OpenCV安装与开发环境配置详解

一、OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别等领域。OpenCV具有跨平台性，可在Windows、Linux和Mac OS等操作系统上运行。
二、安装OpenCV

1. OpenCV 3.0
   OpenCV 3.0采用了全新的C++接口，但仍然支持之前的Python和MATLAB接口。安装前需要先安装CMake，然后下载OpenCV 3.0的源码，通过CMake进行配置和生成Makefile，最后编译安装。具体步骤如下：
   （1）下载OpenCV 3.0源码：访问OpenCV官网，下载最新版本的源码包。
   （2）安装CMake：访问CMake官网，下载并安装适合你操作系统的版本。
   （3）配置OpenCV 3.0：打开命令行终端，进入OpenCV源码目录，运行CMake进行配置。根据需要选择构建类型和配置选项，例如选择安装目录和是否生成GUI应用程序等。
   （4）编译安装：根据CMake的输出，进入Build目录，执行相应的编译命令（如make -j4），等待编译完成。最后，进入Install目录，执行安装命令（如make install）。
2. OpenCV 2.4.8/2.4.9
   对于Python用户，可以选择安装预编译的二进制文件或使用包管理器进行安装。对于C++用户，可以选择从源码编译或使用包管理器。以下是使用预编译二进制文件的安装步骤：
   （1）访问OpenCV官网，下载适合你操作系统的预编译二进制文件。
   （2）解压下载的文件，将其安装到指定目录下。
   三、配置开发环境
   对于使用Visual Studio的用户，需要配置OpenCV开发环境。以下是配置步骤：
3. 打开Visual Studio，创建一个新项目。
4. 在项目属性中，选择“VC++ Directories”，设置include和lib目录的路径为OpenCV的include和lib目录。
5. 在“Linker”选项卡中，添加OpenCV的lib文件目录和lib文件名。根据需要选择不同的库文件，例如opencv_core300.lib、opencv_imgproc300.lib等。
6. 在“Debugging”选项卡中，设置启动选项为“No(/NODEBUG)”，以便在调试时禁用调试信息。
7. 在代码中包含OpenCV的头文件，例如#include
8. 在代码中添加必要的命名空间：using namespace cv;
   四、注意事项
9. 在配置环境变量时，需要将OpenCV的bin目录添加到系统变量Path中，以便在命令行终端中直接调用opencv命令。
10. 对于Python用户，需要将OpenCV的Python库文件路径添加到系统环境变量PYTHONPATH中，以便Python能够找到OpenCV库文件。
11. 不同版本的OpenCV可能会有一些差异，因此建议查阅相应版本的官方文档以获取更详细的信息。
    总结：通过本文的介绍，你已经了解了如何安装OpenCV并配置开发环境。现在你可以开始学习和应用OpenCV了。记住，实践是学习编程的关键，要不断尝试和探索才能掌握OpenCV的精髓。祝你在计算机视觉领域取得更大的成就！