配置opencv（配置好的笔记本电脑推荐）

## 配置 OpenCV： 让你轻松踏入计算机视觉世界### 简介OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它拥有丰富的函数和算法，涵盖图像处理、视频分析、目标检测、机器学习等众多领域，广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等前沿技术。本文将详细介绍如何在不同平台上配置 OpenCV，帮助你快速搭建开发环境，开启你的计算机视觉之旅。### 1. Windows 平台配置#### 1.1 下载安装 Visual Studio

访问 Visual Studio 官网，下载并安装适合你的 Visual Studio 版本。建议选择 Community 版本，它对个人开发者免费开放。

安装过程中，确保勾选了“Desktop development with C++”工作负载以及相关的组件，例如 “MSVC vxx - VS 20xx C++ x64/x86 build tools”。#### 1.2 下载 OpenCV 库

访问 OpenCV 官网的发布页面，下载 Windows 版本的 OpenCV 库。

解压下载的压缩包到指定目录，例如 `C:\opencv`。#### 1.3 配置环境变量

打开系统环境变量设置，在系统变量的 Path 变量中添加 OpenCV 的 bin 目录路径，例如：

`C:\opencv\build\x64\vc15\bin` (根据你的 Visual Studio 版本和 OpenCV 版本选择对应的目录)#### 1.4 创建 Visual Studio 项目并配置

新建一个 C++ 空白项目。

打开项目属性页，进行如下配置：

VC++ 目录

包含目录:

添加 `C:\opencv\build\include` 和 `C:\opencv\build\include\opencv2`

库目录:

添加 `C:\opencv\build\x64\vc15\lib` (根据你的 Visual Studio 版本和 OpenCV 版本选择对应的目录)

链接器

输入

附加依赖项:

添加 `opencv_world455.lib` (根据你的 OpenCV 版本选择对应的库文件)#### 1.5 测试安装

编写一段简单的代码，读取并显示一张图片，验证 OpenCV 是否配置成功:```cpp #include #include int main() {cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg"); // 替换为你的图片路径if (image.empty()) {std::cout << "Could not read the image!" << std::endl;return -1;}cv::imshow("Display window", image);cv::waitKey(0); return 0; } ```### 2. Linux 平台配置#### 2.1 安装依赖库

使用包管理器安装必要的依赖库:```bashsudo apt-get updatesudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev```#### 2.2 下载 OpenCV 源码

使用 git 克隆 OpenCV 代码仓库：```bashgit clone https://github.com/opencv/opencv.git```#### 2.3 编译安装 OpenCV

创建编译目录并进入：```bashmkdir opencv/build && cd opencv/build```

使用 cmake 配置编译选项：```bashcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..```

执行编译：```bashmake -j$(nproc)```

安装 OpenCV 库：```bashsudo make install```#### 2.4 测试安装

使用与 Windows 平台相同的代码测试 OpenCV 是否安装成功。### 3. MacOS 平台配置MacOS 平台的配置流程与 Linux 平台类似，可以使用 Homebrew 或 MacPorts 等包管理器安装依赖库，然后下载 OpenCV 源码进行编译安装。具体步骤可以参考 OpenCV 官方文档或其他在线教程。### 总结配置 OpenCV 是学习计算机视觉的第一步。本文介绍了 Windows、Linux 和 MacOS 三个平台的配置方法，希望对你有所帮助。在配置过程中，你可能会遇到各种问题，建议参考 OpenCV 官方文档或搜索相关错误信息解决。祝你学习顺利!

配置 OpenCV： 让你轻松踏入计算机视觉世界

简介OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它拥有丰富的函数和算法，涵盖图像处理、视频分析、目标检测、机器学习等众多领域，广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等前沿技术。本文将详细介绍如何在不同平台上配置 OpenCV，帮助你快速搭建开发环境，开启你的计算机视觉之旅。

1. Windows 平台配置

1.1 下载安装 Visual Studio* 访问 Visual Studio 官网，下载并安装适合你的 Visual Studio 版本。建议选择 Community 版本，它对个人开发者免费开放。 * 安装过程中，确保勾选了“Desktop development with C++”工作负载以及相关的组件，例如 “MSVC vxx - VS 20xx C++ x64/x86 build tools”。

1.2 下载 OpenCV 库* 访问 OpenCV 官网的发布页面，下载 Windows 版本的 OpenCV 库。 * 解压下载的压缩包到指定目录，例如 `C:\opencv`。

1.3 配置环境变量* 打开系统环境变量设置，在系统变量的 Path 变量中添加 OpenCV 的 bin 目录路径，例如：* `C:\opencv\build\x64\vc15\bin` (根据你的 Visual Studio 版本和 OpenCV 版本选择对应的目录)

1.4 创建 Visual Studio 项目并配置* 新建一个 C++ 空白项目。 * 打开项目属性页，进行如下配置：* **VC++ 目录** * **包含目录:** 添加 `C:\opencv\build\include` 和 `C:\opencv\build\include\opencv2`* **库目录:** 添加 `C:\opencv\build\x64\vc15\lib` (根据你的 Visual Studio 版本和 OpenCV 版本选择对应的目录)* **链接器** * **输入** * **附加依赖项:** 添加 `opencv_world455.lib` (根据你的 OpenCV 版本选择对应的库文件)

1.5 测试安装* 编写一段简单的代码，读取并显示一张图片，验证 OpenCV 是否配置成功:```cpp

include

include int main() {cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg"); // 替换为你的图片路径if (image.empty()) {std::cout << "Could not read the image!" << std::endl;return -1;}cv::imshow("Display window", image);cv::waitKey(0); return 0; } ```

2. Linux 平台配置

2.1 安装依赖库* 使用包管理器安装必要的依赖库:```bashsudo apt-get updatesudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev```

2.2 下载 OpenCV 源码* 使用 git 克隆 OpenCV 代码仓库：```bashgit clone https://github.com/opencv/opencv.git```

2.3 编译安装 OpenCV* 创建编译目录并进入：```bashmkdir opencv/build && cd opencv/build```* 使用 cmake 配置编译选项：```bashcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..```* 执行编译：```bashmake -j$(nproc)```* 安装 OpenCV 库：```bashsudo make install```

2.4 测试安装* 使用与 Windows 平台相同的代码测试 OpenCV 是否安装成功。

3. MacOS 平台配置MacOS 平台的配置流程与 Linux 平台类似，可以使用 Homebrew 或 MacPorts 等包管理器安装依赖库，然后下载 OpenCV 源码进行编译安装。具体步骤可以参考 OpenCV 官方文档或其他在线教程。

总结配置 OpenCV 是学习计算机视觉的第一步。本文介绍了 Windows、Linux 和 MacOS 三个平台的配置方法，希望对你有所帮助。在配置过程中，你可能会遇到各种问题，建议参考 OpenCV 官方文档或搜索相关错误信息解决。祝你学习顺利!