OpenCV4机器学习（一）：OpenCV4+VS2017环境搭建与配置

前言：

本专栏主要结合OpenCV4（C++版本），来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。

系列文章，持续更新：

• OpenCV4机器学习（一）：OpenCV4+VS2017环境搭建与配置
• OpenCV4机器学习（二）：图像的读取、显示与存储
• OpenCV4机器学习（三）：颜色空间（RGB、HSI、HSV、Lab、Gray）之间的转换
• OpenCV4机器学习（四）：图像的几何变换、仿射变换

一、下载安装OpenCV

先去下载网址：https://opencv.org/releases/，下载相应版本的OpenCV4，如果你是Windows系统，则选择Windows选项下载。

下载好后，进行解压，比如我解压到了C盘下。

二、VS2017环境配置

1、新建VS项目

首先打开VS2017，点击菜单栏中【文件】→【新建】→【项目】。点击之后，如下图所示，在【Visual C++】栏中选择【空项目】，然后给项目命名，例如名称为chap01，选择好项目位置，然后点击确定。

然后，在【解决方案资源管理器】的【源文件】中【添加】→【新建项】。如下图所示，选择C++文件，对其命名，例如命名为main.cpp，然后点击添加。
此时，新的空项目已经建立，如下图所示：

2、配置包含路径

首先将Debug模式由【x86】改为【x64】。再点击【视图】→【其他窗口】→【属性管理器】，结果如图所示：

右击【Microsoft.Cpp.x64.user】→【属性】，打开属性页，如下图所示：

在【通用属性】→【VC++目录】栏中，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解压路径不同而不同。

C:\opencv\build\include
C:\opencv\build\include\opencv2

  

 

  
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添加成功后，点击【确定】，即配置好了包含路径。如下图所示：

3、配置库目录

库目录同样是在【通用属性】→【VC++目录】的界面中，将以下路径名添加到【库目录】中：

C:\opencv\build\x64\vc15\lib 

  

 

  
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注意：具体路径名根据自己OpenCV解压的路径不同而不同。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。

添加成功之后，点击【确定】，即配置好了库目录。

4、添加附加依赖项

在属性页，点击【通用属性】→【链接器】→【输入】。在【附加依赖项】中添加opencv_world452d.lib。opencv_world452d.lib是Debug版本的文件库，目前只需要添加这个文件库即可。这个文件库在文件夹C:\opencv\build\x64\vc15\lib下，如下图所示：

添加附加依赖项之后，如下图所示：

5、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：

C:\opencv\build\x64\vc15\bin

  

 

  
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然后点击确定，完成了环境变量的配置。

注意：所有配置完后，建议重启VS2017，免得需要在Windows文件夹下加入OpenCV的动态链接库。

三、读取、显示图片测试

运行如下代码，使用OpenCV读取一张图片，并显示出来：

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img = imread("D:\\VSProject\\OpenCV4\\chap01\\1.jpg", 1);
	cv::imshow("show", img);
	waitKey(0);
	return 0;
}

  

 

  
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当原图显示出来，说明配置成功了：

需要注意的是：

• 图片路径要换成自己的
• 图片路径中的 \ 要统一换成 \\ 或者 /

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