windows下编译以及使用OpenCV的方式

在windows下编译使用opencv有两种方式：

1、使用官网编译好的库，配置下环境变量和c++的库目录，包含目录include路径，链接器-输入里面填上opencv_worldxx.lib文件

2、使用cmake 按需编译所需要的库，例如使用一些第三方模块：wechat_qrcode，这个时候，就需要使用cmake编译opencv_contrib模块，以下详细的介绍两种使用方法：

第一种方法：

第一部分：下载 OpenCV

  1. 访问 OpenCV 官网的发布页面：
    https://opencv.org/releases/

  2. 选择适合的 Windows 版本点击下载。对于初学者，推荐下载最新的稳定版（例如 OpenCV 4.9.0）。你会下载到一个名为 opencv-4.9.0-windows.exe 的文件。

  3. 双击运行这个 .exe 文件。它实际上是一个自解压压缩包。选择一个你喜欢的路径进行解压，例如 D:\Opencv。这很重要，后续配置需要用到这个路径。

    • 建议路径不要有中文和空格，以免引起不必要的麻烦。

  4. 解压完成后，你的 OpenCV 目录结构应该类似这样：

    text

    Copy

    Download

    D:\Opencv
    └── build
    ├── include
    ├── x64
    │ └── vc16
    │ ├── bin
    │ ├── lib
    │ └── ...
    └── ...

    • build 目录包含我们开发所需的头文件和库文件。
    • include 目录是头文件所在位置。
    • x64 目录下根据编译器版本区分（vc16 = Visual Studio 2019, vc17 = Visual Studio 2022）。请根据你使用的 VS 版本选择对应的文件夹。

第二部分：配置系统环境变量

这一步的目的是让系统能够找到 OpenCV 的 .dll (动态链接库) 文件。

  1. 在 Windows 搜索框输入“环境变量”，选择 “编辑系统环境变量”。

  2. 在弹出的窗口中，点击下方的 “环境变量(N)...” 按钮。

  3. 在“系统变量”区域中，找到并选中名为 Path 的变量，然后点击 “编辑”。

  4. 点击 “新建”，然后添加你的 OpenCV 的 bin 目录路径。

    • 对于 VS 2022，路径通常是：D:\Opencv\build\x64\vc17\bin
    • 对于 VS 2019，路径通常是：D:\Opencv\build\x64\vc16\bin

  5. 点击 “确定” 保存所有更改。

  6. 重要：为了使环境变量生效，你需要重启任何正在运行的 Visual Studio 实例。最好重启一下电脑，确保万无一失。

第三部分：在 Visual Studio 中配置项目

现在我们来创建一个新的 Visual Studio 项目并配置它。请注意，这些配置是针对每个项目进行的，也就是说，你新建一个项目，就需要重新配置一次。

步骤 1：创建新项目

  1. 打开 Visual Studio，选择 “创建新项目”。
  2. 选择 “控制台应用” 模板（C++），点击“下一步”。
  3. 为项目命名（例如 OpenCV_Test），选择位置，然后点击“创建”。

步骤 2：调整项目属性（关键步骤）

我们需要告诉 Visual Studio 去哪里找 OpenCV 的头文件(.hpp) 和库文件(.lib)。

  1. 确保顶部解决方案平台是 x64。OpenCV 预编译库是 x64 的，Debug 和 Release 模式都需要是 x64。

    • 默认可能是 Win32，点击下拉菜单选择 x64。如果没有，选择“配置管理器”->“活动解决方案平台”->“新建”->选择“x64”。

  2. 在“解决方案资源管理器”中，右键点击你的项目名称，选择 “属性”。

  3. 确保顶部的“配置”和“平台”是你想要设置的（例如 Debug 和 x64）。我们先配置 Debug 模式。

  4. 配置 VC++ 目录：

    • 包含目录：点击“包含目录”，点击下拉箭头->“编辑”。

      • 添加你的 OpenCV 的 include 路径：
        D:\Opencv\build\include
        D:\Opencv\build\include\opencv2
      • (添加一个之后按回车再添加下一个)

    • 库目录：点击“库目录”，点击下拉箭头->“编辑”。

      • 添加你的 OpenCV 的 lib 路径：

        • 对于 VS 2022：D:\Opencv\build\x64\vc17\lib
        • 对于 VS 2019：D:\Opencv\build\x64\vc16\lib

