windows安装opencv（windows安装openvas）

本篇文章给大家谈谈windows安装opencv，以及windows安装openvas对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、如何在win10上安装opencv
• 2、Windows下OpenCV3.4.0 SFM模块安装配置
• 3、openmcvp怎么安装?
• 4、opencv安装cannotopenoutput
• 5、如何更换opencv版本,windows
• 6、如何在windows 7下安装opencv-2.4.8

如何在win10上安装opencv

　1，我的环境：

操作系统：Windows 10 64位

IDE: Visual studio Community 2015（此版本免费，基本功能都有，够用）

OpenCV： OpenCV 3.0 for windows（下载地址：）

2，首先安装好VS 和 OpenCV，OpenCV的安装其实就是把官方下载的exe解压的自己制定目录。

3，配置OpenCV相关的环境变量，安装完成后在系统的环境里找到“Path”，编辑并在后边加入自己的OpenCV目录，如： “;D:\opencv\build\x86\vc12\bin”

4，新建一个C++的win32控制台项目

5，修改项目的相关配置。具体为：项目--属性-- 配置属性--VC++ 目录

--Include path(包含目录)：

D:\opencv\build\include

D:\opencv\build\include\opencv

D:\opencv\build\include\opencv2

--Lib path（库目录）：

D:\opencv\build\x86\vc12\lib

D:\opencv\build\x86\vc12\staticlib

--链接器--输入--附加依赖项：

opencv_ts300.lib

opencv_world300.lib

　册春桐　6，完成上述步骤，环境基本就可以使用了，此时新建森稿一个cpp文件州坦来运行我们的第一个demo。由于我也是新手，所以网上随手找个一个项目：

cpp] view plain copy print?

//显示图像文件

#include opencv2/opencv.hpp

using namespace std;

#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")

int main()

{

const char *pstrImageName = "IMG_0897.JPG";

const char *pstrWindowsTitle = "OpenCV第一个程序";

//从文件中读取图像

IplImage *pImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

//创建窗口

cvNamedWindow(pstrWindowsTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

//在指定窗口中显示图像

cvShowImage(pstrWindowsTitle, pImage);

//等待按键事件

cvWaitKey();

cvDestroyWindow(pstrWindowsTitle);

cvReleaseImage(pImage);

return 0;

}

Windows下OpenCV3.4.0 SFM模块安装配置

前话： 再次吐血，windows下配搭做指置各种视觉库真的是胡缓无比耗时耗力。至此，我已经计划弃之转战Linux了:(

一、配置环境

Win7+VS2015

二、配知配置步骤

按照惯例，借鉴前人的经验和教训。链接： 逐一安装。

三、踩过的坑

Release下的gflags库文件

四、成功编译OpenCV lib/dll库

openmcvp怎么安装?

OpenMVG (open Multiple View Geometry)：开源多视角立体几何库，这是一个cv届处理多视角立体几何的著名开源库，信奉逗简单，可维护地，提供了一套强大的接口，每个模块都被测试过，尽力提供一致可靠的体验。

地址：github

文档：documents

openMVG能够：

解决多视角立体几何的精准匹配问题；

提供一系列SfM需要用到的特征提取和匹配方法；

完整的SfM工具链（校正，参估，重建，表面处理等）；

openMVG尽力提供可读性性强的代码，方便开发者二次开发，核心功能是尽量精简的，所以你可能需要其它库来完善你的系统。openMVG分成了几个大的模块：

核心库：各个功能的核心算法实现；

样例：教你怎么用；

工具链：也就是连起来用咯（乱序图像集的特征匹配，SfM，处理色彩和纹理）；

#0. 安装（win10+VS2013）

第一步当然是从github clone代码，然后按照 BUILD 说明操作，需要注意的是：

template class T inline T operator|(T x, T y){

return static_castT(static_castint(x) | static_castint(y));

};

建议和opencv一起编译，方法是在CMakeLists.txt文件中修改相应选项为 ON，然后在cmake的GUI中添加一个叫OpenCV_DIR的入口，值就是你已经安装好的opencv的路径。

openMVG写的非常不错，对Windows也提供了良好的支持，所以cmake之后用VS打开生成的openMVG.sln解决方案就可以进行编译了，编译的时间稍久。我用的VS2013不支持C++新特性：constexpr，所以建议你使用VS2015或更新版本，如果一定要用VS2013，可以这样做：在src/openMVG/cameras/Camera_Common.hpp文件中将有constexpr的地方直接去掉，或者改成模板函数也是可以的：

运行样例，这里遇到一个坑：DenseStoraage.h line 86报错：R6010 Assertion failed，这是一个断言错误，在release模式下不会出现，但在debug模式下几乎是必现。原因嘛，打开Eigen给出的网址可以明确：数据结构未对齐（unaligned arrays）。这个问题对于刚弊烂接触openMVG的人来说还是很烦人的，openMVG代码很优雅，很多数据类型都是从模板类或函数延伸，通过虚函数扩展各项具体方法，而且非常强烈的依赖Eigen这个库，所以给定位问题带来了阻碍。经租塌漏过一天的攻坚，最后大概确认了原因：

regions.h这个文件中定义的Regions类包含了fixed-size vectorizable Eigen types的stl容器vector，按照Eigen提供的解决方法，需要做的是：

