Visual Studio 2015 + OpenCV 2.4.13 配置教程

在本文中，我们将讲解如何在 Windows 平台上配置 Visual Studio 2015 和 OpenCV 2.4.13。本文所述过程同样适用于其他版本的 Visual Studio 和 OpenCV。

准备工作

在开始本文所述的配置过程之前，我们需要做一些准备工作。具体包括：

1. 安装 Visual Studio 2015，并安装相应的 C++ 开发工具组件。
2. 下载并解压 OpenCV 2.4.13，可以在官方网站下载。注意，需要下载 OpenCV 2.4.13 （Latest Stable Release） 版本，因为我们的配置过程是针对该版本的。
3. 对于 32 位系统，需要下载并安装 Microsoft Visual C++ 2010 SP1 Redistributable Package。对于 64 位系统，需要下载并安装 Microsoft Visual C++ 2010 SP1 Redistributable Package (x64)。

步骤一：新建 Visual C++ 项目

首先我们需要在 Visual Studio 2015 中创建一个新的 C++ 项目。选择 文件（File） -> 新建（New） -> 项目（Project），在弹出的新建项目对话框中选择 Visual C++（Visual C++），然后选择 win32 控制台应用程序（Win32 Console Application）。

在接下来的对话框中（Win32 Application Wizard）选择 应用程序类型（Application Type） 为 控制台应用程序（Console Application） 并选择 空项目（Empty Project），然后点击 完成（Finish）。

步骤二：配置项目属性

在项目刚刚创建出来时，我们需要在项目属性中指定包含和库文件的路径。

1. 将共享库文件复制到系统文件夹中（可选）
   在「准备工作」中下载并安装 VC++ 2010 SP1 Redistributable Package 后，我们需要将共享库文件复制到系统文件夹中。具体包括：复制 OpenCV\build\x86\vc10\bin\opencv_core2310.dll, OpenCV\build\x86\vc10\bin\opencv_highgui2310.dll 以及 OpenCV\build\x86\vc10\bin\opencv_imgproc2310.dll 三个文件到 C:\Windows\System32 文件夹中。如果你的操作系统是 64 位，则将这些文件复制到 C:\Windows\SysWOW64 文件夹中。

2. 配置属性

在 Visual Studio 2015 中打开刚刚新建的项目，在解决方案资源管理器中右键单击项目名称，然后选择 属性（Properties）。

配置 C++ 包含目录和库目录

在项目属性页面的左侧，选择 VC++ 目录（VC++ Directories）。在 包含目录（Include Directories） 中添加以下路径：

C:\opencv-2.4.13\build\include
C:\opencv-2.4.13\build\include\opencv
C:\opencv-2.4.13\build\include\opencv2

在 库目录（Library Directories） 中添加以下路径：

C:\opencv-2.4.13\build\x86\vc14\lib

注意，上述路径仅适用于本示例中的 OpenCV 2.4.13、Visual Studio 2015 和 32 位系统。根据你的实际情况进行选择。

配置链接器

在项目属性页面的左侧，选择 链接器（Linker）。在 输入（Input） 中添加以下文件：

opencv_core2413.lib
opencv_highgui2413.lib
opencv_imgproc2413.lib

配置控制台应用程序

在项目属性页面的左侧，选择 配置属性（Configuration Properties），然后选择 C/C++，在 预处理器（Preprocessor） 中添加以下定义：

WIN32
_CONSOLE
_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

配置完毕后，我们需要让项目能够进行编译，才能验证配置是否正确。我们可以通过添加代码进行验证。

步骤三：添加代码

在项目中添加以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat frame = imread("lena.jpg");
    imshow("Lena", frame);
    waitKey(0);
    return 0;
}

以上代码使用 OpenCV 的 C++ 接口读取一张图片并显示到屏幕上。

步骤四：测试代码

保存代码，然后选择 生成（Build） -> 生成解决方案（Build Solution）。如果一切顺利，将会编译通过。接下来点击 调试（Debug） -> 开始执行（Start Without Debugging），将会在屏幕上显示图片。

示例说明

在上述代码中，我们使用了 OpenCV 的 imread() 函数读取一张图片，然后使用 imshow() 函数将这张图片显示到屏幕上。以上过程均使用了 OpenCV 的 C++ 接口。

我们同样可以使用 OpenCV 的 C 接口来进行编程。下面给出一个使用 C 语言的示例代码：

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

int main()
{
    IplImage* frame = cvLoadImage("lena.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    cvNamedWindow("Lena", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvShowImage("Lena", frame);
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage(&frame);
    cvDestroyWindow("Lena");
    return 0;
}

在上述代码中，我们使用了 OpenCV 的 C 接口来读取图片并显示在屏幕上。注意，在使用 C 接口时需要调用相应的释放函数以避免内存泄漏。

以上就是本文的完整攻略。如果你按照上述步骤进行配置，将可以成功使用 Visual Studio 2015 和 OpenCV 2.4.13 进行编程。