  5. 配置 链接器 -> 输入 -> 附加依赖项：

    • 在左侧列表中，找到“链接器”->“输入”。
    • 在右侧点击“附加依赖项”，点击下拉箭头->“编辑”。
    • 这里我们需要添加 .lib 文件的名字。你需要去之前库目录（...\lib）下查看具体的文件名。
    • 通常，对于 Debug 模式，你需要添加 opencv_world490d.lib（末尾的 d 代表 Debug）。
    • 对于 Release 模式，你需要添加 opencv_world490.lib（没有 d）。
    • 注意：490 代表版本号 4.9.0，请根据你下载的实际版本进行修改。

  6. 重复配置：现在，在属性页顶部的“配置”下拉框中，选择 Release，然后重复第 4 步和第 5 步（库目录相同，但附加依赖项要改为不带 d 的 .lib 文件）。

  7. 点击“应用”和“确定”保存所有配置。

第四部分：测试代码

现在，让我们写一个简单的程序来测试配置是否成功。

在你的 main.cpp 文件中，粘贴以下代码。这段代码会读取一张图片并显示它

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 请确保在项目目录下有一名为 "test.jpg" 的图片
    // 或者使用绝对路径，例如：Mat img = imread("D:/images/test.jpg");
    Mat img = imread("test.jpg"); 

    if (img.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image!" << endl;
        return -1;
    }

    namedWindow("OpenCV Test", WINDOW_AUTOSIZE); // 创建一个窗口
    imshow("OpenCV Test", img); // 在窗口中显示图片

    waitKey(0); // 等待任意按键按下

    return 0;
}

第二种方法：

由于 Windows 下预编译的 OpenCV 通常不包含 opencv_contrib 模块，因此需要从源码编译。下面是一个清晰的步骤指南，希望能帮你顺利完成。

🧰 编译前的准备
首先，你需要准备好以下工具和源码：

  1. 安装 Visual Studio：确保已安装 Visual Studio 2019 或 2022，并选择使用 C++ 的桌面开发 工作负载。

  2. 安装 CMake：从 CMake 官网 下载并安装 Windows 版本的 CMake。安装时记得勾选 "Add CMake to the system PATH for all users" 选项。

  3. 下载 OpenCV 及 opencv_contrib 源码：

    • OpenCV 源码：从 OpenCV GitHub Releases 下载 OpenCV 4.10.0 的源码 zip 包（例如 opencv-4.10.0.zip）。
    • opencv_contrib 源码：从 opencv_contrib GitHub Releases 下载与 OpenCV 版本匹配的 opencv_contrib 源码 zip 包（例如 opencv_contrib-4.10.0.zip）。
    • 将这两个 zip 包解压到你能找到的目录，例如 D:\opencv\opencv-4.10.0 和 D:\opencv\opencv_contrib-4.10.0。务必确保两者的版本一致。

📦 编译步骤
编译 OpenCV 主要可以通过 CMake GUI 进行配置，然后用 Visual Studio 编译。

1. 使用 CMake GUI 配置项目

  1. 打开 CMake GUI。

  2. 设置源码路径和构建路径：

    • 在 "Where is the source code:" 栏，选择你的 OpenCV 源码目录（例如 D:/opencv/opencv-4.10.0）。
    • 在 "Where to build the binaries:" 栏，创建一个新的空目录作为构建目录（例如 D:/opencv/opencv-4.10.0/build）。在源码目录外新建构建目录是推荐的做法。

  3. 首次 Configure：

    • 点击 "Configure" 按钮。
    • 在弹出的对话框中，指定生成器（Generator）为你的 Visual Studio 版本和目标平台（例如 "Visual Studio 17 2022"），并选择 "Use default native compilers"，平台可选 x64。
    • 点击 "Finish"。CMake 会开始初始配置，这个过程可能会持续几分钟。

  4. 处理配置中的问题：首次配置后，可能会出现一些红色高亮的配置项。如果遇到网络问题导致某些文件（如 ippicv、ffmpeg、face_landmark_model.dat 等）下载失败910，可以尝试：

    • 手动下载：根据 build/CMakeDownloadLog.txt 日志中的 URL 手动下载这些文件。
    • 修改 CMake 脚本：将相应 .cmake 文件（如 opencv_contrib/modules/xfeatures2d/cmake/download_boostdesc.cmake, opencv_contrib/modules/xfeatures2d/cmake/download_vgg.cmake, opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake 等）中的下载 URL 替换为本地文件路径（例如 file:///D:/opencv/downloads/face_landmark_model.dat）9。

  5. 指定 opencv_contrib 模块并设置关键选项：

    • 在 CMake GUI 的搜索框中搜索 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，并将其值设置为你的 opencv_contrib 源码中的 modules 目录的路径（例如 D:/opencv/opencv_contrib-4.10.0/modules）125。

