VisualStudio2019配置OpenCV4.5.0的方法示例

针对"VisualStudio2019配置OpenCV4.5.0的方法示例"，我们需要进行以下步骤：

1. 下载OpenCV4.5.0

首先需要到OpenCV官网https://opencv.org/releases/下载最新版本的OpenCV。

这里以Windows平台为例，下载"opencv-4.5.0-windows.exe"文件。下载完成后，双击运行该文件，选择安装路径，并勾选"Add OpenCV to the system PATH for current user"选项以将OpenCV添加至系统路径。

2. 新建工程并配置OpenCV

接下来需要在Visual Studio 2019中新建一个Windows Console Application工程，并在"属性-VC++目录"中添加OpenCV的头文件路径和库文件路径，具体路径可以根据自己的安装路径进行设置。例如：

OpenCV头文件路径：E:\OpenCV\opencv\build\include

OpenCV库文件路径：E:\OpenCV\opencv\build\x64\vc15\lib

在"属性-C/C++-代码生成-运行库"中，选择"多线程调试(/MTd)"或"多线程(/MT)"。

在"属性-链接器-输入-附加依赖项"中添加需要链接的OpenCV库文件名称，例如：

opencv_world450d.lib

opencv_world450.lib

opencv_world450m.lib

opencv_world450md.lib

3. 引用OpenCV

在源码中，引用头文件及其命名空间，例如：

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

接下来就可以在工程中使用OpenCV相关的函数了，例如：

Mat image = imread("test.jpg");
imshow("Image", image);
waitKey();

以上是VisualStudio2019配置OpenCV4.5.0的基本步骤。如果还有疑问，可以参考下面两条示例：

示例1：如何在Visual Studio 2019上使用OpenCV的HOG特征

在使用OpenCV的HOG特征时，需要添加libsvm库，可以到https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下载最新版。

在添加libsvm库后，可以按照如下方式引用和使用HOG特征：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"

#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 载入图像
    Mat srcImage = imread("test.jpg");

    // 对图像进行缩放
    resize(srcImage, srcImage, Size(128, 64), 0, 0, INTER_LINEAR);

    // 转化为灰度图像
    Mat grayImage;
    cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

    // 设置HOG描述符参数
    HOGDescriptor hog;
    hog.winSize = Size(64, 128);
    hog.blockStride = Size(16, 16);
    hog.blockSize = Size(16, 16);
    hog.cellSize = Size(8, 8);

    // 计算HOG描述符
    vector<float> descriptors;
    hog.compute(grayImage, descriptors);

    // 显示图像
    imshow("srcImage", srcImage);

    // 等待按键
    waitKey();

    return 0;
}

示例2：如何在Visual Studio 2019上使用OpenCV的DNN模块

使用OpenCV的DNN模块时，需要下载相应的权重文件，可以到https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/1.0/yolo.h5下载yolo.h5文件。

在下载完成后，可以按照如下方式引用和使用DNN模块：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace dnn;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载模型和类别名称
    String modelFile = "yolo.cfg";
    String weightFile = "yolo.weights";
    String classFile = "voc.names";

    Net net = readNet(modelFile, weightFile, "Darknet");
    net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_OPENCV);
    net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU);

    ifstream ifs(classFile.c_str());
    string line;
    while (getline(ifs, line))
    {
        classes.push_back(line);
    }

    // 加载图像
    Mat image = imread("test.jpg");

    // 转为4维矩阵
    Mat blob = blobFromImage(image, 1 / 255.0, Size(416, 416), Scalar(0, 0, 0), true, false);

    // 输入模型
    net.setInput(blob);

    // 获得输出层
    vector<Mat> outs;
    net.forward(outs, getOutputsNames(net));

    // 后处理
    vector<int> classIds;
    vector<float> confidences;
    vector<Rect> boxes;
    for (size_t i = 0; i < outs.size(); ++i)
    {
        processOutput(outs[i], image.size(), classIds, confidences, boxes);
    }

    // 绘制检测结果
    drawDetection(image, classIds, confidences, boxes, classes);

    // 显示图像
    imshow("Detections", image);

    // 等待按键
    waitKey();

    return 0;
}

以上就是使用OpenCV 4.5.0进行图像处理的示例，希望能对您有所帮助。