//原来

typedef std::vectorFeatureT FeatsT;

//改成

typedef std::vectorFeatureT, Eigen::aligned_allocatorFeatureT FeatsT;

//其它类似的地方都要改，包括返回vector的函数，最好也加上 EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW

#1. 核心库

#1.1 图像

#Image Container

openMVG提供一个基本的类用作图像容器：ImageT，T代表像素类型，这个类可以处理灰度，RGB，RGBA或者自定义类型的图像。用法很简单：

// A 8-bit gray image:

Imageunsigned char grayscale_image_8bit;

// Multichannel image: (use pre-defined pixel type)

// A 8-bit RGB image:

Image衫睁RGBColor rgb_image_8bit;

// 8-bit RGBA image

ImageRGBAColor rgba_image_8bit;

ImageRgbaunsigned char rgba_image2_8bit;

这里的 RGBColor，RGBAColor等是openMVG基于Eigen定义好的类型，具体是定义在pixel_types.hpp中。

#Image I/O

openMVG支持ppm/pgm,jpeg,png,tiff格式的图片文件，例子：

ImageRGBColor rgb_image_gray;

bool bRet = ReadImage("Foo.imgExtension", rgb_image);

#Drawing operations

用于在图像上画圆，椭圆，直线等。

#1.2 数值

openMVG重新包装了Eigen的基本类型和算法，以便更简单的调用。比如 Vec2代表一个二维点（char型）。

#1.3 特征

这个模块主要是提供特征容器的封装，包括特征，特征描述，关键点集等，基本都是模板类，比如顶一个sift特征描述子可以这样做：

// SIFT like descriptor

typedef Descriptorfloat, 128 siftDescriptorData;

#1.4 相机

此模块提供不同的相机模型的抽象类，包括：

#小孔相机模型

最简单的相机模型，如图： 相机模型包括内参和外参，关键词也就是大家熟悉的几样：投影矩阵，旋转、平移矩阵，焦距、主点等，具体参见说明。 看一个例子：openMVG提供的PinholeCamera类：

/// Pinhole camera P = K[R|t], t = -RC

struct PinholeCamera

{

//构造函数

PinholeCamera(

const Mat3 K = Mat3::Identity(),

const Mat3 R = Mat3::Identity(),

const Vec3 t = Vec3::Zero())

: _K(K), _R(R), _t(t)

{

_C = -R.transpose() * t;

P_From_KRt(_K, _R, _t, _P);

}

PinholeCamera(const Mat34 P)

{

_P = P;

KRt_From_P(_P, _K, _R, _t);

_C = -_R.transpose() * _t;

}

/// Projection matrix P = K[R|t]

Mat34 _P;

/// Intrinsic parameter (Focal, principal point)

Mat3 _K;

/// Extrinsic Rotation

Mat3 _R;

/// Extrinsic translation

Vec3 _t;

/// Camera center

Vec3 _C;

};

#1.5 多视角几何

这部分是比较基础和重要的模块之一，包括了：

多视角集几何中n（=2）视角的求解算法；

将这些求解算法综合起来以便进行鲁棒估计的通用框架——Kernel；

文档中讲解了单应矩阵，本征矩阵，本质矩阵，位置矩阵等的概念，讲得非常好，建议仔细阅读文档。 简单的解释一下：

单应矩阵：描述两个投影平面之间的关系；

本征矩阵：同一个场景在两个相机成像下的关系，也就是物体上的点A在两个视角下成像位置的关系；

本质矩阵：基于本征矩阵和内参矩阵建立，描述相机和本征矩阵位置之间的相对关系；

位置矩阵：估计相机的绝对位置（被转化为一个最小化问题求解）；

Kernel：一个将求解器、数据、度量方案等结合起来的类，这个类将用于鲁棒的估计以上的参数和矩阵；

#1.6 线性规划

一个用于求解多视角几何中线性优化（参数估计）的工具集，文档。

#1.7 鲁棒估计

提供一些列鲁棒估计方法，比如：Max-Consensus，Max-Consensus，AC-Ransac A Contrario Ransac等。

#1.7 匹配

提供的接口包括：NNS，K-NN，FLANN，KVLD，Cascade hashing Nearest Neighbor等。这些接口可用于在二维或三维点集，以及更高维的特征描述集中。

#1.8 追踪

多视几何里的追踪是指在一系列的图片中找到对应的特征点（同一点在不同视角下的位置）。

#1.9 sfm

openMVG提供的sfm模块包含了处理SfM问题的一系列方法个数据存储接口，例如相机位置估计，结构测量，BA等。 SfM_Data类包含了SfM所有的输入：

struct SfM_Data

{

/// Considered views

Views views; // 包含图像文件名，id_view，id_pose，id_intrinsic，image size。

/// Considered poses (indexed by view.id_pose)

Poses poses; // 相机的三维位置

/// Considered camera intrinsics (indexed by view.id_cam)

Intrinsics intrinsics; // 相机内参

/// Structure (3D points with their 2D observations)

