opencv4.5.4+VS2022开发环境搭建的实现

以下是详细的“opencv4.5.4+VS2022开发环境搭建的实现”的完整攻略及两条示例说明。

Opencv4.5.4+VS2022开发环境搭建攻略

环境要求

要使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉应用程序的开发，我们需要安装以下软件和工具：

• Windows操作系统
• Visual Studio 2022 (或更新版本)
• CMake 3.20 (或更新版本)
• opencv4.5.4

安装步骤

步骤1：安装Visual Studio 2022

前往官方网站下载Visual Studio 2022，选择Community版本即可。

步骤2：安装CMake

前往CMake官网下载适合Windows的安装包，安装过程中记得添加到系统环境变量中。

步骤3：安装OpenCV

3.1 下载源码包

前往OpenCV官网下载源码包，解压缩到某个目录。

3.2 使用CMake进行配置

打开CMake GUI，选择opencv源码目录和一个可以进行编译的空的目录进行配置。点击configure进行默认配置，然后点击Generate生成Visual Studio的项目文件。

3.3 使用Visual Studio进行编译

在Visual Studio中打开创建的OpenCV解决方案文件，选择Release环境，右键点击ALL_BUILD项目，选择Build即可编译OpenCV。

步骤4：配置Visual Studio项目

创建一个新的Visual Studio C++项目，并进行以下配置：

1. 配置VC++目录
   • 在项目属性 - VC++目录页签中，添加OpenCV的头文件目录和库目录，并确保这些目录都在系统环境变量中。
2. 配置链接器
   • 在项目属性 - 链接器 - 输入页签中，添加OpenCV的库文件。
3. 测试OpenCV环境
   • 在新建项目中创建一个.cpp文件，调用OpenCV库中的函数，并运行程序，查看控制台输出是否正常。例如：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat image = imread("lena.jpg");
    if (!image.data)
    {
        cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    namedWindow("Display window", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Display window", image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

如果一切正常，你应该会看到一张lena图片展示在屏幕上。

示例说明

示例1：读取并显示一张图片

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat image = imread("lena.jpg");
    if (!image.data)
    {
        cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    namedWindow("Display window", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Display window", image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行程序，应该会看到一张lena图片展示在屏幕上。

示例2：使用OpenCV进行边缘检测

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat image = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (!image.data)
    {
        cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    Mat edges;
    Canny(image, edges, 100, 200);

    namedWindow("Display window", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Display window", edges);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行程序，应该会看到一张边缘检测后的lena图片展示在屏幕上。