@

熟悉Linux操作系统 C/C++ Golang Python Bash 程序设计
==业务联系 QQ[3324729792] ==

安装OpenCV4

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。

在Windows系统安装OpenCV4

本篇文章将介绍在Windows系统安装OpenCV4和基于visual studio2019的环境配置方式。

1、 下载OpenCV SDK
链接:https://pan.baidu.com/s/1ijyx8mrQdowSJjPaRQBdbQ 提取码:n048
2、 安装
双击opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe解压即可,路径可以自行选择。单击【Extract】按钮,便可以等待解压过程的结束。
安装opencv
3、 配置环境变量
右键单击“我的电脑”,并选择【属性】,打开“系统”界面,如下图所示,在这一界面中选择【高级系统设置】,进入“系统属性”界面。
系统
在“系统属性”界面内单击【环境变量】按钮,并在新跳转出的页面中的“系统变量”部分找到“Path”变量,如图所示,在其后添加如下路径:
C:\Program Files\OpenCV\build\x64\vc15\bin (使用自行选择的解压路径)
环境变量

配置visual studio 2019

配置包含路径

1、 配置环境的主要目的是告诉计算机OpenCV放在哪儿,以及告诉IDE应该去哪里寻找头文件和库文件。首先我们启动vs,创建一个控制台应用。
创建新项目
2、创建完成后打开项目,修改上方的“Debug”模式,将其修改为“x64”模式,如图:
x64
3、依次单击界面上方的【视图】->【其他窗口】->【属性管理器】,在右侧会出现“属性管理器”界面,如图所示:
属性管理器
4、右键“Debug|x64”选择【添加新项目属性表】,添加后双击将其打开,如图所示:
配置
5、属性页的“VC++目录”的“包含目录”和“库目录”,以及“链接器”中的“附加依赖项”,便是我们需要修改的地方。在“包含目录”里添加如下两个文件路径:
C:\Program Files\OpenCV\build\include
C:\Program Files\OpenCV\build\include\opencv2
配置库目录:
C:\Program Files\OpenCV\build\x64\vc15\lib
配置链接器:
在“链接器”的“输入”项中的“附加依赖项”添加opencv_world440d.lib,如图:
附加依赖项
此时项目目录中会生成一个属性配置文件,可将其保存下来,下次创建opencv目录直接将该配置导入即可,无需再次配置
配置文件

验证配置结果

代码清单 opencvTest.cpp 测试OpenCV4.4是否安装成功

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
	Mat img; //声明一个保存图像的类
	img = imread("D:/C++/openCV/image/lena.png"); //读取图像,根据图片所在位置填写路径即可
	if (img.empty())
	{
		cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
		return -1;
	}
	Mat img2;
	imshow("test", img);
	waitKey(0);
	return 0;
}

运行上述程序,可以得到如下图所示结果,这证明OpenCV环境配置成功,可以开启OpenCV的学习之路了。
成功

版权声明:本文为coding-space原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://www.cnblogs.com/coding-space/p/13871415.html