visualstudio openCV

### 如何在Visual Studio中配置并使用OpenCV #### 创建项目 为了在Visual Studio环境中集成OpenCV库，创建一个新的C++控制台应用程序作为起点。这提供了一个简单的框架来测试和开发基于OpenCV的应用程序。 #### 配置环境变量 确保来自外部依赖项（如OpenCV）的所有库都位于`PATH`变量内[^3]。设置这些路径使得操作系统能够在运行时找到必要的动态链接库(DLLs)，这对于成功执行任何利用了OpenCV功能的程序至关重要。 #### 添加OpenCV头文件夹 通过右键点击解决方案资源管理器中的项目名称，选择属性(Property)-> C/C++ -> 常规(General) ，然后向附加包含目录(Additional Include Directories)添加OpenCV安装位置下的include子文件夹路径。此操作允许编译器识别OpenCV特有的数据结构与函数声明。 #### 指定库文件的位置 同样是在项目的属性窗口下，导航至链接(Linker) ->常规(General)，在此处指定额外的库目录(Additional Library Directories)，应指向解压或构建后的OpenCV二进制版本内的lib文件夹[^2]。这一设定告知链接过程在哪里寻找静态(.lib)以及导入(.dll)库。 #### 连接所需的库 继续留在链接(Linker)部分，切换到输入(Input)选项卡，在附加依赖项(Additional Dependencies)字段里加入打算使用的具体OpenCV模块对应的.lib文件名列表；例如opencv_world450.lib代表综合性的单个库文件，或者是多个特定于各个组件的小型库文件组合。 #### 编写代码示例 下面给出一段简单读取图像并显示其灰度版的例子： ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv ) { if (argc != 2) { cout <<" Usage: display_image ImageToLoadAndDisplay" << endl; return -1; } Mat image; image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // Read the file if(image.empty()) // Check for invalid input { cout << "Could not open or find the image" << std::endl ; return -1; } Mat grayImage; cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE );// Create a window for display. imshow("Display window", grayImage ); // Show our image inside it. waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window return 0; } ``` #### 执行前准备 启动调试之前记得调用`local_setup.bat`脚本初始化工作环境，否则可能会因为缺失DLL而导致崩溃。该批处理文件通常存在于OpenCV安装包根目录之下，它负责调整当前命令提示符会话的相关环境参数以便顺利加载所需共享对象。