C++数字图像处理—搭建开发环境_c++ 图片处理环境搭建

    “工欲善其事，必先利其器”，使用一个友好的开发环境，能够快速入门。在这个系列博文当中，我们使用OpenCV作为底层库，主要是用来图像的输入和输出，以及算法正确性的验证；开发语言为C++，编码环境为Visual Studio 2013。

1、Visual Studio 2013下载与安装

    官方下载网址Visual Studio 2013下载。下载完成之后，正常安装。按照微软套路，是需要破解，这个大家自行百度吧。网上资料一大片。

2、OpenCV下载与安装

（1）、简介

    OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可 （开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效—由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。——来源于百度百科-OpenCV。

（2）、下载与安装

    OpenCV官方下载地址OpenCV下载，在这个系列的博文当中，我们将使用OpenCV3.0-32位版本。下载完成后，正常安装即可。

（3）、OpenCV环境配置

    OpenCV提供动态库（.dll）和静态库（.lib）两种配置，在这里我们介绍动态库配置的方式。官网以及各位CV网友提供了大量的OpenCV的配置教程，我们发现好多网友都是使用全局配置OpenCV路径，一次配置完成后，无需重复配置，一劳永逸。但是，在实际开发当中，我们发现这样的配置方式，会带来源码移植麻烦、库冲突（新旧版本同时存在）的情况。在这里，教大家一种便于工程移动的配置方法（本人工作当中，经常需要将算法源码移交给嵌入式开发的同事）。

step1、制作最小OpenCV库

    新建文件夹【minOpenCV3.0-32】，打开刚刚我们安装OpenCV的目录，将E:\soft\opencv3.0\build\下的【include】文件夹、E:\soft\opencv3.0\build\x86下的【VC12】文件夹拷贝至【minOpenCV3.0】。

step2、新建VS工程

    新建一个简单的控制台程序即可，实际上，开发算法大部分情况是在控制程序中（本人做界面实在是丑，丑，你懂吗？）。将step1中制作的【minOpenCV3.0-32】文件夹，拷贝至工程文件所在目录。

step3、配置头文件

    【项目】->【属性】->【配置属性】->【VC++目录】->【包含目录】，添加路径：

..\minOpenCV3.0-32\include

step4、配置库文件

 

【项目】->【属性】->【配置属性】->【VC++目录】->【库目录】，添加路径：

..\minOpenCV3.0-32\vc12\lib

【项目】->【属性】->【配置属性】->【链接器】->【输入】->【附加依赖项】，添加文件名：

opencv_world300d.lib

step5、复制dll文件

    将【minOpenCV3.0-32】->【VC12】->【bin】下的

opencv_world300d.dll

文件拷贝到VS工程的Debug目录（输出目录）。

3、环境测试、注意事项

    （1）、测试

    在main函数中编码，测试结果如下：

（2）、注意事项

 

• 博文中OpenCV的配置方式是对工程单独配置，所以，每次新建立工程都需要重新配置（不要怕麻烦，比起移植、库冲突的奇葩错误，这样做值）。
• release模式下配置，方法一致，只是将库文件、dll文件中的字符【d】去掉。
• 注意VS版本与VC运行库一致。

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