【第一部分-环境搭建】Opencv环境搭建（Visual Studio+Windows）

1.1 库路径添加方式

1.1.1 Opencv的安装及环境变量配置

1.下载源码包

图1-1

将源码下载后双击可执行程序，安装在当前盘符下。

图1-2

源码地址：http://opencv.org/
笔者使用的版本是3.0.0，最新（2017-11-6）的版本是3.3.1。安装方法都是大同小异，希望笔者不要过分在意版本，安装方法都是相通的。

2.为Opencv 添加环境变量
计算机–>属性，点击高级系统设置。

图1-3
出来系统属性对话框后，点击环境变量。
图1-4
【Tips】不管是win7还是win8或者win10，都是大同小异。
弹出如下对话框，如果没PATH，则新建PATH。
图1-5
【注1】最好是添加到系统变量的path路径。
笔者用的是win7，编辑系统变量中的PATH，在变量值后面输入：
D:\opencv\build\x86\vc11\bin
【注2】
 如果不是新建的PATH，则最前面有一个分号。如果双击后前一条路径已经自带了分号就无需加上，如果没有需要把分号也复制进去，最后要保证两段路径之间有且仅有一个分号。

 变量值根据你所用的VS和Opencv的安装路径来决定，还有就是计算机的位数。不管读者使用的电脑是64位还是32位，笔者建议使用X86（32位），配置比较方便，下文都是配置的X86环境，有兴趣的可以试着配置64位的。对于版本的的选择应该是比当前是使用的低一位，笔者用的是VS12版本，所以选择了VC11下的bin目录，以此类推。

1.1.2 VS2012 的配置及测试

1、新建工程：选择Win32控制台应用程序，为你的工程取个名字，点击确定

图1-6
点【下一步】

图1-7
2、弹出Win32应用程序向导，按下图选中选项后，点击【完成】。

图1-8
3、配置
首先找到项目的<资源管理器>。
方法一：在菜单栏里面点<视图>–<其他窗口>–<属性管理器>

图1-9
方法二：在默认的VS布局中在工程一侧有<属性管理器>，直接单击就行了。

图1-10
点击项目->Debug|Win32->Microsoft.Cpp.Win32.userDirectories（右键属性，或者双击）即可打开属性页面。打开属性页面后，就是一番配置了。

图1-11
首先是在【通用属性】 ->【VC++目录】 ->【包含目录】中
添加上
D:\ opencv\build\include
D:\opencv\build\include\opencv
D: \opencv\build\include\opencv2 这三个目录。
【注】这是根据安装目录而定的。
接着上步，就是在【通用属性】 ->【VC++目录】 ->【库目录】中，
添加上D:\opencv\build\x86\vc11\lib这个路径。

图1-12
接下来就就是链接库的配置，【通用属性】 ->【链接器】->【输入】->【附加的依赖项】添加3.0.0版本的lib，带d的是debug版本，不带d的是release版本的。

opencv_world300d.lib
opencv_ts300d.lib

【注意】
添加如2.4.9版本（或者其他3.0以下版本）的lib（这样的lib顺序是：19个带d的debug版的lib写在前面，19个不带d的release版的lib写在后面）：

opencv_ml249d.lib
opencv_calib3d249d.lib
opencv_contrib249d.lib
opencv_core249d.lib
opencv_features2d249d.lib
opencv_flann249d.lib
opencv_gpu249d.lib
opencv_highgui249d.lib
opencv_imgproc249d.lib
opencv_legacy249d.lib
opencv_objdetect249d.lib
opencv_ts249d.lib
opencv_video249d.lib
opencv_nonfree249d.lib
opencv_ocl249d.lib
opencv_photo249d.lib
opencv_stitching249d.lib
opencv_superres249d.lib
opencv_videostab249d.lib

opencv_objdetect249.lib
opencv_ts249.lib
opencv_video249.lib
opencv_nonfree249.lib
opencv_ocl249.lib
opencv_photo249.lib
opencv_stitching249.lib
opencv_superres249.lib
opencv_videostab249.lib
opencv_calib3d249.lib
opencv_contrib249.lib
opencv_core249.lib
opencv_features2d249.lib
opencv_flann249.lib
opencv_gpu249.lib
opencv_highgui249.lib
opencv_imgproc249.lib
opencv_legacy249.lib
opencv_ml249.lib

好了到这里基本就配置完了，接下来下就是测试了。

4、测试
新建一个类。

图1-13
在文件中输入以下内容。

/**Includes*********************************************************************/
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream> /**namespace********************************************************************/
using namespace cv;
using namespace std;  /*** @brief     主函数* @param     None* @retval    int*/
int main()
{  //载入图片  Mat img = imread("pic.jpg");  // 创建一个名为 "图像显示"窗口    namedWindow("图像显示");  // 在窗口中显示图像    imshow("图像显示", img);  // 等待1000 ms后窗口自动关闭    waitKey(1000);
}

