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在VSCode中配置OpenCV的C++环境（Windows11）_win11配置vscode+c++的opencv环境

作者：码创造者 | 2024-08-09 23:47:07

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win11配置vscode+c++的opencv环境

在VSCode中配置OpenCV的C++环境（Windows11）

开始从零学习C++的计算机视觉，所以需要配置OpenCV的C++环境。

一、下载所需配置内容

        1.OpenCV的源码下载

        这里提供两种下载的方式

        官网下载（较慢）：

Releases - OpenCVicon-default.png?t=N7T8https://opencv.org/releases/

        因为这里我们用的方法是下载源码，所以在Releases中我们要选择点击Sources来下载。

        镜像下载（较快）：

FTP - /pub/blfs/conglomeration/opencv/ ：： 俄勒冈州立大学开源实验室 (osuosl.org)icon-default.png?t=N7T8https://ftp.osuosl.org/pub/blfs/conglomeration/opencv/?C=S;O=D

在使用这个镜像网站时，建议点击 Last modified（上次修改时间），文件能按时间排序，这样会比较好找想要的源码文件。

        2.CMake工具下载

        CMake工具可以把我们前面下载的OpenCV源码进行编译，然后通过配置之后就能实现对OpenCV库的调用。

        官网下载连接：

下载 CMakeicon-default.png?t=N7T8https://cmake.org/download/在下载CMake工具时，要注意选择的是其中的二进制版本（Binary distributions）的zip文件。

二、配置环境

        1.编译OpenCV源码

        首先把下载好的OpenCV源码和CMake都进行解压，打开解压后的CMake文件夹，然后打开bin文件夹，打开cmake-gui.exe。

        打开应用程序之后，点击“Browse Source...”选择之前解压的OpenCV源码，点击“Browse Build...”选择一个路径存放编译文件，可以自行新建一个文件夹。

        直接configure会有很多红色错误，在search中搜索nonfree，然后勾选

        点击左下方的“Configure”，选择 MinGW Makefiles 和 Specify native compilers 

        点击“Next”，在编译器的选择中，C选择mingw-w64文件夹中bin文件夹里的gcc.exe，而C++则选择同样来自bin文件夹的g++.exe，然后点击“Finish”，之后CMake工具就会开始自行编译，只需等待完成即可。

        编译完成之后，确保没有红色错误的情况后，点击“Generate”生成，等待生成结束之后就可以关闭CMake工具了。

        找到先前创建的用来存放编译结果的文件夹（我存放在D:\Opencv\OpenCV_build），对文件夹shift+鼠标右键，选择在此处打开Powershell窗口

        输入MinGW32-make -j4开始编译，等待编译完成之后，再输入MinGW32-make install进行安装。        等待安装完成后，关闭窗口，添加已经编译好的OpenCV环境变量。

        添加环境变量的步骤可以参考文章：windows10设置环境变量Path详细步骤_windows 环境变量 怎么失效-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/flame_007/article/details/106401215        

2.在VSCode中对OpenCV进行C++的环境配置

        创建一个新文件夹（例如OpenCVFile），在该文件夹下新建.vscode文件夹，再新建三个.json文件，它们分别是c_cpp_properties.json，launch.json和tasks.json。

        对VSCode的C++环境配置有过经验的对这三个json文件肯定不陌生，有过配置经验的也可以从其他已经配置过的.vscode文件夹中copy过来，但是里面的内容要重新修改。

        c_cpp_properties.json代码：

        在这里我们根据实际需要修改的是includePath和compilerPath里的路径。

  1. {
  2.   "configurations": [
  3.     {
  4.       "name": "windows-gcc-x64",  //这里的名称会在运行之后自动修改
  5.       "includePath": [
  6.         "${workspaceFolder}/**",
  7.         "D:/Opencv/OpenCV_build/install/include",         
  8.         "D:/Opencv/OpenCV_build/install/include/opencv2"  //这两个头文件路径都是需要的
  9.       ],
  10.       "defines": [
  11.         "_DEBUG",
  12.         "UNICODE",
  13.         "_UNICODE"
  14.       ],
  15.       "compilerPath": "D:/mingw-w64/mingw64/bin/gcc.exe", //填mingw的gcc路径
  16.       "cStandard": "c11",
  17.       "cppStandard": "c++17",
  18.       "intelliSenseMode": "windows-gcc-x64"  //这里的名称会在运行之后自动修改
  19.     }
  20.   ],
  21.   "version": 4
  22. }
        launch.json代码：

        在这里我们根据实际需要修改的是miDebugberPath里的调试器路径。

  1. // https://code.visualstudio.com/docs/cpp/launch-json-reference
  2. {
  3.   "version": "0.2.0",
  4.   "configurations": [
  5.   {
  6.       "name": "(gdb) Launch", // 配置名称，将会在启动配置的下拉菜单中显示
  7.       "type": "cppdbg", // 配置类型，cppdbg对应cpptools提供的调试功能；可以认为此处只能是cppdbg
  8.       "request": "launch", // 请求配置类型，可以为launch（启动）或attach（附加）
  9.       "program": "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.exe", // 将要进行调试的程序的路径
  10.       "args": [], // 程序调试时传递给程序的命令行参数，一般设为空即可
  11.       "stopAtEntry": false, // 设为true时程序将暂停在程序入口处，相当于在main上打断点
  12.       "cwd": "${workspaceFolder}", // 调试程序时的工作目录，此为工作区文件夹；改成${fileDirname}可变为文件所在目录
  13.       "environment": [], // 环境变量
  14.       "externalConsole": true, // 使用单独的cmd窗口，与其它IDE一致；为false时使用内置终端
  15.       "internalConsoleOptions": "neverOpen", // 如果不设为neverOpen，调试时会跳到“调试控制台”选项卡，你应该不需要对gdb手动输命令吧？
  16.       "MIMode": "gdb", // 指定连接的调试器，可以为gdb或lldb。
  17.       "miDebuggerPath": "D:/mingw-w64/mingw64/bin/gdb.exe", // 调试器路径，Windows下后缀不能省略，Linux下则不要
  18.       "setupCommands": [
  19.           { // 模板自带，好像可以更好地显示STL容器的内容，具体作用自行Google
  20.               "description": "Enable pretty-printing for gdb",
  21.               "text": "-enable-pretty-printing",
  22.               "ignoreFailures": false
  23.           }
  24.       ],
  25.       "preLaunchTask": "OpenCV_Compile" // 调试会话开始前执行的任务，一般为编译程序。与tasks.json的label相对应
  26.   }]
  27. }
        tasks.json代码：

