【学习OpenCV4】案例1：Windows OpenCV C++语言开发环境搭建

本文的案例内容源自于图书**《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》**，该书是国内第一本完整介绍OpenCV4的图书，第一章有在各个平台搭建环境的介绍，后面每个章节都有对模块的导读、模块经典算法的案例介绍以及进阶阅读，适合图像处理、计算机视觉领域的初学者以及相关的工程开发人员。

另外，对计算机视觉入门的读者请参考图书**《深度学习计算机视觉实战》**，从理论讲解到实战案例，到模型部署一站式搞定，非常适合入门。
OpenCV库编译结果请关注公众号“计算机视觉与OpenCV”获取。

学习OpenCV4：OpenCV各模块介绍
Windows上进行C++开发，常用的IDE（集成开发工具）为Visual Studio，该软件由微软发布，最新版本为Visual Studio 2019（Visual Studio 2022正式版待发布）。本案例基于Visual Studio 2019开发，Visual Studio 2019的安装方法如下。

安装前读者需要去官网（https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/）下载安装文件，对于个人开发者，可以选择下载社区版Community 2019，如图1.6所示。

图1.6

Community 2019下载的文件名称为vs_Community.exe，双击该文件进行安装，安装过程中读者可以选择下载安装工作负载（即不同开发环境）与单个组件，如图1.7所示。

图1.7

Visual Studio 2019支持C++桌面开发，Python开发，Node.js开发等，读者可以选择自己需要的环境进行安装，本案例需要C++桌面开发，勾选安装即可，安装完成重启即完成了Visual Studio 2019的安装。

OpenCV常用的两种开发语言是C++和Python，本节讲解在Windows下搭建OpenCV C++语言开发环境，环境搭建方法有两种：安装官方发布的库文件和源码编译。

第一种方法：库文件安装

使用库文件安装的方法进行环境搭建过程如下：

首先下载库文件，如图1.8所示，进入官网选择Library->Releases，进入Release库文件包下载页面。

图1.8

 在图1.8中选择Windows系统的文件下载，点击选择之后会自动开始下载。

本案例选择OpenCV-4.5.2版本，下载的文件名为opencv-4.5.2-vc14_vc15.exe，双击该文件解压，如图1.9所示。

图1.9

也可以右键选择文件，“解压到当前文件夹”，会在当前路径下解压得到文件夹opencv，其中包含两个子文件夹：

– build，存放编译的二进制库文件；

– sources，存放当前版本的源码。

进入build文件夹，路径下有六个文件夹：

– bin，存放第三方库依赖文件；

– etc，存放资源文件；

– include，存放头文件；

– java，存放Windows系统Java库文件；

– python，存放Windows系统Python语言安装文件；

– x64存放Windows C++库文件，包含vc14和vc15两个版本。

对于Visual Studio 2019，可以选用最新版本的vc15编译器对应的库文件，vc15路径下包含两个文件夹：bin（存放动态库文件）和lib（存放静态库文件），OpenCV工具库调用最重要的三个文件为：头文件（存放于include文件夹）、动态库（opencv_world452.dll或者opencv_world452d.dll）以及静态库（opencv_world452.lib或者opencv_world452d.lib）。

下载解压完成后，需要配置OpenCV开发环境，并编写测试代码进行测试。

选择打开Visual Studio 2019，创建新项目。创建项目可以直接选择创建“控制台应用”，创建的项目中有主程序，并默认输出“Hello World”，如图1.10所示。

图1.10

配置新项目，设置项目名称和项目位置，解决方案名称可以使用默认的，和项目名称相同，如图1.11所示。

图1.11

在项目中需要配置OpenCV库引用才能使用OpenCV，环境配置需要配置三个方面内容：包含目录，库目录和链接器依赖项。包含目录与库目录的配置如图1.12所示。

图1.12

在“链接器-输入-附加依赖项”中配置附加依赖项，即静态库文件名称，如图1.13所示，配置时注意选择Debug或Release对应的静态库文件。

图1.13

选择“应用”和“确定”后即完成配置，然后编写测试代码测试OpenCV库的使用，本案例的测试方法为读取一张图像，并将图像显示出来。

// OpenCVdemo.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。#include <iostream>#include "opencv2/opencv.hpp"int main(){cv::Mat img = cv::imread("src.jpg", 1);         //图像读取cv::imshow("测试图像显示", img);                //图像显示cv::waitKey(0);                                 //等待读者操作cv::destroyWindow("测试图像显示");              //窗口对象销毁}

选择项目，点击右键“生成”，编译项目，编译完成结果如图1.14所示。

图1.14

编译没有出错，此时可以点击图1.14中的“本地Windows调试器”或者按下F5，运行项目。如果读者没有做额外的配置，此时运行项目会弹出图1.15所示的错误框。

图1.15

这个错误称为“运行时错误”，运行时错误的常见原因是动态库文件无法找到或者不匹配。这种问题的解决办法有如下两种：

n 第一种方法是将动态库路径配置到环境变量中。读者可以选择“计算机—>属性—>高级系统设置—>环境变量”，找到Path变量，将OpenCV文件包中的opencv/build/x64/vc15/bin路径配置到环境变量中，这样运行时就能找到动态库的路径。

n 第二种方法就是将动态库拷贝到生成的可执行文件所在路径中，如图1.16所示。

图1.16

这两种办法是为了让可执行文件OpenCVdemo.exe能在搜索路径中找到OpenCV的动态库文件，当前路径和环境变量都是Windows系统中可执行文件链接时的搜索路径。

再次执行，程序正常运行，如图1.17所示，表明Windows系统中配置OpenCV C++语言开发环境完成。

图1.17

在C++语言开发时，需要包含"opencv2/opencv.hpp"头文件，该头文件对所有模块的头文件做了引用：

#ifndef OPENCV_ALL_HPP#define OPENCV_ALL_HPP// 该头文件仅用于定义哪些模块参与了编译，定义了HAVE_OPENCV_modulename的值#include "opencv2/opencv_modules.hpp"// Core模块为必需的模块#include "opencv2/core.hpp"// 通过HAVE_OPENCV_modulename检查可选模块的引入#ifdef HAVE_OPENCV_CALIB3D#include "opencv2/calib3d.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_FEATURES2D#include "opencv2/features2d.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_DNN#include "opencv2/dnn.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_FLANN#include "opencv2/flann.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_HIGHGUI#include "opencv2/highgui.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_IMGCODECS#include "opencv2/imgcodecs.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_IMGPROC#include "opencv2/imgproc.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_ML#include "opencv2/ml.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_OBJDETECT#include "opencv2/objdetect.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_PHOTO#include "opencv2/photo.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_STITCHING#include "opencv2/stitching.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_VIDEO#include "opencv2/video.hpp"#endif#ifdef HAVE_OPENCV_VIDEOIO#include "opencv2/videoio.hpp"#endif#endif

如果读者对OpenCV结构比较熟悉，在使用时可以只包含对应的某个模块，如图像滤波功能调用可以只包含"opencv2/imgproc.hpp"头文件，在后续章节讲解每个模块时，都会讲解包含该模块对应的头文件，导读内容可以查看当前模块暴露的算法函数。

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