VS2017 + cmake 3.7 + opencv 3.2 编译

由于各种原因使用了VS2010不支持的功能，需要在VS2017上使用opencv，且opencv release 没有 vc15（VS2017需要的），所以需要编译opencv 固有此文

本文参考：

http://blog.csdn.net/maize1111/article/details/68923677

http://blog.csdn.net/jarvischu/article/details/8468894

电脑配置： Win10 64bit

1. 在opencv官网上下载 open3.2 的source文件， copy到D盘解压缩 D:\opencv-3.2.0，在 D:\opencv-3.2.0 文件夹新建 build/vc15

2. 打开Cmake （电脑上没安装的去官网下载安装）

在source code 和 build 分别browse到路径，其中source code是含有Cmakelist文本文件的那个文件夹，build是我们刚刚建好的空文件夹

输好路径之后，点configure，选Visual Studio 15，确认，等待几分钟，如果没有错误则点generate，再没有错误就 open project。

我一开始用Visual Studio 15 + opencv2.4做的时候最后报错版本不匹配，后来换成3.2版本就没有问题了

3. openproject 打开VS2017后，在左栏项目文件下面选择CMakeTargets下面的INSTALL，右键点击，选择build生成（分别在Debug和Release下面生成两次），生成之后就意味着你的OpenCV已经编译成功了

首先，在系统变量PATH中添加你编译的OpenCV路径，D:\opencv-3.2.0\opencv-3.2.0\build\vc15\install\x86\vc14\lib 加入PATH变量中。

然后把D:\opencv-3.2.0\opencv-3.2.0\build\vc15\install\x86\vc14\bin下的所有DLL文件Copy到C:\Windows\SysWOW64以及C:\Windows\System32下面。

4. 之后开始配置 VS 项目属性

点project - 选最后一个 '属性'，分别在debug 和 release 选项下配置，debug和release 的配置过程基本相同，唯一的不同点是添加附加依赖项的时候文件名相差一个字母

4.1 配置包含文件

D:\opencv-3.2.0\opencv-3.2.0\build\vc15\install\include
D:\opencv-3.2.0\opencv-3.2.0\build\vc15\install\include\opencv
D:\opencv-3.2.0\opencv-3.2.0\build\vc15\install\include\opencv2

4.2 配置库文件

D:\opencv-3.2.0\opencv-3.2.0\build\vc15\install\x86\vc14\lib

4.3 配置附加依赖项

4.3.1 Debug下面

复制下面的内容，此处应注意，确认如下文件名是否可以在 D:\opencv-3.2.0\opencv-3.2.0\build\vc15\install\x86\vc14\lib 文件夹下被找到，因为opencv版本不同，文件名也不一样，填写内容应与lib文件夹下文件名匹配

opencv_ml320d.lib
opencv_calib3d320d.lib
opencv_core320d.lib
opencv_features2d320d.lib
opencv_flann320d.lib
opencv_highgui320d.lib
opencv_imgcodecs320d.lib
opencv_imgproc320d.lib
opencv_objdetect320d.lib
opencv_video320d.lib
opencv_photo320d.lib
opencv_shape320d.lib
opencv_stitching320d.lib
opencv_superres320d.lib
opencv_videostab320d.lib
opencv_videoio320d.lib

4.3.2 Release下面

同理复制

opencv_ml320.lib
opencv_calib3d320.lib
opencv_core320.lib
opencv_features2d320.lib
opencv_flann320.lib
opencv_highgui320.lib
opencv_imgcodecs320.lib
opencv_imgproc320.lib
opencv_objdetect320.lib
opencv_video320.lib
opencv_photo320.lib
opencv_shape320.lib
opencv_stitching320.lib
opencv_superres320.lib
opencv_videostab320.lib
opencv_videoio320.lib

确认所有对话框

5. 测试

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  #include <iostream>  using namespace cv;
using namespace std;  static void help()
{  cout << "\nThis program demonstrates circle finding with the Hough transform.\n"  "Usage:\n"  "./houghcircles <image_name>, Default is pic1.png\n" << endl;
}  int main(int argc, char** argv)
{  const char* filename = argc >= 2 ? argv[1] : "board.jpg";  Mat img = imread(filename, 0);  if(img.empty())  {  help();  cout << "can not open " << filename << endl;  return -1;  }  Mat cimg;  medianBlur(img, img, 5);  cvtColor(img, cimg, COLOR_GRAY2BGR);  vector<Vec3f> circles;  HoughCircles(img, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, 10,  100, 30, 1, 30 // change the last two parameters  // (min_radius & max_radius) to detect larger circles  );  for( size_t i = 0; i < circles.size(); i++ )  {  Vec3i c = circles[i];  circle( cimg, Point(c[0], c[1]), c[2], Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);  circle( cimg, Point(c[0], c[1]), 2, Scalar(0,255,0), 3, CV_AA);  }  imshow("detected circles", cimg);  waitKey();  return 0;
}

注意，要保证项目文件夹下已经拷贝名为

board.jpg

的图片，否则运行结果显示找不到图片

成功！

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