OpenCV學習 1 安裝(Windows)

2022-08-02 07:00:11 字數 2338 閱讀 9725

配置環境變數的目的是為了讓系統找到opencv的動態鏈結庫。因此需要把動態鏈結庫新增到系統環境變數path中。

在windows下使用vs,為了方便vs中使用屬性表。分兩步來新增。

在系統環境變數新增opencv,其值為"安裝目錄\opencv\build";之後在path中新增"%opencv%\x86\vc12\bin"。這裡選擇x86還是x64,不是根據系統的處理器,而是根據vs中的配置。例如我是win7 64位系統,但是我的vs配置為:

所以我選擇了x86。

我用的是vs2013,選擇vc12。

新建檔案"opencv249.props",內容如下:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

$(opencv)\include;$(includepath)

$(opencv)\x86\vc12\lib;$(librarypath)

$(opencv)\x64\vc12\lib;$(librarypath)

opencv_calib3d249d.lib;opencv_contrib249d.lib;opencv_core249d.lib;opencv_features2d249d.lib;opencv_flann249d.lib;opencv_gpu249d.lib;opencv_highgui249d.lib;opencv_imgproc249d.lib;opencv_legacy249d.lib;opencv_ml249d.lib;opencv_nonfree249d.lib;opencv_objdetect249d.lib;opencv_ocl249d.lib;opencv_photo249d.lib;opencv_stitching249d.lib;opencv_superres249d.lib;opencv_ts249d.lib;opencv_video249d.lib;opencv_videostab249d.lib;%(additionaldependencies)

opencv_calib3d249.lib;opencv_contrib249.lib;opencv_core249.lib;opencv_features2d249.lib;opencv_flann249.lib;opencv_gpu249.lib;opencv_highgui249.lib;opencv_imgproc249.lib;opencv_legacy249.lib;opencv_ml249.lib;opencv_nonfree249.lib;opencv_objdetect249.lib;opencv_ocl249.lib;opencv_photo249.lib;opencv_stitching249.lib;opencv_superres249.lib;opencv_ts249.lib;opencv_video249.lib;opencv_videostab249.lib;%(additionaldependencies)

在vs的"property manager"中點右擊專案,選擇"add existing property sheet",新增即可。之後可以像使用系統庫一樣,使用opencv。

注意,windows下路徑間隔用"/",而不是"\"。

c++測試

#include #include #include using namespace cv;

using namespace std;

int main()

imshow("影象", img);

waitkey();

return 0;

}

python測試

import cv2

img = cv2.imread(r"影象", cv2.imread_color)

cv2.namedwindow("image")

cv2.imshow("image", img)

cv2.waitkey(0)

opencv安裝後,在include目錄下可以看到opencv和opencv2兩個資料夾,其中opencv是舊版本的標頭檔案,新版本的標頭檔案都在opencv2檔案中。在opencv2目錄下,不同的目錄中,包含了不同功能的標頭檔案;opencv.hpp包含了所有的的標頭檔案,opencv_modules.hpp使用巨集定義,定義了不同的模組。

其中core包含了核心模組, improc包含了影象處理模組, highgui包含了高層次的gui和**i/o, video是影象處理模組,calib3d是相機定標和3d重建模組, features2是二維影象特徵框架, objdetect是物體檢測, ml是機器學習模組, flann是多維空間聚類和搜尋模組, gpu是基於gpu加速的計算機視覺模組, stitching是影象拼接模組。

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