技术标签: opencv
下载:
解压:我自己建的文件夹,C:\cpp\vs
解压后的资源:
上面的sources就是opencv的源码库:git clone --branch 4.5.1 https://github.com/opencv/opencv
将opencv的bin目录添加到path:C:\cpp\vs\opencv\build\x64\vc15\bin
选择,下一步
选择,空项目
新建源文件
再VS里找到配置项页面:视图 -> 属性管理器 -> VC++目录
#include <opencv2\opencv.hpp> // 加载opencv4头文件
#include <iostream>
using namespace cv; //opencv的命名空间
using namespace std;
int main(int argc, char argv) {
Mat img; // 声明一个保存图像的类
img = imread("C:\\cpp\\vs\\suzy.jpg"); // 读取图像
resizeWindow("input", 300, 400); // 设置窗口大小为300 * 400像素
namedWindow("input", WINDOW_NORMAL); // 创建一个具有自适应大小的窗口
imshow("input", img); // 显示图像
waitKey(0); // 等待键盘输入
destroyAllWindows();
return 0;
}
vs运行代码:
OpenCV在视觉算法中的功能非常强大,其中一个原因就是该算法库一直在与时俱进的更新,对于具有专利的算法(如SURF)以及一些还没有稳定的算法,OpenCV会将其置于扩展模块中,这些扩展模块包含在opencv_contrib代码库中,对于稳定的算法,会被移到OpenCV主仓库代码中,因此读者需要谨慎的使用opencv_contrib,因为不同版本的函数可能存在差异,一定要下载与你安装的OpenCV相同版本的,否则编译时会出现错误;
在OpenCV 3.x版本之后,opencv_contrib就不再包含于OpenCV源码中,opencv_contrib的源码可以在Github上下载,然后参与OpenCV源码编译;
opencv主库:https://github.com/opencv/opencv
opencv扩展库:https://github.com/opencv/opencv_contrib
opencv4.5.1
的扩展库:git clone --branch 4.5.1 https://github.com/opencv/opencv_contrib
选择opencv源码文件,构建后生成文件存放位置,点击【Configure】按钮进行源码编译
选择vs版本,选择编译平台
开始编译
当出现 Configuring done 后说明构建成功,在CMake界面会出现很多变量
找到 BUILD_opencv_world 在变量后面的方框内打上"√",该变量的含义是生成一个大的.lib文件,在配置链接器时只有一个 “opencv_world410d.lib” 文件
找到 OPENCV_ENABLE_NONFREE 在变量后面的方框内打上"√",该变量的含义是为了在编译成功后可以使用具有专利保护的算法,如果该变量不被选中,就不能使用例如SIFT算法在内的具有专利保护的算法
找到 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 变量,该变量的含义是告诉编译器扩展包的源码在哪里,选择我们刚才下载的opencv_contrib安装包里的modules文件夹:C:\cpp\vs\opencv\opencv_contrib\modules,如果这个变量为空,在编译过程中也不会报错,只是安装了OpenCV的基础版
再次点击【Configure】直到所有的红色变量变成白色,之后点击【Generate】开始编译,编译成功后会在newbuild文件夹中生成许多文件
在newbuild文件夹中,找到OpenCV.sln文件双击,使用Visual Studio 2017打开该文件,生成 -> 重新生成解决方案,这个过程会比较漫长,漫长时间的等待,大概1~2个小时
在资源管理器中找到CMakeTargets中的INSTALL文件,右键 -> 仅用于项目 -> 仅生成INSTALL,会在newbuild文件夹中生成一个名为install的文件夹,我们用来环境配置的所有文件都存放在这个文件夹中,按照前面介绍的配置opencv环境的方式配置即可;
编译后newbuild 文件夹非常的大,会有几个G的文件,但是除了install文件夹最重要,绝大多数文件都是垃圾文件,如果觉得硬盘存储量有限,可以删除install文件夹之外的所有文件;
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