并在main.cpp的目录下一个文件名为pic.jpg的图片。运行程序的效果就
能看到图片了。

1.2 源码安装方式

在开始讲解源码安装方式之前，我们需要明白为何要这么费劲编译源码呢？起初笔者也很纳闷，编译源码既繁琐又费时，而且OpenCV官网也给我们提供了对应的win pack包，下载下来配置一下不就可以使用啦。笔者相信很多初次接触OpenCV的朋友就连使用官方的win pack都有可能没有配置成功，更不要说根据自己的电脑和需求来编译源码了。
接下来笔者就来回答为何要费劲编译源码，首先，OpenCV官网对于每个版本只提供了一到两个VS版本，很多情况下，我们不一定安装有对应的VS版本；其次，当我们开发到一定阶段，官网提供的编译库不能满足我们的需求，比如使用GPU，OpenGl，使用TBB加速等，如果读者朋友还没有听过这些名词，不要紧，你可以先尝试着在网上搜素相关名词，了解其中的用途，也可关注笔者，笔者会在其他的文章中讲解这些概念和用法。基于以上两点原因，我想大家也就明白为何哟啊编译源码了吧，接下来，就跟着笔者尝试编译源码吧。

1.2.1 CMake简介

CMake，是“crossplatform make”的缩写，它是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。只是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt。Cmake 并不直接建构出最终的软件，而是产生标准的建构档（如 Unix 的 Makefile 或 Windows Visual C++ 的 projects/workspaces），然后再依一般的建构方式使用。这使得熟悉某个集成开发环境（IDE）的开发者可以用标准的方式建构他的软件，这种可以使用各平台的原生建构系统的能力是CMake 和 SCons 等其他类似系统的区别之处。

1.2.2 CMake安装

首先下载Camke软件，目前（2017-11-6）最新的版本是3.10.0-rc4。下载链接：https://cmake.org/download/，进入下载页面后，可以看到Cmake的Source distributions处可以下载到Cmake软件的源码，如果对这款开源软件感兴趣，不妨看看。

图1-14
而Binary distributions处可以下载到Cmake的执行文件，我们只需要下载到其执行文件即可，选择Windows win64-x64 Installer进行下载，笔者的64位电脑，所以下载的是64位的。

图1-15

下载可执行文件后，接下来就是安装了，安装很简单，笔者就不纤细介绍了。安装完成后，接下来就是使用CMake生成OpenCV源代码工程的解决方案

1.2.3 CMake生成OpenCV源代码工程的解决方案

【第一步】运行cmake-gui
如果在安装时没有生成桌面快捷方式，在安装路径下寻找。运行后得到如下的窗口。

图1-16
【第二步】指定OpenCV的安装路径
如下图，点击红色方框内的“Browse Source”按钮，在弹出的对话框中指定出OpenCV安装时源代码的存储路径。以版本OpenCV 3.3.1安装在D:\下为例，则在此选择路径：D: \opencv-3.3.1。

图1-17
在该路径下有一个名为CMakeLists.txt的文件，该文件就是给CMake留下的配置文件，CMake可以根据这个配置文件，通过不同的编译器选择，来生成不同的解决方案，VisualStudio的编译器对应的就生成Visual Studio版的sln解决方案。

图1-18
【注】笔者在这里使用最新的Opencv安装包-3.3.1（注意和使用库路径安装方式进行比较，这里是下载源码）。

图1-19
【第三步】指定解决方案的存放路径
如下图，点击红色方框内的“Browse Build”按钮，在弹出的对话框中指定我们存放生成的opencv解决方案的路径。比如E:/opencv。

图1-20
【第四步】第一次Configure
如图，第一次点击Configure按钮。

图1-21
弹出如下进行编译器选择的对话框：

图1-22
首先选定“Use default native compilers”，然后，我们可以发现下拉列表中提供了几十种编译器给我们选择，因为我们安装了Visual Studio，会默认为我们选择好对应版本的Visual Studio编译器，比如Visual Studio 12（即待会儿会生成对应VS2012的sln解决方案）确认无误后，单击“finish”按钮。于是，CMake开始第一次源代码配置过程：

图1-23
【注意】在安装CMake或者OpenCV不要出现中文路径，否则可能出现不可预料的错误。
看到进度条读到尽头，出现了Configuring done字样，第一次的源码配置就完成了，如图所致。

图1-24
【第五步】第二次Configure
第一次配置完成之后，我们还需要进行第二次配置，于是再次点击“Configure”按钮。这次的配置是很快的，很快再次出现“Configuring done”字样，并且红色的选中部分都正常了。

图1-25
【第六步】点击Generate
点Generate按钮，来生成最终的解决方案了。

图1-26

图1-27
看到Generating done字样，就表示大功告成，可以去之前我们指定的E:\opencv下找寻我们生成的解决方案了。

图1-28

1.2.4编译OpenCV.sln

打开生成的Opencv工程，选择CMakeTargets下INSTALL，右键“生成”，生成Debug版dll，lib。切换编译模式为Release模式，重复上一步生成Release版dll，lib。（如果使用Debug就不需要编译Release版本了）。

编译完成后就能看到最终Debug版和Release版（如果选择编译了）的dll，lib，以及文档目录doc，头文件目录include（bin内为两个版本dll，lib内为两个版本lib）。

编译后的目标库在E:\opencv\install文件夹下，具体路径是选择的路径决定。接下来的配置和库路径的配置方式相同，这里编译后的install文件夹就相当于win pack包的build文件夹，所以博主就不在重复了，不明白前看前文。