本文介紹在Visual Studio 2022中配置、編譯C++電腦視覺庫OpenCV的方法。 1 OpenCV庫配置 首先，我們進行OpenCV庫的下載與安裝。作為一個開源的庫，我們直接在其官方下載網站中進行下載即可；如下圖所示，我們首先選擇需要下載的操作系統。 隨後，即可在彈出的新界面中自動開 ...
本文介紹在Visual Studio 2022中配置、編譯C++電腦視覺庫OpenCV的方法。
1 OpenCV庫配置
首先，我們進行OpenCV庫的下載與安裝。作為一個開源的庫，我們直接在其官方下載網站中進行下載即可；如下圖所示，我們首先選擇需要下載的操作系統。
隨後，即可在彈出的新界面中自動開始OpenCV庫的下載。
下載完畢後，可以得到OpenCV庫的.exe格式文件。
我們雙擊這一.exe格式文件，即可開始OpenCV庫的文件提取過程，也就相當於是安裝過程；其中，我們首先需要選擇OpenCV庫安裝的路徑。
隨後，即可開始OpenCV庫的文件提取。
OpenCV庫文件提取完畢後，會得到如下所示的文件夾。這裡建議將這一文件夾放在純英文路徑下。
接下來，基於Windows電腦環境變數（用戶變數、系統變數）的修改提到的方法，配置OpenCV庫相關的環境路徑。其中，需要在“系統變數”的“Path”中進行操作。
如下圖所示，我們將OpenCV庫中...\build\x64\vc15\bin路徑放入“系統變數”的“Path”中，在我這裡這一路徑就是C:\opencv\build\x64\vc15\bin。
其中，需要註意的是，OpenCV庫中一般會有兩個VC版本對應的文件夾，例如我這裡下載的4.6.0版本的OpenCV庫，其就有vc14與vc15兩個文件夾；具體選擇哪一個文件夾中的bin文件夾，需要結合我們的Visual Studio軟體版本來判斷——一般的，只要Visual Studio軟體版本是2017年及之後的版本（例如我這裡就是Visual Studio 2022），那麼就選擇vc15這個文件夾；如果Visual Studio軟體版本是2015年的，那麼就選擇vc14這個文件夾；如果Visual Studio軟體版本是2015年之前更早的版本，那麼最好就更換老版本的OpenCV庫，從而找到適配的VC版本。
2 Visual Studio環境配置
接下來，我們基於安裝Visual Studio的詳細流程提到的方法，新建一個項目，其名稱與路徑大家可以自行設置。
隨後，按照上述文章中的方法，新建一個.cpp格式的源文件。
接下來，按照如何在Visual Studio新C++項目中調用之前配置過的庫？提到的方法，分別進行OpenCV庫的附加包含目錄、附加庫目錄與附加依賴項的配置。
首先，將附加包含目錄配置為OpenCV庫的C:\opencv\build\include與C:\opencv\build\include\opencv2等2個路徑；如下圖所示。
隨後，將附加庫目錄配置為OpenCV庫的C:\opencv\build\x64\vc15\lib這一路徑；如下圖所示。這裡需要註意，具體使用哪一個VC版本對應的文件夾路徑，還是和前文提到的一樣，依據大家的Visual Studio版本來確定。
最後，我們找到OpenCV庫的C:\opencv\build\x64\vc15\lib文件夾，可以看到其中有兩個.lib格式的文件。
其中，如果我們需要配置Debug版本的OpenCV庫，那麼就選擇名稱最後面帶有字母d的.lib格式文件（也就是上圖中選中的那一個文件）；如果需要配置Release版本的OpenCV庫，那麼就選擇名稱最後不帶有字母d的.lib格式文件。隨後，將這一文件的路徑複製到附加依賴項中；如下圖所示，我這裡準備配置Debug版本的OpenCV庫，因此就選擇了名稱最後面帶有字母d的.lib格式文件。此外，這裡還是一樣的，具體使用哪一個VC版本對應的文件夾路徑，依據大家的Visual Studio版本來確定即可。
3 代碼測試
通過上述步驟，我們完成了OpenCV庫的配置工作；此時可以通過一些簡單的代碼來測試OpenCV庫配置是否正確。
例如，可以通過以下代碼來測試OpenCV庫的配置情況。其中，pic_path是一個指向圖片文件的路徑，大家可以基於自己電腦中的任何一張圖片文件來修改這一路徑。
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
const char* pic_path = "E:/99_Other/公眾號與博客/03_圖庫/Amos2.png";
Mat pic = imread(pic_path, 1);
imshow("My Picture", pic);
waitKey();
return 0;
}
隨後，在Visual Studio中運行上述代碼。
運行代碼後，如果出現如下所示的情景，即我們通過pic_path指定的圖片可以正常顯示出來，說明OpenCV庫的配置沒有問題。
至此，大功告成。
