OpenCV-2.4.3+VS2010+Win7(32位)安装与配置

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OpenCV是 Open Source Computer Vision LibraryOpenGL是 Open Graphics LibraryOpenCV主要是提供图像处理和视频处理的基础算法库，还涉及一些机器学习的算法。比如你想实现视频的降噪、运动物体的跟踪、目标（比如人脸）的识别这些都是CV的领域OpenGL则专注在Graphics，3D绘图。其实两者的区别就是Computer Vision和Computer Graphics这两个学科之间的区别，前者专注于从采集到的视觉图像中获取信息，是用机器来理解图像；后者是用机器绘制合适的视觉图像给人看。它们都是跨平台的库。

开篇

最近开始做毕业设计，其中有一个需求是使用普通摄像头进行图像采集，并生成全景图像。既然涉及到了图像处理，那OpenCV是一个非常不错的选择，在OpenCV官网上浏览了一下，发现新版本的OpenCV-2.4.3中内置了stitching模块，这个模块就是用来做图像拼接的，于是选择最新版本进行配置。

准备工作

配置OpenCV前需要下载并安装的软件：

Visual Studio CMake 2.8安装OpenCV下载OpenCV for Windows安装包，下载下来名称为OpenCV-2.4.3.exe；运行安装包，解压到D盘根目录(可以修改为其他目录)；运行CMake，设置好OpenCV的源码路径及构建路径，如下图所示：

点击Configure按钮，如下图所示：

在弹出的编译器选择界面中选择Visual Studio ，如下图所示：

等待配置完成，出现如下界面：

将BUILD_EXAMPLES选项勾上，其余的使用默认配置即可，如果需要使用OpenNI、OpenGL、QT、TBB库的请自行配置库路径；再次点击Configure按钮，再次进行配置；配置成功后，点击Generate按钮，生成VS 所需的工程文件；切换目录到D:/OpenCV(以自己的build路径为准)，打开使用VS 打开OpenCV.sln；切换Build模式为Debug，右键选择解决方案"OpenCV"，在其中选择"重新生成解决方案"，如下图所示： OpenCV-2.4.3+VS2010+Win7(32位)安装与配置

等待Build完成后，找到INSTALL子项目，右键选择"生成"，如下图所示：

切换Build模式为Release，重新进行一次构建；配置OpenCV用VS新建一个控制台项目，创建主文件，文件内容如下：[cpp] view plaincopyprint?#include <string> #include <opencv2opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; #pragma comment(lib, "opencv_cored") #pragma comment(lib, "opencv_highguid") #pragma comment(lib, "opencv_imgprocd") #pragma comment(lib, "opencv_mld") #pragma comment(lib, "opencv_stitchingd") int main() { string imagename = "D:\1.jpg"; //读入图像 Mat img = imread(imagename); //如果读入图像失败 if(img.empty()) { return -1; } //创建窗口 namedWindow("image",1); //显示图像 imshow("image", img); //等待按键，按键盘任意键返回 waitKey(); return 0; } 将所需的dll和lib文件拷贝到项目的Debug文件夹内，如下图所示：接下来，切换到"属性管理器"，在项目的"Debug|Win"下，找到“Microsoft.Cpp.Win.user”选项，右键选择"属性"，如下图所示：

在弹出的属性对话框中，切换到“VC&#;&#;目录”，如下图所示：

需要配置的选项为"可执行文件目录"、"包含目录"、"库目录"，其中"可执行文件目录"和"库目录"配置如上图所示，"包含目录"如下图所示：

Release模式的配置方法与Debug模式类&#;，不再详述；完成上述配置后，在D盘根目录下保存一个1.jpg图像，在Debug模式下，编译并运行程序，即可测试OpenCV是否配置成功。结语

OpenCV-2.4.3版本的源码及构建目录结构发生了一些变化，使用老版本的配置方法将不能工作，需要特别注意。另外新版本中的例程增加了很多，对学习OpenCV很有帮助。

另外需要吐槽一句，OpenCV的stitching模块真的很慢，合并张*像素的jpg图像，在我的电脑上要运行2分钟，故不推荐使用。

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