OPENCV下载与安装

OpenCV下载与安装
可以在/downloads.html上下载各种版本的OpenCV的源码，Windows、Linux/Mac、iOS、Android都有相应的版本，所以OpenCV可以满足在各种操作系统下的开发，一般来说现有的无人驾驶智能车视觉信息认知计算研究团队都是在Windows和Linux平台下开发。

目前OpenCV最新发布的是OpenCV3.0BETA版本（这是一个公测版本），本书所有的视觉算法是基于OpenCV2.4.3版本实现的。

OpenCV下载后安装极其简单，下面是一个以OpenCV2.4.3版本为例的具体安装过程。

OpenCV下载后是一个可执行文件（.exe文件），如OpenCV-2.4.3.exe，安装的时候只需要直接运行这个可执行文件，运行后或得到图1-4的安装路径的选择界面，安装过程实质就是一个解压过程。

图1-4OpenCV安装的路径选择
如1-4所示是将OpenCV解压在计算机的C盘，安装（解压）完成后，可以在C盘中找到一个名称为opencv的文件夹，若能找到，
说明OpenCV安装完毕。

不建议将OpenCV安装在C盘中（C盘一般是系统盘），因为OpenCV解压后的文件比较大。

1.2.3环境配置
OpenCV安装完之后还需要进行环境配置才能使用，本书是以Windows7+Microsoft Visual Studio2010下OpenCV2.4.3的环境配置为案例介绍。

（1）设置OpenCV环境变量
OpenCV库函数需要通过用户环境变量调用所需要的库文件。

点击：开始->计算机(右击)->属性->高级系统设置->高级->环境变量，在用户变量里新建一项：
变量名：path
变量值：C:\opencv\build\x86\vc10\bin
图1-5设置环境变量
如果已经有path项，在其变量值结尾添加英文分号“;”，然后再分号后面添加上面那个变量值。

也可在系统变量中找到path变量进行上述的操作。

这里的“x86”代表目标程序是32位的，如果要写64位的程序则选择“x64”文件夹。

后面的“vc10”代表使用Microsoft Visual Studio2010开发。

环境变量设置完毕之后注销用户，重新登录Windows，保证环境变量更新并起作用。

（2）创建Microsoft Visual Studio2010项目
打开Microsoft Visual Studio2010，新建一个项目，选择Visual C++->Win32->Win32Console Application，命名例如“OpencvTest”，如图1-6所示。

确定后将如图1-7所示进入Win32应用程序向导，点击“下一步”，进行应用程序设置，应用程序类型只选择控制台应用程序，附加选项勾选预编译头，因为程序中需要调用一些C++的库函数，所以最好勾选预编译头，如图1-8所示，最后点击“完成”。

那么一个Microsoft Visual Studio2010项目就创建好了，接下来只需要对项目进行配置，便可以对OpenCV的库函数进行调用了。

图1-6使用Microsoft Visual Studio2010新建一个项目
图1-7Win32应用程序向导
图1-8应用程序设置
（3）配置工程的OpenCV依赖
在解决方案中右击工程名，选择属性，如图1-9所示。

在弹出的窗口“OpencvTest属性页”中，配置是默认的“活动(Debug)”，平台选择“活动(Win32)”。

在左边选择配置属性->VC++目录，在右边的常规中编辑“包含目录”，如图1-10所示增加以下三项：
C:\opencv\build\include
C:\opencv\build\include\opencv
C:\opencv\build\include\opencv2
如图1-11所示在“库目录”中增加：C:\opencv\build\x86\vc10\lib
图1-9选择工程属性
图1-10编辑“包含目录”
图1-11编辑“库目录”
把配置改为“Release”，然后对包含目录和目录做同样的修改。

如果只写测试程序，只用Debug就行，那么“Release”可以不用修改。

一般来说Release版本程序比Debug的效率更高，这一点请注意。

仍然在“OpencvTest属性页”窗口下，配置选择活动(Debug)。

在左边选择配置属性->链接器->输入，在右面编辑“附加依赖项”，如图1-12所示增加以下若干项（可以根据具体的需要适当删减）：opencv_highgui243d.lib
opencv_calib3d243d.lib
opencv_contrib243d.lib
opencv_core243d.lib
opencv_features2d243d.lib
opencv_flann243d.lib
opencv_gpu243d.lib
opencv_imgproc243d.lib
opencv_legacy243d.lib
opencv_ml243d.lib
opencv_objdetect243d.lib
opencv_ts243d.lib
opencv_video243d.lib
图1-12编辑Debug版本“附加依赖项”
（同样，如果仅使用Debug模式，这一步可以跳过）把配置改为“Release”，如图1-13所示在“附加依赖项”增加以下若干项（在文件名上的区别仅在于在末尾少了一个“d”）：
opencv_highgui243.lib
opencv_calib3d243.lib
opencv_contrib243.lib
opencv_core243.lib
opencv_features2d243.lib
opencv_flann243.lib
opencv_gpu243.lib
opencv_imgproc243.lib
opencv_legacy243.lib
opencv_ml243.lib
opencv_objdetect243.lib
opencv_ts243.lib
opencv_video243.lib
图1-13编辑Release版本“附加依赖项”
到此，关于工程的OpenCV依赖就配置完毕了，接下来就可以通过一个程序例子进行测试了。

（4）例程测试
假设项目目录文件夹中有一张名为“lena.jpg”的图片，那么的程序则是读取这张图片并且显示，结果如图1-14
所示。

图1-14程序测试结果，显示一张图像//=================================================================//名称
:1-1.cpp //作者
:郑永荣//日期
:2014年11月25日//描述:opencv 环境配置测试，读取并显示一张图像
//=================================================================#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
int main ()
{
IplImage *img =cvLoadImage ("lena.jpg");//该图片就保存在这个项目下cvNamedWindow ("Image:",1);
cvShowImage ("Image:",img );
cvWaitKey ();
cvDestroyWindow ("Image:");
cvReleaseImage (&img );
return 0;
}
如果配置完环境后运行程序出现如图1-15所示的错误，那么可以如图1-16所示那样设置相应的属性值。

图1-15程序运行出现LINK错误
图1-16设置清单工具->输入和输出->嵌入清单的值为否。