opencv是什麼，相信搞機器視覺的朋友都清楚。但是很多搞機器視覺的朋友卻是對他又愛又恨。愛它因為它是免費的，如果能夠好好掌握它，並運用到自己的機器視覺專案中，還是可以一定程度上降低專案成本。恨它是因為它不太好學習。原因有以下幾個：
1、國內有關opencv的中文著作太少了，就2本，而且還是1.1版本的，已經和現在最新版本2.4.3差別太大，就算是學習了，過渡到最新版也要花一定的時間和精力。
2、直接學習較高版本，可是沒有相應的教程可以參考。直接看英文版本的幫助文件吧，對於英文不好的朋友，難度很大。
3、就算是英文可以的朋友，該如何高效的學習opencv，估計有些人也沒有乙個良好的方法，導致學習效果不好。
為了幫助那些想學opencv卻又不得法的朋友，本人姑且把自己自學opencv的一點點經驗拿出來分享一下，希望能夠幫到有需要的朋友。已經掌握了良好學習方法並且已經一定程度掌握opencv的朋友，還希望不要吐槽。
2、有的文章提到使用cmake把opencv下面的範例生成為visual studio的工程，此處我沒有這樣做。直接使用範例。這裡先把opencv目錄下面的幾個重要目錄做個說明（見附件）：
doc目錄：主要包含opencv的幫助文件。其中opencv2refman.pdf主要是opencv的各種類和函式的使用說明。opencv_tutorials.pdf，主要是下面教學**目錄裡面各個教學範例的簡單講解。opencv_cheatsheet.pdf主要是最常用opencv類和函式的集合。此3個pdf文件對自學者幫助最大。
samples\cpp\tutorial_code目錄：裡面包含基本教學**。和上面的opencv_tutorials.pdf文件遙相呼應，構成乙個完整的自學體系。
build目錄：包含編譯，除錯，發布所需要的各類動態庫，靜態庫，標頭檔案等。
因為opencv2.4.3好像只支援visual studio 2008以上版本，我在這裡以visual studio 2008為例講解如何讓範例跑起來。
1、新增環境變數：見。此處我在path環境變數中新增如下目錄：d:\program files\opencv2.4.3\build\x86\vc9\bin。記住在前面乙個目錄後面加分號。
2、在visual studio中包含頭檔案目錄：見附件中的，已經用紅色矩形框標識如何操作。
3、在visual studio中包含庫檔案目錄：見附件中的，已經用紅色矩形框標識如何操作。
4、建立乙個新建visual studio vc win32控制台應用工程，這裡我選擇帶預編譯頭的工程，省去新增cpp檔案的工作。
5、**建立：這裡我選擇samples\cpp\tutorial_code\imgproc\morphology_2.cpp檔案。先新增包含目錄，如下（以後所有範例均可以如下新增）：
#include
#include
然後複製**，見附件：
6、編譯檔案：自然少不了要包含靜態庫，要新增的庫（debug版和release差別就是檔名後多了乙個d標識是debug版）如下：
debug版
opencv_calib3d243d.lib
opencv_contrib243d.lib
opencv_core243d.lib
opencv_features2d243d.lib
opencv_flann243d.lib
opencv_gpu243d.lib
opencv_haartraining_engined.lib
opencv_highgui243d.lib
opencv_imgproc243d.lib
opencv_legacy243d.lib
opencv_ml243d.lib
opencv_nonfree243d.lib
opencv_objdetect243d.lib
opencv_photo243d.lib
opencv_stitching243d.lib
opencv_ts243d.lib
opencv_video243d.lib
opencv_videostab243d.lib
release版
opencv_calib3d243.lib
opencv_contrib243.lib
opencv_core243.lib
opencv_features2d243.lib
opencv_flann243.lib
opencv_gpu243.lib
opencv_haartraining_engine.lib
opencv_highgui243.lib
opencv_imgproc243.lib
opencv_legacy243.lib
opencv_ml243.lib
opencv_nonfree243.lib
opencv_objdetect243.lib
opencv_photo243.lib
opencv_stitching243.lib
opencv_ts243.lib
opencv_video243.lib
opencv_videostab243.lib
新增方法見附件。
7、字符集設定：如果編譯過程**現如下錯誤：
不能將引數 1 從「_tchar *」轉換為「const std::string &」原因如下: 無法從「_tchar *」轉換為「const std::string」。請字符集設定為「使用多位元組字符集」，設定方法見附件。
8、最後指定命令後引數：方法見附件。這樣就可以不用在windows命令列下輸入引數了，方便除錯，但是要注意，必須放在你所建立的工程目錄下（和.cpp以及.**件同一目錄）。否則就要加上相應的路徑。如果引數多於1個，請以空格分開。
9、支援所有引數設定完成，開始編譯執行吧。
如果visual studio無問題的話，按照以上按部就班操作，每個範例均可以正常執行。
學習opencv 2.4.3，不要先急著敲**，應該要先把它的**執行一遍，看看是什麼結果。先知道執行結果，再逆向推導程式設計思路，最後看**，分析**，把每乙個opencv類和函式的功能作用搞清楚，形成自己的思路，最後拋開原來的**，按照自己的思路，把**敲進去，這樣才能實現消化吸收。
當然每個人的學習方法未必相同，或許別人有自己的獨特的學習opencv的更好方法。如果是這樣的話，不妨拿出來分享一下。
最後，要學好opencv並利用opencv做機器視覺專案，僅靠opencv提供的api是不夠，還需要補充一定的數字影象處理的基礎知識，不求自己寫處理演算法，但是每個opencv處理運算元的功能，應用範圍，是要清楚的，只有這樣，才在具體的應用中知道該使用什麼樣的api。
以上就是我目前自學opencv 2.4.3的一點點心得，拿出來和大家分享一下。如果是opencv高手，還煩請口下留情，少吐槽，多指點。如果能夠幫助到新手，我甚感欣慰。
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