Landmarks structure; // 二维视图特征关联的3D点

}

下面是例子：

#1. features_siftPutativeMatches

这个样例做了这么几件事（直接翻译官方）：

分别提取两张图像的SIFT特征（使用非免费的vlsift）并形成特征描述；

根据特征描述子匹配两张图像上的特征点（BRUTE_FORCE_L2方法）；

展示匹配结果；

刚开始的时候会遇到Assertion failed断言错误，处理办法见上一篇文章。运行成功项目目录下会生成三个文件：00_images.jpg，01_features.jpg，02_siftMatches.svg。

#2. features_affine_demo

这个例子是图像MSER（参考）和TBMR特征提取的样例，MSER（Maximally Stable Extremal Regions）最大极值稳定区域是一种对图像灰度具有仿射变换不变性，也许也是这个样例起名的原因。TBMR（tree-based Morse regions）这个算法不是特别了解，具体可以在google学术中搜索。

#3. features_image_matching

这个样例给出了利用Image_describer接口提取特征描述子，并匹配和显示结果的样例。示例中可以选择SIFT，AKAZE_MLDB或者AKAZE算法，AKAZE介绍可看这里，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。程序中关于解析输入参数的部分可以注释掉（如果你是用过VS2013 debug），直接修改sImage_describer_type这个值以测试。

#4. features_kvld_filter 和 features_repeatability

这两个也是关于特征提取和匹配的，kvld这个例子中由于之前更改了regions.h中的内容，所以有些函数接口也要做相应改变，具体也是在vector中增加对齐函数选项。

#5. multiview_robust_homography_guided 和 multiview_robust_fundamental_guided

这两个样例是估计单应矩阵和本征矩阵的，并且能够根据这些信息反过来确定匹配点。两个样例运行时间都很长（分辨率教大时），第一个在用另外的照片时还遇到报错，大概是在DoG时出错，具体也没有细究了·····

#6. exif_Parsing

提取EXIF信息，编译后通过命令行执行，给出的参数格式：--imafile 你的照片路径，路径中使用/斜杠。

另一篇：learn openMVG-安装和简介

#7. multiview_robust_essential

估计本质矩阵并计算3D结构。这个例子可以直接运行，生成的点云十分稀疏且不带颜色信息。

[img]

opencv安装cannotopenoutput

在安装OpenCV时，出现 "cannot open output" 错误，这通常是由于权限问题或文件路径错误导致的。

以下是敬森一些可能的解决方案：

确保你有足毁稿模够的权限来安装OpenCV。如果你是在Windows上安装，尝试使用管理员权限运行安装程序。

检查文件路径是否正确。确保你在安装程序中指定了正确的路径。如果你手动编译和安装OpenCV，则确保你已经正确设置了安装路径。

如果你使用的是CMake来编译OpenCV，请确保你已经正确设置了输出路径。

如果你正在使用防病毒软件，纤缓请尝试将其禁用，以避免其干扰OpenCV的安装。

如果以上解决方案都无法解决问题，请尝试重新下载OpenCV并重新安装。

如何更换opencv版本,windows

更换opencv版本，windows为：

1、下载想安装的opencv版本。则贺散

2、将下孙氏载的文件解压到一个你想安装的目录中。

3、打开Windows控制面板，进入系统和安全，然后点击系统，拍竖进入高级系统设置，在高级选项卡中，点击环境变量，在系统变量中，添加一个新的变量。

4、将D：\opencv\opencv-4.1.1\bin加入到Path中，点击确定。

如何在windows 7下安装opencv-2.4.8

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。OpenCV是一款跨平台计算机视觉库，可以运行消袭棚在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。由于其开源性、简便易用、含有丰富的算法库，被大禅配家广泛应用，目前最新的版本是2.4.8版本，然而如何在windwos系统上安装应用它呢？

需要装有visual studio 2010/2012的电脑

方法/步骤

1、下载opencv for windows安装包，我下的是目前最新的安装包opencv-2.4.8版本。双击打开解压，我的解压目录为D:\Program Files。

2、解压后D:\Program Files下多了一个opencv文件夹，里面只有两拿则个文件

3、右键单击计算机-属性-高级系统设置-高级-环境变量，在系统变量中查找PATH变量中添加“D:\Program Files\opencv\build\x86\vc10\bin”路径。

4、新建一个空白项目（win32控制台项目）点击项目（菜单项）-属性-VC++目录，按照下图提示，添加目录：可执行文件目录D:\Program Files\opencv\build\x86\vc10\bin 包含目录D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录D:\Program Files\opencv\build\x86\vc10\lib

5、单击 链接器-输入-附加依赖项，添加链接库，将D:\Program Files\opencv\build\x86\vc10\lib中所有的lib库文件添加进去。点击确定，OK，opencv的配置完成。

6、在工程文件夹源文件中，新建一个c++源文件，找一个简单的opencv的代码，运行尝试一下吧。

注意：这种方法同样适用于windows 7 32位/64位系统，安装opencv-2.4.7版本的步骤与此相同

关于windows安装opencv和windows安装openvas的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。