    • 根据需求调整其他选项（以下是一些常见的）如果需要使用java环境下的，那在cmake下搜索java，并把对钩取消掉，同理，将所有test的相关项也取消掉，加快编译速度：

      选项名 推荐设置 说明
      BUILD_opencv_world OFF (或 ON) 是否将所有模块打包成一个 opencv_world.lib 文件，方便管理，但文件较大。
      OPENCV_ENABLE_NONFREE ON 如果你想使用 SIFT、SURF 等专利算法，或者 wechat_qrcode，请务必开启。
      WITH_CUDA OFF (或 ON) 是否启用 CUDA 支持。如果你有 NVIDIA 显卡并需要 GPU 加速，可以开启。
      BUILD_EXAMPLES ON (或 OFF) 是否编译示例代码。
      BUILD_TESTS OFF 是否编译测试代码，通常可以关闭以加快编译速度。
      CMAKE_INSTALL_PREFIX 指定安装目录，例如 D:/opencv/opencv-4.10.0/install。

    • 再次点击 "Configure"。可能需要多次点击 "Configure" 直到没有新的红色条目出现。

    • 点击 "Generate" 生成 Visual Studio 的解决方案文件（.sln）。成功后会出现 "Generating done"。

2. 使用 Visual Studio 编译和安装

  1. 打开解决方案文件：在 CMake 指定的构建目录（例如 D:/opencv/opencv-4.10.0/build）中找到 OpenCV.sln 文件，用 Visual Studio 打开。

  2. 选择编译配置：在 Visual Studio 顶部的工具栏中，将解决方案配置（Solution Configuration）切换到 Release 模式，平台选择 x64。

  3. 编译：

    • 在解决方案资源管理器（Solution Explorer）中，右键点击 ALL_BUILD 项目，选择 "生成" (Build)。这个过程非常耗时（可能长达数小时），请耐心等待。
    • 编译成功后，再右键点击 INSTALL 项目，选择 "生成" (Build)。这会将编译好的文件复制到你在 CMAKE_INSTALL_PREFIX 中指定的安装目录。

3. 配置你的项目使用新编译的 OpenCV

编译安装完成后，你的安装目录（例如 D:/opencv/opencv-4.10.0/install）下会有 include, lib, bin 等文件夹。

  1. 环境变量：将安装目录下的 bin 文件夹（例如 D:\opencv\opencv-4.10.0\install\x64\vc17\bin）添加到系统的 Path 环境变量中，并重启电脑或至少重启 Visual Studio。

  2. VS 项目配置：在你的项目属性中做如下设置8：

    • VC++ 目录 > 包含目录：添加 D:\opencv\opencv-4.10.0\install\include
    • VC++ 目录 > 库目录：添加 D:\opencv\opencv-4.10.0\install\x64\vc17\lib (注意 vc17 对应 VS2022, vc16 对应 VS2019)
    • 链接器 > 输入 > 附加依赖项：添加 opencv_world4100.lib (Release 模式) 或 opencv_world4100d.lib (Debug 模式)。如果你没有开启 BUILD_opencv_world，则需要添加所有你需要的模块对应的 .lib 文件（例如 opencv_core4100.lib, opencv_imgproc4100.lib, opencv_wechat_qrcode4100.lib 等）。

⚡ 注意事项

  • 版本匹配：务必确保 opencv 和 opencv_contrib 的版本号完全一致35。
  • 网络与下载：编译过程中下载第三方依赖是常见问题，手动干预是解决方案之一910。
  • 编译时间：编译 OpenCV 需要较长时间，且对电脑硬件有一定要求。
  • 磁盘空间：确保有足够的磁盘空间（至少 20-30GB 空闲空间）。
  • 权限问题：确保 CMake 和 Visual Studio 有必要的文件系统写入权限。
  • 文档参考：OpenCV 官方文档和 opencv_contrib 仓库的 README 是最好的参考14。

总结一下使用opencv的方式

方法一：使用编译好的cmake模块文件

例如，我使用cmake编译好的文件目录在：E:\opencv\410source\builder\install，目录结构如下：

AAA

那么我创建一个使用opencv的makefile文件如下即可：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(VedioTest)

# 设置OpenCV_DIR变量指向包含OpenCVConfig.cmake的目录
set(OpenCV_DIR "E:/opencv/410source/builder/install")

# 查找OpenCV包
find_package(OpenCV REQUIRED)

# 添加你的可执行文件
add_executable(${PROJECT_NAME} "main.cpp")

# 链接OpenCV库
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})

测试代码如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

int main() {
    std::cout << "OpenCV Camera Test" << std::endl;
    std::cout << "OpenCV version: " << CV_VERSION << std::endl;

