OpenCV4硬核学习

• 前言：
  最近深感需要精通掌握一门技术，重操OpenCV学习，又恰逢前不久OpenCV4.0版本新出，刚好又为自己续续电。此番学习在自己大二暑假的时候，一遍做实验室项目急出论文之际，愿一切努力皆不负初衷吧~

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零、基础与入门

1.OpenCV4的安装配置

本人常用的是C++，虽然Python用的也不错，这里以VS2019安装作为示例（之前在VS2017上面做项目，安装了32位还有64位的几个版本的OpenCV，怕库调用混乱这里便使用VS2019来学习使用了）。

VS2019的下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ ，这里一般下载社区版，然后一般选择桌面开发和通用平台开发即可，文件的话最好不要都安装在C盘啊~

OpenCV4.1.0的下载地址：https://opencv.org/releases/ ，选择Windows即可，之后解压安装。对应版本的contrib库的下载地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.0.zip。

opencv配置步骤（划重点！！！）

1. 添加环境变量
   我这里的安装目录为：F:\opencv4。在PATH里面添加F:\opencv4\opencv\build\x64\vc15\bin。更改环境变量之后需要重启。同时，将F:\opencv4\opencv\build\x64\vc15\bin目录下面的 opencv_world401.dll和opencv_world401d.dll文件复制到 C:\Windows\SysWOW64这个文件夹。

2.新建配置项目
打开VS2019，新建空项目，选择控制台应用，确定即可

3.配置VS
如图所示打开属性管理器，编译方式一般选择Release|X64，点击属性，添加包含目录和库目录。
包含目录：F:\opencv4\opencv\build\include\opencv2、F:\opencv4\opencv\build\include
库目录：F:\opencv4\opencv\build\x64\vc15\lib
配置链接器，添加附加库目录和附加依赖项。
附加库目录：F:\opencv4\opencv\build\x64\vc15\lib
附加依赖项：opencv_world410.lib、opencv_world410d.lib

4.代码测试

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat image;
	image = imread("C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\opencv-logo.png"); // Read the file

	if (image.empty()) // Check for invalid input
	{
		cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
		return -1;
	}


	namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE); // Create a window for display.
	imshow("Display window", image); // Show our image inside it.

	waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window

}

2.编译opencv4.1 + opencv_contrib(含cuda)

可以参考这几篇博客：
https://www.cnblogs.com/DragonStart/p/10754886.html
https://blog.csdn.net/qq_41180014/article/details/91467890
注意选上opencv_NOFREE

3.安装CUDA10.1及cuDNN10.1

https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394
vs2019与CUDA10.1不兼容解决方案： https://blog.csdn.net/weixin_30698297/article/details/95195601

4.编译之后的OpenCV重新在VS2019上面配置

一、图像与视频IO模块

二、HGUI模块（窗口与图形绘制）

三、图像处理基础知识

四、图像卷积操作相关

五、二值图像分析与处理

六、视频分析与对象跟踪

七、特征提取与对象检测

八、深度神经网络DNN模块

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引用参考

1. 微信公众号–“OpenCV学堂"
2. 小白入门计算机视觉，这7点可以让你少走5年弯路