使用OpenCV官方提供文件配置、静态编译并运行OpenCV-2.3.x/2.4.x实例

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原始作者：季亚

当我们需要测试程序，或者想将程序发给其他同事或者同学，以让同事或者同学运行以测试程序性能或者逻辑是否恰当时，是不是还要他人也要像你当初开发程序时一样一步一步的配置OpenCV运行环境！？如果不做这些，还会提示像图1所示的系统错误（无法启动程序，因为计算机中丢失“opencv_highgui241d.dll。尝试重新安装该程序以解决此问题”），这是不是太麻烦了，其实我们可以将程序以静态链接的方式编译，如此便少去了配置运行时环境的步骤了。

图1 动态编译的程序在未配置OpenCV的机器上运行提示系统错误

静态编译，也就是说编译后的程序可以直接拷贝到其他机器上并能直接运行。而不需附带链接库和配置环境变量。

由于OpenCV自2.3.0版本开始就提供了OpenCV-2.3.x -win-superpack.exe或OpenCV-2.4.x.exe文件，该文件解压后我们会发里面有个名为“build”的文件夹，其中有各个平台的链接库，而且还提供了Windows平台下的静态链接库，本文主要讲述一个例子以说明如何配置使用该静态链接库。

像前面（OpenCV2.3.x/2.4.x在Visual Studio2005/2008和Visual Studio2010配置方法详解）放置OpenCV库文件配置VC++目录选项，并且配置环境变量（这一步可以不配置，但要在VC++目录中将OpenCV的“bin”目录添加到“VC++ 可执行文件”目录选项中），注意这里使用的库目录是“staticlib”而不是“lib”，这里不多赘述。

配置完Visual Studio 2008中的VC++目录后便可以编写代码了。

（1）编辑代码

“新建项目”，选择“Visual C++－空项目”，输入项目名“StaticOpenCV”，“添加新项－代码－C++ 文件”，输入文件名“StaticOpenCV.cpp”，编辑代码，这里本人使用的测试代码如下所示：

#include <opencv/highgui.h>

int main(  int argc, char** argv ) {
IplImage*img = cvLoadImage( argv[1] );
cvNamedWindow("OpenCV", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage("OpenCV", img );
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&img );
cvDestroyWindow("OpenCV" );

return( 0 );
}

#include <opencv/highgui.h>
 
int main( int argc, char** argv ) {
         IplImage*img = cvLoadImage( argv[1] );
         cvNamedWindow("OpenCV", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
         cvShowImage("OpenCV", img );
         cvWaitKey(0);
         cvReleaseImage(&img );
         cvDestroyWindow("OpenCV" );
 
         return( 0 );
}

（2）添加附加依赖项有两种方法，见《 OpenCV 2.3.x/2.4.x在Visual Studio 2005/2008和Visual Studio 2010配置方法详解》一文。

OpenCV-2.4.1库文件列表（使用的时候适当选择，这里我要用的是libjasperd.lib、libjpegd.lib、libpngd.lib"、libtiffd.lib、zlibd.lib（注意这几个必须要用的，因为这些是OpenCV所使用的第三方库）和opencv_highgui241d.lib、opencv_core241d.lib库文件。

libjasper.lib
libjasperd.lib
libjpeg.lib
libjpegd.lib
libpng.lib
libpngd.lib
libtiff.lib
libtiffd.lib
opencv_calib3d241.lib
opencv_calib3d241d.lib
opencv_contrib241.lib
opencv_contrib241d.lib
opencv_core241.lib
opencv_core241d.lib
opencv_features2d241.lib
opencv_features2d241d.lib
opencv_ffmpeg241.dll
opencv_flann241.lib
opencv_flann241d.lib
opencv_gpu241.lib
opencv_gpu241d.lib
opencv_haartraining_engine.lib
opencv_haartraining_engined.lib
opencv_highgui241.lib
opencv_highgui241d.lib
opencv_imgproc241.lib
opencv_imgproc241d.lib
opencv_legacy241.lib
opencv_legacy241d.lib
opencv_ml241.lib
opencv_ml241d.lib
opencv_nonfree241.lib
opencv_nonfree241d.lib
opencv_objdetect241.lib
opencv_objdetect241d.lib
opencv_photo241.lib
opencv_photo241d.lib
opencv_stitching241.lib
opencv_stitching241d.lib
opencv_ts241.lib
opencv_ts241d.lib
opencv_video241.lib
opencv_video241d.lib
opencv_videostab241.lib
opencv_videostab241d.lib
zlib.lib
zlibd.lib

libjasper.lib
libjasperd.lib
libjpeg.lib
libjpegd.lib
libpng.lib
libpngd.lib
libtiff.lib
libtiffd.lib
opencv_calib3d241.lib
opencv_calib3d241d.lib
opencv_contrib241.lib
opencv_contrib241d.lib
opencv_core241.lib
opencv_core241d.lib
opencv_features2d241.lib
opencv_features2d241d.lib
opencv_ffmpeg241.dll
opencv_flann241.lib
opencv_flann241d.lib
opencv_gpu241.lib
opencv_gpu241d.lib
opencv_haartraining_engine.lib
opencv_haartraining_engined.lib
opencv_highgui241.lib
opencv_highgui241d.lib
opencv_imgproc241.lib
opencv_imgproc241d.lib
opencv_legacy241.lib
opencv_legacy241d.lib
opencv_ml241.lib
opencv_ml241d.lib
opencv_nonfree241.lib
opencv_nonfree241d.lib
opencv_objdetect241.lib
opencv_objdetect241d.lib
opencv_photo241.lib
opencv_photo241d.lib
opencv_stitching241.lib
opencv_stitching241d.lib
opencv_ts241.lib
opencv_ts241d.lib
opencv_video241.lib
opencv_video241d.lib
opencv_videostab241.lib
opencv_videostab241d.lib
zlib.lib
zlibd.lib

