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安装并配置OpenCV环境
安装OpenCV是一个常需完成的任务，尤其是对于涉及图像处理的开发。在本文中，我们将详细介绍如何在个人计算机上安装OpenCV，并配置好开发环境。
Step 1：安装OpenCV
安装OpenCV可以通过多种方式完成，但以下使用官方安装程序的方法比较常用：
下载安装包：前往OpenCV官方网站（链接可用较多种格式)，选择适合你操作系统（Windows、macOS、Linux）的安装程序。
安装过程：
- 双击下载的安装包。
- 按照提示选择安装目录，默认路径即可。
- 安装完成后，会在电脑上生成一系列文件和文件夹。
注意：不要急于开箱取用，接下来需要配置开发环境变量。
Step 2：配置系统环境变量
安装完成后，需要将OpenCV的路径添加到系统环境变量中，以便在代码中使用。
找到OpenCV的(bin和lib文件)：
- 通常，安装路径为
D:\OpenCV\opencv\build\x64\vc15\bin（注意：确认具体的 vc 版本，例如vc15为主）。 - 两个文件夹需要关注：
bin和lib。 - 我们主要关注
build\x64\vc15\bin及build\x64\vc15\lib。
环境变量配置：
- 右键点击桌面，选择“新建” -> “系统变量”。
- 在系统变量中，找到路径设置，添加OpenCV的
build\x64\vc15\bin到 PATH �IMSprecation中。 - 同样地，添加
build\x64\vc15\lib到 PATH �IMSprecation中。
注意：不同版本的OpenCV可能会有不同的路径，确保，你的 install path 与以上路径相符。
Step 3：配置 Visual Studio
Visual Studio 的配置主要是为了项目属性中的库和头文件搜索路径，从而支持 OpenCV 的功能。
配置项目属性
打开项目：
- 打开 Visual Studio，创建新项目或选择现有项目。
- 右键点击项目，选择“属性”。
VC++ 导航窗口：
- 在常用项 | VC++ 的菜单栏下，打开导航窗口。
- 选择项目设置 | VC++ 导航窗口。
修改包含目录和库目录：
选择“包含目录”，点击“添加”。
输入 OpenCV 的
build\include路径，例如D:\OpenCV\opencv\build\include。同样，选择“库目录”，点击“添加”。
输入 OpenCV 的
build\x64\vc15\lib路径，例如D:\OpenCV\opencv\build\x64\vc15\lib。
配置依赖项
添加 linker 依赖：
在项目属性下，选择“链接器” -> “输入”。
点击“添加”按钮，选择
opencv_world440d.lib和opencv_world440.lib。其中：
opencv_world440d.lib是 OpenCV 的 C++库。opencv_world440.lib是 OpenCV 的 C库。
确认路径：
- 确认依赖文件的路径是否正确，根据你的 OpenCV 安装情况，可能需要调整。
- 在 OpenCV 的
build\x64\vc15\lib工basket 下找到具体的文件名。
示例：假设你的路径是 D:\OpenCV\xbuild\vs2017\lib，你会发现 opencv_world440d.lib 和 opencv_world440.lib 含有相应的文件名。
通过以上步骤，你应该已经成功配置好了 OpenCV 的开发环境。
Step 4：测试项目
为了确保配置正确，你可以创建一个简单的 OpenCV 项目来测试。
新建项目：
- 右键点击桌面，选择 Visual Studio。
选择模板：
- 选择“项目”->“新建”项目，或选择 “空项目” 类型。
编写代码：
- 编写一个包含 OpenCV 的代码，如翻转图像。
- 例如：
#include "opencv.hpp"#include
using namespace std;using namespace cv;int main() { // 读取图像 Mat src = imread("test_image.jpg"); // 检查图像是否读取成功 if (src.empty()) { cout << "读取失败，等等..." << endl; return 0; } // 翻转图像 flip(src, src); // 保存结果 imwrite("result.jpg", src); return 0;}
编译和运行：
- 确保项目属性设置正确。
- 编译项目，运行程序。
- 检查程序是否能正常工作距离生成的图像。
结论：通过以上步骤，你应该已经成功安装并配置好了 OpenCV 的开发环境。Visual Studio 可以识别 OpenCV 的库和头文件，从而支持你的程序落地运行。
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