    // 打开默认摄像头（0表示第一个摄像头）
    cv::VideoCapture cap(0);

    // 检查摄像头是否成功打开
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "Error: Could not open camera!" << std::endl;
        return -1;
    }

    std::cout << "Camera opened successfully!" << std::endl;
    std::cout << "Press 'q' to quit" << std::endl;

    // 创建窗口
    cv::namedWindow("Camera", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::resizeWindow("Camera", 800, 600);

    cv::Mat frame;

    while (true) {
        // 读取一帧
        cap >> frame;

        // 检查是否成功读取
        if (frame.empty()) {
            std::cerr << "Error: Empty frame!" << std::endl;
            break;
        }

        // 获取帧的尺寸
        int width = frame.cols;
        int height = frame.rows;

        // 在画面上显示信息
        cv::putText(frame,
            "Camera Test - Press 'q' to quit",
            cv::Point(50, 50),
            cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            1.0,
            cv::Scalar(0, 255, 0),
            2);

        // 显示分辨率
        std::string resolution = "Resolution: " + std::to_string(width) + "x" + std::to_string(height);
        cv::putText(frame,
            resolution,
            cv::Point(50, 100),
            cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.8,
            cv::Scalar(255, 255, 0),
            1);

        // 显示FPS（简化版）
        cv::putText(frame,
            "FPS: ~30",
            cv::Point(50, 150),
            cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.8,
            cv::Scalar(255, 255, 0),
            1);

        // 显示图像
        cv::imshow("Camera", frame);

        // 等待按键，'q'退出
        char key = cv::waitKey(1);
        if (key == 'q' || key == 'Q') {
            break;
        }
    }

    // 释放摄像头
    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();

    std::cout << "Camera closed. Program ended." << std::endl;

    return 0;
}

构建指令

# 在项目目录下
mkdir build
cd build
cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64  # 根据你的VS版本调整
cmake --build . --config Release

target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})，新手的疑问是，这句一定要写吗，然后如果一定要写，我如何知道变量名是OpenCV_LIBS？

是的，必须写！ 因为：

  • find_package 只是发现了库的位置和信息
  • target_link_libraries 才是实际使用这些库进行链接

类比：

  • find_package = 找到图书馆的位置和藏书目录
  • target_link_libraries = 真正从图书馆借出这些书来使用

2. 如何知道变量名是 OpenCV_LIBS？

方法1：查阅官方文档

OpenCV官方文档明确说明：

# OpenCV的CMake文档指出
OpenCV_LIBS          # 包含所有需要链接的库
OpenCV_INCLUDE_DIRS  # 包含所有头文件路径
OpenCV_VERSION       # OpenCV版本

方法2：查看配置文件

你可以直接查看 OpenCVConfig.cmake 文件：

# 在linux系统中
cat "E:/opencv/410source/builder/install/OpenCVConfig.cmake" | grep -i "set.*lib"
# 在window系统中
使用记事本打开看下

你会看到类似：

set(OpenCV_LIBS opencv_world410)
set(OpenCV_LIBRARIES opencv_world410)

方法3：CMake的命名规范

OpenCV遵循CMake的通用命名约定：

变量类型 命名模式 示例
库列表 <PackageName>_LIBS 或 <PackageName>_LIBRARIES OpenCV_LIBS
包含目录 <PackageName>_INCLUDE_DIRS OpenCV_INCLUDE_DIRS
版本 <PackageName>_VERSION OpenCV_VERSION
定义 <PackageName>_DEFINITIONS OpenCV_DEFINITIONS

3. 还有其他可能的变量名

不同的包可能使用不同的变量名：

# OpenCV
target_link_libraries(myapp ${OpenCV_LIBS})
# 或
target_link_libraries(myapp ${OpenCV_LIBRARIES})

# Boost
target_link_libraries(myapp ${Boost_LIBRARIES})

# PCL
target_link_libraries(myapp ${PCL_LIBRARIES})

# ITK
target_link_libraries(myapp ${ITK_LIBRARIES})

总结

  1. target_link_libraries必须写：这是实际使用库的步骤
  2. 变量名来源于库的配置文件：OpenCV开发者定义了这些变量名
  3. 查阅文档是最可靠的方法：每个库的变量名可能不同
  4. 可以使用调试输出查看：在CMakeLists.txt中打印所有相关变量
  5. 现代CMake倾向于使用目标：如 opencv_core 而不是变量

方法二：手动配置依赖

1、添加include
2、添加链接文件

posted @ 2025-09-01 14:02  Tlink  阅读(226)  评论(0)    收藏  举报