为方便我们知道到我们到底需要使用哪些库文件，这里我们使用《OpenCV2.3.x/2.4.x在Visual Studio2005/2008和Visual Studio2010配置方法详解》一文中所讲述的第二种方法添加程序依赖库。我们在头文件与主函数之间添加如下代码：

#pragma comment( lib,"libjasperd.lib" )
#pragma comment( lib,"libjpegd.lib" )
#pragma comment( lib,"libpngd.lib" )
#pragma comment( lib,"libtiffd.lib" )
#pragma comment( lib, "zlibd.lib")

#pragma comment( lib,"opencv_highgui241d.lib" )
#pragma comment( lib,"opencv_core241d.lib" )

#pragma comment( lib,"libjasperd.lib" )
#pragma comment( lib,"libjpegd.lib" )
#pragma comment( lib,"libpngd.lib" )
#pragma comment( lib,"libtiffd.lib" )
#pragma comment( lib, "zlibd.lib")
 
#pragma comment( lib,"opencv_highgui241d.lib" )
#pragma comment( lib,"opencv_core241d.lib" )

编译程序，会发发现程序不能正常编译（错误如图2所示），这主要与MSVCRT.lib(MSVCR90.dll)有关。

图2 编译产生很多错误

经过查询相关资料可知，需要对项目属性进行如下配置：右击项目名称，选择“属性－配置属性－C/C++－代码生成”，这里我们发现“运行库”选项默认值选项为“多线程调试 DLL (/MDd)”，同时这里有四个选项（/MT,/MTd, /MD, /MDd），前两个一组，为静态链接运行时库，运行时不需要运行时库的支持，代码直接插入到程序中去；后两个一组，为动态链接运行时库，运行时需要MSVCR90.dll或MSVCP90.dll支持。

所以，这里我们将“运行库”选项设置为“多线程(/MT)”或“多线程调试(/MTd)”（注意你的编译模式（Debug还是Release）），如图3所示，设置完成全单击确定。

图3 将“运行库”选项设置为“多线程调试(/MTd)”

然后我们再次编译程序，发现还有两个错误，如图4所示。

图4 编译程序还有两个错误

这是因为我们的程序是win32程序的问题，我们还需要添加vfw32.lib和comctl32.lib这两个依赖库文件，最终代码如下所示：

#include <opencv/highgui.h>

// 这几个依赖库文件必须要添加，
// 因为这些是OpenCV所使用的第三方库
#pragma comment( lib, "libjasperd.lib" )
#pragma comment( lib, "libjpegd.lib" )
#pragma comment( lib, "libpngd.lib" )
#pragma comment( lib, "libtiffd.lib" )
#pragma comment( lib, "zlibd.lib" )

// 这里根据你的程序添加依赖库文件
#pragma comment( lib, "opencv_highgui241d.lib" )
#pragma comment( lib, "opencv_core241d.lib" )

// 添加这两个是因为win32程序
#pragma comment( lib, "vfw32.lib" )
#pragma comment( lib, "comctl32.lib" )

int main(  int argc, char** argv ) {
IplImage* img = cvLoadImage( argv[1] );
cvNamedWindow( "OpenCV", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cvShowImage( "OpenCV", img );
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage( &img );
cvDestroyWindow( "OpenCV" );

return ( 0 );
}

#include <opencv/highgui.h>

// 这几个依赖库文件必须要添加，
// 因为这些是OpenCV所使用的第三方库
#pragma comment( lib, "libjasperd.lib" )
#pragma comment( lib, "libjpegd.lib" )
#pragma comment( lib, "libpngd.lib" )
#pragma comment( lib, "libtiffd.lib" )
#pragma comment( lib, "zlibd.lib" )

// 这里根据你的程序添加依赖库文件
#pragma comment( lib, "opencv_highgui241d.lib" )
#pragma comment( lib, "opencv_core241d.lib" )

// 添加这两个是因为win32程序
#pragma comment( lib, "vfw32.lib" )
#pragma comment( lib, "comctl32.lib" )

int main( int argc, char** argv ) {
	IplImage* img = cvLoadImage( argv[1] );
	cvNamedWindow( "OpenCV", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
	cvShowImage( "OpenCV", img );
	cvWaitKey(0);
	cvReleaseImage( &img );
	cvDestroyWindow( "OpenCV" );

	return ( 0 );
}

再次编译，成功了！！！此时，我们可以将编译后的执行程序复制到其他机器（没有配置OpenCV函数库及环境变量）以测试是否OK。

备注：

1.根据需要可能还需要忽略libcmt库；

2.静态编译后的可执行程序比动态编译后的可执行程序大得多；

3.不能静态编译C++版本的OpenCV程序，可能和VS有关；

4.参考链接：http://blog.csdn.net/shuxiao9058/article/details/7525067