VS2022 配置OpenCV开发环境详细教程

OpenCV

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，由Intel开发并首先发布于1999年。OpenCV被广泛用于实时图像处理、视频分析、物体检测、面部识别、机器人视觉以及许多其他领域。它支持C++、Python、Java等多种编程语言，并且提供了数百种计算机视觉算法，包括但不限于：

图像处理：图像滤波、几何变换、直方图均衡化等。
特征检测和描述：SIFT、SURF、ORB等。
物体检测：使用Haar级联或深度学习模型检测人脸、行人等。
视频分析：运动检测、背景减除等。
机器学习：OpenCV集成了一些机器学习框架，可以用于训练和使用分类器。
深度学习：OpenCV 3.4及以上版本支持深度学习模型，特别是使用DNN（Deep Neural Network）模块。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它的历史和发展可以追溯到1999年。以下是OpenCV历史的一些关键点：

起源：OpenCV项目由Intel公司在1999年启动，旨在创建一个免费的、开源的计算机视觉库，并开放其源代码以推动计算机视觉领域的研究和发展。
开源发布：2000年，OpenCV发布了第一个公开版本，这标志着OpenCV开源计划的正式启动。
发展：
2005年，OpenCV 2.0 版本发布，引入了面向对象的接口、多核支持、Python 接口等功能。
2008年，OpenCV加入Google Summer of Code（GSoC）项目，促进了社区的发展。
2011年，OpenCV 2.3 版本发布，引入了更快的图像处理算法、CUDA加速支持等。
重大更新：
2015年，OpenCV 3.0 版本发布，带来了重大变化，包括C++11支持、模块化架构、DNN模块等。
2018年，OpenCV 4.0 版本发布，引入了C++11重构、DNN模块的改进、Vulkan后端、性能优化等。
持续发展：从2019年的4.1版本开始，OpenCV继续改进和优化各种功能，如图像处理算法、目标检测算法等。
版本更新：OpenCV持续更新迭代，推出了4.2、4.3、4.4等多个版本，不断引入新功能和改进。
架构支持：2022年12月8日，龙芯中科宣布，OpenCV开源社区正式合入了对LoongArch架构支持的代码，优化后的OpenCV性能显著提升。
最新动态：截至2024年，OpenCV已经发展到4.5版本，且在2022年12月29日发布了4.7.0版，带来了全新的ONNX层，提高了DNN代码的卷积性能。

VS2022配置OpenCV过程

下载OpenCV库：https://opencv.org/
点击opencv-4.9.0-windows.exe
选择合适的目录
提取
在预定目录可以看到提取的文件
将bin目录添加到系统环境变量opencv\build\x64\vc16\bin
按照系统-系统信息-高级系统设置-环境变量-系统环境变量path-新建-确定顺序，将opencv库路径添加到系统变量中。
重启计算机
开始验证OpenCV，打开VS2022，新建一个项目
空项目已经建立好，点击“项目”，下拉“属性”。
配置属性，将下载的OpenCV里include文件目录放到包含目录中。
将OpenCV的lib库文件路径放到库目录中。
修改链接器，将OpenCV中lib库里的opencv_world490d.lib文件名复制到附加依赖项中。
环境配置好，开始测试代码
写测试代码，运行demo

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图片
    cv::Mat img = cv::imread("amy.png");

    // 检查图片是否成功读取
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Error: Loading image" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建窗口并显示图片
    cv::namedWindow("Image Display", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::imshow("Image Display", img);

    // 等待按键事件，之后关闭窗口
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}