學習OpenCV的學習筆記系列之-- 環境配置2，opencv學習筆記

學習OpenCV的學習筆記系列之-- 環境配置2，opencv學習筆記

要想學好OpenCV，首先當然要知道怎麼配置環境了。以本人的配置環境為例，步驟如下。

第一步 下載及解壓OpenCV源碼

雖然很多第三方網站及一些學習論壇會提供OpenCV的源碼下載，但是還是推薦到官網進行下載，這樣可以避免很多麻煩！（病毒？木馬？你懂得！）

官網的如下：

http://opencv.org/downloads.html

在此地址的介面上可以找到最新版本的OpenCV源碼。我使用的是2014-04-25更新的2.4.9版本（目前最新），根據自己的系統選擇對應的源碼版本。

因為我的電腦是WIN7x64Bit的，所以選擇“OpenCV for Windows”這個連結下載。

下載完成後，就可以見到這個exe的代碼解壓縮程式了

雙擊進入解壓程式，選擇解壓目錄，此處選擇的是G盤

點擊“Extract”按鈕，程式就會自動將OpenCV的原始碼解壓到G的“opencv”目錄下（這個目錄是自己產生的，不需要在釋放程式裡寫出來！）。

在“G:\opencv”目錄下，我們可以看到有“build”檔案夾及“source”兩個檔案夾。

第二步 配置OpenCV系統變數路徑

在安裝完OpenCV的原始碼之後，就要開始配置OpenCV的系統路徑了。

在開始菜單的“電腦”上點擊右鍵選擇“屬性”，在彈出的介面左側點擊“進階系統設定”，然後在“系統屬性”對話方塊中選擇“進階”選項卡

點擊“環境變數”按鈕

在彈出來的“環境變數”對話方塊下方的“系統變數”區，找到“Path”選項，然後雙擊

在彈出來的“編輯系統變數”對話方塊中，在“變數值”這一欄添加（注意是添加，就是在這一欄的最後使用分號隔開後添加）“G:\opencv\build\x86\vc10\bin;”及“G:\opencv\build\x64\vc10\bin;”（如果是32位系統，就可以不用後面這個）。

至此，OpenCV的系統變數的路徑配置完畢。

第三步 VS2010環境配置

開啟Visual Studio 2010，建立一個Visual C++項目，選擇“Win32控制台應用程式”，名字“HelloOpenCV”，位置隨意，然後點擊確定。

在彈出來的“Win32應用程式嚮導”對話方塊中 點擊 “下一步”

在接下來介面的“附加選項”中，勾選“空項目”，然後點擊“完成”。

在“HelloOpenCV”的項目工程介面中，點擊功能表列的“視圖”，選擇“其他視窗”，點擊“屬性管理員”。

在彈出來的“屬性管理員”中找到“Debug | Win32”檔案夾展開，雙擊“Microsoft.Cpp.Win32.user”選項。

在接下來的“Microsoft.Cpp.Win32.user”屬性頁面中找到“通用屬性”下的“VC++目錄”選項，在其右側的“包括目錄”中，點擊“編輯”。

在彈出的“包含目錄”對話方塊中，建立3個包含目錄路徑：

1. G:\opencv\build\include

2. G:\opencv\build\include\opencv

3. G:\opencv\build\include\opencv2

點擊“確定”。

然後如法炮製，在“庫目錄”中添加OpenCV靜態庫的目錄路徑。

不管是不是64位系統，此處只需要添加“G:\opencv\build\x86\vc10\lib”就可以了，沒必要添加“G:\opencv\build\x64\vc10\lib”，除非你用的編譯器是64位的。

接下來配置動態連結程式庫

在Microsoft.Cpp.Win32.user”屬性頁面中點擊“連結器”中的“輸入選項”，點擊小箭頭，選擇“編輯”。

在彈出的“附加依賴項”對話方塊中添加以下路徑：

opencv_ml249d.lib
opencv_calib3d249d.lib
opencv_contrib249d.lib
opencv_core249d.lib
opencv_features2d249d.lib
opencv_flann249d.lib
opencv_gpu249d.lib
opencv_highgui249d.lib
opencv_imgproc249d.lib
opencv_legacy249d.lib
opencv_objdetect249d.lib
opencv_ts249d.lib
opencv_video249d.lib
opencv_nonfree249d.lib
opencv_ocl249d.lib
opencv_photo249d.lib
opencv_stitching249d.lib
opencv_superres249d.lib
opencv_videostab249d.lib

opencv_objdetect249.lib
opencv_ts249.lib
opencv_video249.lib
opencv_nonfree249.lib
opencv_ocl249.lib
opencv_photo249.lib
opencv_stitching249.lib
opencv_superres249.lib
opencv_videostab249.lib
opencv_calib3d249.lib
opencv_contrib249.lib
opencv_core249.lib
opencv_features2d249.lib
opencv_flann249.lib
opencv_gpu249.lib
opencv_highgui249.lib
opencv_imgproc249.lib
opencv_legacy249.lib
opencv_ml249.lib

