时间：2020-08-30 python教程 查看: 1089
将VS2017上配置OpenCV4.1.0的过程记录于此。
准备工具：
OpenCV：4.1.0
IDE：VS2017
安装环境：Win10 64位操作系统
主要步骤：
详细过程：
1. 下载OpenCV自解压程序
打开https://opencv.org/releases.html，可以看到如图1的界面。
图1 OpenCV4.1.0下载界面
点击Win pack，设置好路径，开始下载。下载完成后，如图2所示。
图2 自解压程序下载成功
双击该exe文件进行解压。解压后如图3所示。
2. 安装VS2017
3. 新建项目
首先打开VS2017，点击菜单栏中【文件】→【新建】→【项目】。如图4所示。
图4 【文件】→【新建】→【项目】
点击之后，如图5所示，在【Visual C++】栏中选择【空项目】，然后给项目命名，例如名称为opencv_test，设置好项目位置，然后点击确定。
图5 创建项目
之后如图6所示。在【解决方案资源管理器】的【源文件】中【添加】→【新建项】。
图6 【源文件】→【添加】→【新建项】
之后如图7所示。选择C++文件，对其命名，例如命名为main.cpp，然后点击添加。
图7 添加C++文件
此时，新项目已经建立，如图8所示。
图8 新项目建好
4. 配置包含路径
将编译器由【x86】改为【x64】，这是因为OpenCV4.1.0仅支持x64。再点击【视图】→【其他窗口】→【属性管理器】，结果如图9所示。
图9 【视图】→【其他窗口】→【属性管理器】
右击【Microsoft.Cpp.x64.user】→【属性】，出来如图10的界面。
图10 Microsoft.Cpp.x64.user属性页
在【通用属性】→【VC++目录】栏中，可以看到如图11的界面。
图11 配置包含路径
将以下两条路径名添加到【包含目录】中。注意：具体路径名根据自己OpenCV路径不同而不同。
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\include
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\include\opencv2
添加成功后，点击【确定】，即配置好了包含路径。
5. 配置库目录
库目录同样是在图11的界面中配置，【包含目录】下面第2个即是【库目录】。将以下路径名添加到【库目录】中。
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\x64\vc15\lib
同样，具体路径名根据自己OpenCV路径不同而不同。x64文件夹下有两个文件夹，分别是VC14和VC15。其中，VC14对应VS2015，VC15对应VS2017。库目录配置好后，如图12所示。
图12 配置库目录
添加成功之后，点击【确定】，即配置好了库目录。
6. 配置链接器
在图12的界面中，点击【通用属性】→【链接器】→【输入】。在【附加依赖项】中添加opencv_world410d.lib。这个文件库在文件夹C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\x64\vc15\lib下。opencv_world410d.lib是Debug版本的文件库，目前只需要添加这个文件库即可。链接器配置好之后，如图13所示。
图13 配置链接器
点击【应用】，点击【确定】。
7. 配置环境变量
返回桌面，点击【此电脑】→【属性】→【高级系统设置】→【环境变量】→【Path】。将以下路径名添加到【Path】中，点击【确定】。
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\x64\vc15\bin
同样，具体路径名根据自己OpenCV路径不同而不同。
8. 重启VS2017
此处建议重启VS2017，免得需要在Windows文件夹下加入OpenCV的动态链接库。
9. 测试配置是否成功
此处以读取显示一幅图像为例，测试配置是否成功。如图14所示。
图14 测试样例
运行之后即可显示结果，表示配置成功。如图15所示，会出现一个控制台窗口和一个图片窗口。
图15 运行结果
总结
配置包含路径
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\include
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\include\opencv2
配置库目录
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\x64\vc15\lib
配置链接器
opencv_world410d.lib （在C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\x64\vc15\lib下）
配置环境变量
C:\OpenCV-4.1.0\opencv\build\x64\vc15\bin
到此这篇关于OpenCV4.1.0+VS2017环境配置的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV4.1.0 VS2017配置内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！