        在这里我们根据实际需要修改的是command里的路径，以及“-I”“-L”里那十几行内的头文件和库文件路径，libopencv后面接的数字要根据自己下载的版本进行实际修改，这里我的版本是4.9.0，所以我后面接的数字是490。

  1. // https://code.visualstudio.com/docs/editor/tasks
  2. {
  3.     "version": "2.0.0",
  4.     "tasks": [
  5.         {
  6.         "label": "OpenCV_Compile", // 任务名称，与launch.json的preLaunchTask相对应
  7.         "command": "D:/mingw-w64/mingw64/bin/g++.exe",   // 要使用的编译器，C++用g++
  8.         "args": [
  9.             "${file}",//当前文件名
  10.             "-o",    // 指定输出文件名，不加该参数则默认输出a.exe，Linux下默认a.out
  11.             "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.exe",
  12.             "-g",    // 生成和调试有关的信息
  13.             "-m64", // 不知为何有时会生成16位应用而无法运行，加上此条可强制生成64位的
  14.             "-Wall", // 开启额外警告
  15.             "-static-libgcc",     // 静态链接libgcc，一般都会加上
  16.             "-finput-charset=UTF-8",
  17.             "-fexec-charset=GBK", // 生成的程序使用GBK编码，不加这条会导致Win下输出中文乱码；繁体系统改成BIG5
  18.             "-std=c++17", // 要用的语言标准，根据自己的需要修改。
  19.             // 扩展参数
  20.             // -I 头文件目录
  21.             // -L 库文件目录
  22.             // -l 库文件
  23.             "-I", "D:/Opencv/OpenCV_build/install/include",
  24.             "-I", "D:/Opencv/OpenCV_build/install/include/opencv2",
  25.             "-L", "D:/Opencv/OpenCV_build/install/x64/mingw/bin",
  26.             "-l", "libopencv_calib3d490",
  27.             "-l", "libopencv_core490",
  28.             "-l", "libopencv_dnn490",
  29.             "-l", "libopencv_features2d490",
  30.             "-l", "libopencv_flann490",
  31.             "-l", "libopencv_gapi490",
  32.             "-l", "libopencv_highgui490",
  33.             "-l", "libopencv_imgcodecs490",
  34.             "-l", "libopencv_imgproc490",
  35.             "-l", "libopencv_ml490",
  36.             "-l", "libopencv_objdetect490",
  37.             "-l", "libopencv_photo490",
  38.             "-l", "libopencv_stitching490",
  39.             "-l", "libopencv_video490",
  40.             "-l", "libopencv_videoio490",
  41.             "-l", "libopencv_ximgproc490" //这是额外添加的扩展动态链接库，如果没有添加contrib扩展可以删除这一行 
  42.             ], // 编译的命令，其实相当于VSC帮你在终端中输了这些东西
  43.         "type": "process", // process是把预定义变量和转义解析后直接全部传给command；shell相当于先打开shell再输入命令，所以args还会经过shell再解析一遍
  44.         "group": {
  45.             "kind": "build",
  46.             "isDefault": true // 不为true时ctrl shift B就要手动选择了
  47.         },
  48.         "presentation": {
  49.             "echo": true,
  50.             "reveal": "always", // 执行任务时是否跳转到终端面板，可以为always，silent，never。具体参见VSC的文档
  51.             "focus": false,     // 设为true后可以使执行task时焦点聚集在终端，但对编译C/C++来说，设为true没有意义
  52.             "panel": "shared"   // 不同的文件的编译信息共享一个终端面板
  53.         },
  54.         "problemMatcher":"$gcc" // 捕捉编译时终端里的报错信息到问题面板中，修改代码后需要重新编译才会再次触发
  55.         // 本来有Lint，再开problemMatcher就有双重报错，但MinGW的Lint效果实在太差了；用Clang可以注释掉
  56.     }]
  57. }

        三、测试

        创建一个新的cpp文件，通过一个简单的图像输出代码，测试我们的OpenCV库是否能够正常使用。

  1. #include <opencv2/opencv.hpp>  
  2. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
  3.   
  4. int main(int argc, char** argv) {  
  5.     // 读取图像文件  
  6.     cv::Mat img = cv::imread("C:/users/86195/desktop/6.png"); //这里填写你要读取的图像的路径
  7.   
  8.     // 检查图像是否正确读取  
  9.     if (img.empty()) {  
  10.         std::cout << "无法打开或找到图像" << std::endl;  
  11.         return -1;  
  12.     }  
  13.   
  14.     // 创建一个窗口来显示图像  
  15.     cv::namedWindow("Display Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE);  
  16.   
  17.     // 在窗口中显示图像  
  18.     cv::imshow("Display Image", img);  
  19.   
  20.     // 等待键盘输入，然后关闭窗口  
  21.     cv::waitKey(0);  
  22.     return 0;  
  23. }

        如果能够正常显示图像，证明OpenCV库已经可以正常使用，环境配置就完成啦！

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