vc120，如图 

b.将build/x64下的vc10、vc11、vc12（如果有vc9、vc13等，一样修改，后面加0即可），修改为vc100、vc110、vc120，如图 

c.将build下的x86修改为win32 

3.打开visual studio（无论你什么版本都行），这里以vs2013为例，新建一个控制台项目：

a.选择配置管理器-新建解决方案平台-选择x64，确定即可，如图： 

b.选择视图-属性管理器 

c.填入头文件和库文件路径 
这里库的路径是如下，该库路径是全部通用： 
H:\opencv2.4.10\build/$(Platform)/vc$(PlatformToolsetVersion)/staticlib 

d.添加宏定义：_CRT_SECURE_NO_WARNINGS 

4.写程序

在代码中写下：

a.打开cv.h 

b.在cv.h中添加一句：#include  

c.打开core.hpp 

d.在core.hpp中添加一句：#include  

e.core.hpp上点右键，打开core.hpp所在目录，进入到opencv头文件目录下，然后转到：H:\opencv2.4.10\build\include\opencv 

f.在目录中新建文本文件.txt，并将如下内容粘贴并保存

#pragma once

#ifdef WIN32
#include 
//定义宏，保证在debug模式下，导入opencv_xxxd.lib，release模式下导入opencv_xxx.lib
#ifdef _DEBUG
#   define CC_CVLIB(name) "opencv_" name CC_CVVERSION_ID "d.lib"
#   define CC_CVLIB_2(name) "opencv_" name CC_CVVERSION_ID2 "d.lib"
#   define CC_LIB(name) name "d.lib"
#else
#   define CC_CVLIB(name) "opencv_" name CC_CVVERSION_ID ".lib"
#   define CC_CVLIB_2(name) "opencv_" name CC_CVVERSION_ID2 ".lib"
#   define CC_LIB(name)   name ".lib"
#endif

//对于静态库，必须导入如下这些库
#pragma comment(lib, "kernel32.lib")
#pragma comment(lib, "user32.lib")
#pragma comment(lib, "gdi32.lib")
#pragma comment(lib, "Vfw32.lib")
#pragma comment(lib, "winspool.lib")
#pragma comment(lib, "comdlg32.lib")
#pragma comment(lib, "advapi32.lib")
#pragma comment(lib, "shell32.lib")
#pragma comment(lib, "ole32.lib")
#pragma comment(lib, "oleaut32.lib")
#pragma comment(lib, "uuid.lib")
#pragma comment(lib, "odbc32.lib")
#pragma comment(lib, "odbccp32.lib")
#pragma comment(lib, "Comctl32.lib")

//如果为3版，导入方式不同
#if CV_MAJOR_VERSION==3
//定义cv的库名称，2410版的，如果是其他版本，则修改为指定的就好了
#define CC_CVVERSION_ID       "2410"
#define CC_CVVERSION_ID2       "300"

//导入静态库依赖
#pragma comment(lib, CC_LIB("IlmImf"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libjasper"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libjpeg"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libpng"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libtiff"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libwebp"))
#pragma comment(lib, "ippicvmt.lib")
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("calib3d") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("calib3d") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("contrib") )
//#pragma comment( lib, CC_CVLIB("core") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("core") )
//#pragma comment( lib, CC_CVLIB("core") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("features2d") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("features2d") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("flann") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("flann") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("gpu") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("highgui") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("highgui") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("imgcodecs") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("imgproc") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("imgproc") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("legacy") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("ml") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("ml") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("ocl") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("nonfree") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("objdetect") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("objdetect") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("photo") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("photo") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("shape") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("stitching") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("stitching") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("superres") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("superres") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("ts") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("ts") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("video") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("video") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("videoio") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB_2("videostab") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("videostab") )
#pragma comment(lib, CC_LIB("zlib"))
#else
#define CC_CVVERSION_ID CVAUX_STR(CV_VERSION_EPOCH) CVAUX_STR(CV_VERSION_MAJOR) CVAUX_STR(CV_VERSION_MINOR)
//导入静态库依赖
#pragma comment(lib, CC_LIB("IlmImf"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libjasper"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libjpeg"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libpng"))
#pragma comment(lib, CC_LIB("libtiff"))
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("calib3d") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("contrib") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("core") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("features2d") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("flann") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("gpu") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("highgui") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("imgproc") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("legacy") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("ml") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("ocl") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("nonfree") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("objdetect") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("photo") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("stitching") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("superres") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("ts") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("video") )
#pragma comment( lib, CC_CVLIB("videostab") )
#pragma comment(lib, CC_LIB("zlib"))
#endif //CV_MAJOR_VERSION
#endif
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g.将新建文本文件.txt改名为cv_import_static_lib.h

h.回到工程中，修改工程的所有配置属性为静态mfc： 

i.点击执行或者按下Ctrl+F5 

正常情况下，应该会出现这个窗口，算正式完成配置 

5.后续每个新工程写程序的步骤

a.新建一个win32的工程并按照上面h步(回到工程中，修改工程的所有配置属性为静态mfc)的方法设置 
b.写任何你想要的opencv代码即可直接运行。

6.对于其他OpenCV项目以这种环境运行起来

a.删掉项目中附加依赖项中和opencv相关的lib配置或者代码中以#pragma comment配置的opencv库 
b.设置工程属性为静态mfc 
c.即可执行

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基于5和6看，你会发现，使用的时候是相当方便的，不会再受dll所干扰而浪费时间，摸不着头脑。 
并且，这种模式，你能够在win32、x64、debug、release下完全跑起来，而不像之前，会出现很多异常。 
另外，这模式是基于静态库的，也就是发布软件的时候非常方便，不需要携带任何opencv的dll文件。非常有利于做各种事情。 
如果你在vs2010下配置的，那么以这个方式，在2013下也完全能够零改动跑起来。 
这就是完美~