這其中，藍色的是偵錯模式下的庫檔案，可以看出其名稱後面都帶一個“d”（代表debug），紅色的是release模式下的庫檔案，都不帶“d”尾碼的。

一般我們在這裡把帶d和不帶d的統統寫在這裡，因為以後建立所有工程時都會繼承這些公用屬性，以後也就不用每個工程都配置一番，省時省力。

第四步 工程測試

在經曆完以上步驟後，最好重啟一下系統，讓我們的一些配置生效，以避免接下來的測試出錯。

在我們建立的“HelloOpenCV”工程的“方案總管”中，右鍵點擊“源檔案”添加一個建立項。

在“添加新項”對話方塊中選擇添加一個“C++檔案(.cpp)”檔案，命名為“main”，點擊“添加”。

在main.cpp檔案中添加如下代碼：

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace cv;int main(){// 讀入一張圖片Mat myImg=imread("test.jpg");// 建立一個名為 "HelloOpenCV"的視窗namedWindow("HelloOpenCV");// 顯示視窗imshow("HelloOpenCV",myImg);// 等待10s後視窗關閉waitKey(10000);}

百度一張圖片，改名為“test.jpg”，放入工程檔案目錄，然後編譯，編譯通過後，點擊調試。

效果如下：

至此，所有配置完成並測試通過。接下來，就可以享受OpenCV帶給我們的各種驚喜了。

openCV基礎問題（學習opencv例2）

CvCapture* capture = cvCreateFileCapture( );
改成這樣的話，一定要在設定中給變數，你在設定中給test.avi給argv[1] ，那樣才能行
 
怎學習opencv比較有效率？個opencv老師

從被實驗室推薦OpenCV到使用編程用了一個星期，感覺學習這個跟學習大多數程式工具是一樣的，就是實踐出真知。
1.首先是參考書，推薦你一本比較基礎的，我覺得非常適合上手。
《OpenCV教程——基礎篇》北航出版社
北航的虛擬現實實驗室許多師生都在使用opencv，有相當多的經驗，這書品質相當不錯，簡單易上手。附帶的光碟片中代碼可靠性相當高，有些直接就是某些演算法或問題的實現。
2.然後是學習方法。程式工具的學習與其他課程相當不同。如果為了考試，你大可不必理會這一套，根據考試科目的推薦教科書劃書背重點就好了，再做幾套習題，幾套試卷，答答疑，分數一定不錯。如果為了能夠真正使用，就要求邊學邊用。
3.具體過程：
建議先總覽全書，掌握OpenCV的架構和結構，結合緒論或是概述，瞭解OpenCV的使用方式和用途。一般書上會給出環境配置和需要下載的工具，請嚴格按照書上的要求做。書上推薦用VC++ 6.0，是有道理的，因為這個版本的VC有著相當廣大的使用基礎，CSDN，PUDN等論壇中都有大量的代碼支援。而且國內外師生的使用經驗也很豐富。我曾經使用VS 2008來完成，結果發現環境變數等配置遠比這個要複雜，以後學習過程中出了莫名其妙的問題還要逐步排查。

建議根據章節瞭解每個局部功能，先正確運行書上的例子（光碟片有代碼）。再次基礎上進行功能修改和消化，達到融會貫通。比如書上教會你opencv的映像格式，那麼你需要重點考慮映像資料的讀寫操作，在此基礎上試著插入演算法，對映像進行修改（比如簡單的翻轉、反色等等）。這種方法保證了你吃透了每一個例子，並且能區分關鍵代碼和通用代碼，方便你以後代碼融合使用。你不需要知道每一個函數的實現過程，你只需要知道每個函數的參數是什麼，功能是什麼，有什麼特殊要求（比像格式，參數記憶體配置）。如果不清楚，除了可以參考SDK的說明文檔，或者MSDN，也可以上百度知道或者自己寫簡單的剝離程式測試每個函數。

建議根據某個課題融合你所瞭解的方法，完成一個小小的項目。比如，你做個臉部偵測或是行人檢測。這些東西都有相當成熟的技術，大量的論文，實現方法五花八門。你不必被紛繁的論文所嚇倒，吸收其優秀的演算法思想，去其糟粕取其精，結合你自己的演算法完成任務就行。這樣，你可以在此基礎上撰寫你自己的論文，編寫示範程式來支援你的論文，做實驗程式來測試你的資料。如果你完成了這些步驟，可以說，你的opencv就算入門了。

以上都是我的個人見解，並不具有說服力，只是給喜歡學習程式設計的同學們交流一下。