首先,我们当然是需要将Visual Studio 2017 以及OpenCV 3.4下载到本地电脑并完成安装。
1)安装Visual Studio 2017,必须要安装“C++ 通用 Windows 平台工具”组件
2)下载OpenCV 3.4安装包,直接运行后自动完成解压缩
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
将OpenCV库路径(E:\opencv\build\x64\vc14\bin)增加的系统环境变量Path中
,如果没有完成这一步,在工程运行时会提示找不到“opencv_world340d.dll”文件的错误的
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
打开Visual Studio 2017,创建一个C++的空项目
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
给项目创建一个C++文件,可以直接使用快捷键Ctrl+shift+A
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
打开项目的书香管理器,菜单路径:视图 -》其他窗口 -》属性管理器
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
为我们的工程配置包含目录,把OpenCV的目录增加到VC++的包含目录属性列表中:
E:\opencv\build\include
E:\opencv\build\include\opencv
E:\opencv\build\include\opencv2
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
增加工程的OpenCV库目录到VC++目录的“库目录”中
E:\opencv\build\x64\vc14\lib
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
增加工程的openCV的附加依赖库
Debug属性页-》链接器-》输入-》附加依赖项
在Debug模式下选择"opencv_world340d.lib"
在Release模式下选择“opencv_world340.lib”
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导
测试配置效果,看看我们的C++工程中是否可以使用OpenCV 3.4的图像处理库
1)在编码前,需要将解决方案平台选择刚才配置的“Debug”"x64"选项
2)编写测试代码
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
//读取本地的一张图片便显示出来
Mat img = imread("F:\\mm\\01.jpg");
imshow("MM Viewer",img);
//等待用户按键
waitKey(0);
return 0;
}
OpenCV3.4+VisualStudio2017开发环境配置指导