Visual Studio 2013+OpenCV2.4.10环境搭建教程

这篇文章将为你详细介绍如何在Windows 8.1操作系统和Visual Studio 2013环境下搭建OpenCV 2.4.10环境，这对于需要使用OpenCV进行计算机视觉开发的读者来说，具有很高的参考价值。

让我们从OpenCV的下载开始。你可以在OpenCV的官网上免费下载版本为2.4.10的OpenCV软件，文件大小约为350M。下载完成后，解压文件到指定的目录，比如D盘。

接下来，我们需要进行环境变量的配置。在Win8.1专业版系统中，通过控制面板进入系统属性对话框，选择“高级”，“环境变量”。然后新建一个用户变量，变量名为OPENCV，变量值为你的OpenCV安装路径（例如D:\opencv\build）。接着，在Path用户变量中，添加;D:\opencv\build\x86\vc12\bin，确保路径之间用分号隔开。完成这些步骤后，你需要重启电脑或注销电脑，使新的环境变量生效。

然后，我们可以在Visual Studio 2013中进行一些配置。新建一个新的Visual C++项目，选择"Win32控制台应用程序"，然后选择空项目向导。接下来，我们需要进行平台设置。在你的项目属性中，找到VC++目录，将OpenCV的include和lib文件夹路径添加到相应的列表中。你还需要在链接器选项中添加OpenCV的库文件路径，并指定要使用的OpenCV库。

现在，你已经完成了OpenCV 2.4.10在Visual Studio 2013环境下的配置。为了验证配置是否成功，你可以编写一个简单的OpenCV程序并尝试编译运行。如果一切正常，你应该能在控制台窗口中看到你的程序输出。

本文详细介绍了整个配置过程，希望对你有所帮助。如果你在使用过程中遇到任何问题，都可以在网上查找相关资料，或者向有经验的开发者寻求帮助。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，掌握其环境配置是开始使用它的第一步。

我还想分享一些使用OpenCV的小技巧和经验。比如，在编写OpenCV程序时，要注意处理好图像数据，充分利用OpenCV提供的各种算法和函数。也要注重程序的效率和稳定性，避免出现内存泄漏和程序崩溃等问题。

在深邃的编程世界中，每个项目都需要精确的资源和配置来保证其成功构建。为此，我们需要一个文件来精确配置我们的项目，确保所有的库和工具都能准确无误地找到它们的位置。这个文件，就是即将被我们创建的 "opencvrelease.props"。

打开你的记事本，以准备编写和保存这个文件。我们将会使用XML格式来编写这个文件，因为这个格式能够清晰地表达层次结构，使内容更易于阅读和理解。

我们需要在文件的开头声明XML的版本和编码方式：

```xml

```

接着，我们可以开始定义我们的项目。在这个项目中，我们将使用一些OpenCV库，因此我们需要指定这些库的路径。在标签内，我们需要添加来定义我们的IncludePath和LibraryPath。例如：

```xml

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在这个文章中，我们将指导你如何配置OpenCV库，以便在项目中顺利使用。如果你是初次接触OpenCV的新手，那么本文将会是你的宝贵指南。

一、项目文件设置

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在Microsoft的Build环境中，我们需要设置一些项目属性以便正确地引入OpenCV库。下面是在XML格式的项目文件中需要设置的属性。

我们需要设置IncludePath和LibraryPath，以便编译器能找到OpenCV的头文件和库文件。假设你的OpenCV安装在D:\opencv路径下，你需要将上述路径添加到你的项目设置中。

接下来，我们需要在Link标签的AdditionalDependencies中添加所有需要的OpenCV库文件。这些库文件是OpenCV的各个模块，如core、imgproc等。请根据你的项目需求添加相应的库文件。

二、配置完成后的下一步

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在完成上述配置后，你可以在属性管理器中添加两个保存好的文件，至此配置就完成了。接下来，你可以开始编写代码了。

三、编写代码并测试

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创建一个新的源文件，命名为"源.cpp"，并导入一张图片。下面是一段简单的代码示例，用于加载一张图片并在窗口中显示。将这段代码输入到你的源文件中。

```cpp

include // 注意这里使用的是opencv2命名空间下的opencv头文件

include // 为了使用cvNamedWindow和cvShowImage函数

int main(int argc, char argv) {

cv::Mat src = cv::imread("1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 使用cv命名空间下的imread函数加载图片

if (src.empty()) { // 检查图片是否成功加载

std::cout << "图片加载失败！" << std::endl;

return -1; // 返回错误码

}

cv::namedWindow("Src", cv::WINDOW_AUTOSIZE); // 创建一个窗口用于显示图片

cv::imshow("Src", src); // 在窗口中显示图片

cv::waitKey(0); // 等待用户按键，参数为等待时间（毫秒）

return 0; // 程序正常结束

}

```

这段代码将加载一张名为"1.jpg"的图片并在窗口中显示。如果你看到了正确的图片，那么说明你的配置是正确的。如果没有看到图片，你可能需要检查你的路径和配置是否正确。在代码中，我们使用cv命名空间下的函数，这是OpenCV 4.x版本后的推荐方式。如果你使用的是更早版本的OpenCV，可能需要使用cv::IplImage等旧的API。关于这一点需要注意。

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本文介绍了如何配置OpenCV库以及如何使用OpenCV加载和显示图片。希望这篇文章对你有所帮助。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系我们或者访问我们的网站获取更多信息。我们期待你的反馈和支持。也欢迎大家关注我们的其他文章和学习资源，一起进步。