Windows配置opencv详细教程

在 Windows 上配置 OpenCV 的详细教程可以分为几个步骤，主要包括安装依赖、编译 OpenCV 库、配置开发环境。以下是一个简化的配置过程，适合初学者。

1. 安装 CMake

CMake 是一个跨平台的构建系统，它帮助 OpenCV 生成适合你开发环境的编译文件（例如，Visual Studio 的 .sln 文件）。

CMake 安装步骤：

1. 下载：

   • 打开 CMake 下载页面，选择适合你操作系统的版本（Windows 版本）。

2. 安装：

   • 在安装过程中，勾选 Add CMake to the system PATH for all users 选项，这样你可以在命令行中使用 CMake。

3. 验证安装：

   • 安装后，打开 命令提示符 或 PowerShell，输入 cmake --version，如果返回了 CMake 的版本号（例如 cmake version 3.x.x），则表示安装成功。

2. 安装 Visual Studio

OpenCV 使用 C++ 编译器来编译其源代码，因此你需要安装 Visual Studio，并确保选择了适合 C++ 编译的工作负载。

Visual Studio 安装步骤：

1. 下载：

   • 访问 Visual Studio 官网 下载并安装 Visual Studio Community（免费版）。

2. 安装工作负载：

   • 在安装程序中，选择 Desktop development with C++ 工作负载，这将安装 C++ 编译器、构建工具和其他依赖项。
   • 你还可以选择安装其他的开发工具（如 Git 支持），但默认选择即可。

3. 验证安装：

   • 安装完成后，打开 Visual Studio，创建一个新的 C++ 项目，确保可以成功编译一个简单的程序。这样就可以确认 Visual Studio 安装成功。

3. 下载 OpenCV 源码

OpenCV 是开源的，源代码托管在 GitHub 上，你可以下载源码并自行编译。

下载步骤：

1. 从 GitHub 下载源码：

   • 访问 OpenCV GitHub 页面，点击 Releases。
   • 下载最新的 Source code (zip)，解压到你希望存放的目录（例如 C:\opencv）。

2. 从官网下载源码：

   • 你还可以直接从 OpenCV 官网 下载页面 获取源码包。

4. 配置 OpenCV 使用 CMake

CMake 是 OpenCV 官方推荐的构建工具，它会自动检测你系统的环境并生成适合你开发工具的项目文件。以下是配置的详细步骤。

4.1. 配置 CMake GUI

1. 打开 CMake GUI：

   • 打开 CMake GUI 应用程序（可以在开始菜单中搜索 CMake）。

2. 设置源代码路径：

   • 在 Where is the source code 框中，选择你解压的 OpenCV 源代码文件夹。例如，选择 C:\opencv。

3. 设置构建目录：

   • 在 Where to build the binaries 框中，选择一个空的文件夹用于存放 CMake 生成的中间文件和最终的构建结果。例如，选择 C:\opencv_build。

4. 点击 Configure 按钮：

   • 点击 Configure 按钮，CMake 会提示你选择生成器。
   • 选择你安装的 Visual Studio 版本。例如，选择 Visual Studio 16 2019（对应 Visual Studio 2019），点击 Finish。

   这时 CMake 会开始检测系统环境，生成相关的配置文件。

4.2. 配置选项

CMake 会列出一系列可以配置的选项。如果你不需要某些功能，或者想要改变默认的设置，你可以手动修改这些选项。

常用的配置选项：

• WITH_CUDA：是否启用 CUDA 支持。开启后，OpenCV 会使用 NVIDIA GPU 加速计算。如果没有 NVIDIA 显卡或不需要 GPU 支持，可以将其禁用。
• WITH_TIFF、WITH_JPEG、WITH_PNG：这些选项是图像格式的支持库。如果你需要处理 TIFF、JPEG、PNG 格式的图片，确保启用这些选项。
• BUILD_EXAMPLES：是否构建 OpenCV 示例代码。默认情况下，OpenCV 会包含一些测试和示例代码。对于开发者来说，这些代码可能不需要，可以关闭这个选项来节省编译时间。

启用或禁用选项：

• 选中对应选项的 ON 或 OFF 按钮，来开启或禁用某些功能。
• 完成设置后，点击 Generate 按钮。

5. 使用 Visual Studio 编译 OpenCV

通过 CMake 配置完成后，我们可以使用 Visual Studio 来编译 OpenCV 的源码并生成相应的库文件。

5.1. 打开 Visual Studio 项目

1. 打开生成的 .sln 文件：

   • 进入 C:\opencv_build（或者你选择的构建目录），你会看到一个 .sln 文件，双击打开这个文件，它会在 Visual Studio 中加载 OpenCV 项目的解决方案。

2. 选择编译模式：

   • 在 Visual Studio 中，选择 Release 或 Debug 编译模式。对于发布版程序，选择 Release，而 Debug 模式是用于调试程序时使用的。
   • 编译 Release 模式通常能获得更好的性能，因为它是经过优化的。

5.2. 编译 OpenCV

1. 编译整个项目：

   • 在 Visual Studio 中，点击菜单栏中的 Build -> Build Solution，开始编译 OpenCV。
   • 编译过程可能需要一些时间，具体时间取决于你的计算机配置。
   • 你可以在输出窗口查看编译进度，如果遇到错误或警告，CMake 会帮助你提示相关信息。

2. 等待编译完成：

   • 完成后，Visual Studio 会在构建目录下生成 OpenCV 的库文件（.lib）、动态库（.dll）以及一些头文件。

6. 配置开发环境（Visual Studio）

编译完成后，我们需要配置开发环境，使得 Visual Studio 能正确地找到 OpenCV 的头文件和库文件。

6.1. 设置 Include 目录

1. 在 Visual Studio 中，右键点击项目，选择 Properties。
2. 在 VC++ Directories 中，找到 Include Directories。
3. 添加 OpenCV 的头文件路径，例如：C:\opencv\build\include。

6.2. 设置 Library 目录

1. 在 VC++ Directories 中，找到 Library Directories。
2. 添加 OpenCV 的库文件路径，例如：C:\opencv\build\x64\vc16\lib（根据你的 Visual Studio 版本可能有所不同）。

6.3. 设置 Linker 输入

1. 在 Linker -> Input 中，找到 Additional Dependencies。
2. 添加 OpenCV 库文件，如 opencv_world460.lib（具体的库文件名称会根据你编译的 OpenCV 版本有所不同）。

6.4. 设置环境变量

为了让程序在运行时能找到 OpenCV 的动态库（.dll 文件），你需要将 OpenCV 的 bin 目录添加到系统的 环境变量 中。

1. 右键点击桌面上的 此电脑，选择 属性。
2. 点击 高级系统设置，然后选择 环境变量。
3. 在 系统变量 中找到 Path，点击编辑，添加 OpenCV 的 bin 文件夹路径，例如：C:\opencv\build\x64\vc16\bin。

7. 测试 OpenCV 配置

通过编写一个简单的 C++ 程序，来验证 OpenCV 是否正确配置。

示例代码：

#include 
#include 

int main() {
    // 创建一个 256x256 的图像并填充为蓝色
    cv::Mat image = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC3);
    image.setTo(cv::Scalar(255, 0, 0)); // BGR 顺序，表示蓝色
    
    // 显示图像
    cv::imshow("Test Image", image);
    cv::waitKey(0); // 等待键盘输入
    return 0;
}

编译和运行：

1. 将上述代码保存为 main.cpp。
2. 在 Visual Studio 中创建一个新的 C++ 项目，替换默认的 main.cpp 内容为上述代码。
3. 编译并运行项目。如果配置正确，你应该能看到一个弹出的窗口，显示一张蓝色背景的图像。

8. 常见问题和解决方法

• CMake 配置失败：确保你选择了正确的 Visual Studio 版本，并且在 CMake 配置时选择了正确的编译选项。如果仍然出错，可以尝试删除构建目录并重新运行 CMake。
• 找不到 OpenCV 库：确保你正确设置了 Library Directories 和 Include Directories，并且在 Linker 输入中添加了正确的 .lib 文件。
• 动态库错误：如果程序无法找到 OpenCV 的动态库（.dll 文件），请检查环境变量是否已正确设置。

总结

通过这些详细的步骤，你应该可以成功地在 Windows 上配置并编译 OpenCV。配置和编译过程可能需要一些时间，但它能够让你在 Visual Studio 中顺利使用 OpenCV 开发计算机视觉应用。