VisualStudio配置COpenCV库的方法

　　  本文介绍在 Visual Studio 2022 中配置、编译 C++ 计算机视觉库 OpenCV  的方法。1 OpenCV库配置
　　  首先，我们进行 OpenCV  库的下载与安装。作为一个开源的库，我们直接在其官方下载网站（https://opencv.org/releases/）中进行下载即可；如下图所示，我们首先选择需要下载的操作系统。
　　  随后，即可在弹出的新界面中自动开始OpenCV  库的下载。
　　  下载完毕后，可以得到OpenCV  库的.exe  格式文件。
　　  我们双击这一.exe  格式文件，即可开始OpenCV  库的文件提取过程，也就相当于是安装过程；其中，我们首先需要选择OpenCV  库安装的路径。
　　  随后，即可开始OpenCV  库的文件提取。
　　  OpenCV  库文件提取完毕后，会得到如下所示的文件夹。这里建议将这一文件夹放在纯英文路径下。
　　  接下来，基于Win10用户变量、系统变量等两种环境变量的新建、编辑修改与删除提到的方法，配置OpenCV  库相关的环境路径。其中，需要在＂系统变量＂的＂Path＂中进行操作。
　　  如下图所示，我们将OpenCV  库中...builddvc15bin  路径放入＂系统变量＂的＂Path＂中，在我这里这一路径就是C:opencvbuilddvc15bin  。
　　  其中，需要注意的是，OpenCV  库中一般会有两个VC版本对应的文件夹，例如我这里下载的4.6.0  版本的OpenCV  库，其就有vc14  与vc15  两个文件夹；具体选择哪一个文件夹中的bin  文件夹，需要结合我们的Visual Studio软件版本来判断——一般的，只要Visual Studio软件版本是2017  年及之后的版本（例如我这里就是Visual Studio 2022），那么就选择vc15  这个文件夹；如果Visual Studio软件版本是2015  年的，那么就选择vc14  这个文件夹；如果Visual Studio软件版本是2015  年之前更早的版本，那么最好就更换老版本的OpenCV  库，从而找到适配的VC版本。
　　2 Visual Studio环境配置
　　  接下来，我们基于Visual Studio 2022的下载、安装与使用提到的方法，新建一个项目，其名称与路径大家可以自行设置。
　　  随后，按照上述文章中的方法，新建一个.cpp  格式的源文件。
　　  接下来，按照Visual Studio调用配置好的C++库的方法提到的方法，分别进行OpenCV  库的附加包含目录、附加库目录与附加依赖项的配置。
　　  首先，将附加包含目录配置为OpenCV  库的C:opencvbuildinclude  与C:opencvbuildincludeopencv2  等2个路径；如下图所示。
　　  随后，将附加库目录配置为OpenCV  库的C:opencvbuilddvc15lib  这一路径；如下图所示。这里需要注意，具体使用哪一个VC版本对应的文件夹路径，还是和前文提到的一样，依据大家的Visual Studio版本来确定。
　　  最后，我们找到OpenCV  库的C:opencvbuilddvc15lib  文件夹，可以看到其中有两个.lib  格式的文件。
　　  其中，如果我们需要配置Debug  版本的OpenCV  库，那么就选择名称最后面带有字母d  的.lib  格式文件（也就是上图中选中的那一个文件）；如果需要配置Release  版本的OpenCV  库，那么就选择名称最后不带有字母d  的.lib  格式文件。随后，将这一文件的路径复制到附加依赖项中；如下图所示，我这里准备配置Debug  版本的OpenCV  库，因此就选择了名称最后面带有字母d  的.lib  格式文件。此外，这里还是一样的，具体使用哪一个VC版本对应的文件夹路径，依据大家的Visual Studio版本来确定即可。
　　3 代码测试
　　  通过上述步骤，我们完成了OpenCV  库的配置工作；此时可以通过一些简单的代码来测试OpenCV  库配置是否正确。
　　  例如，可以通过以下代码来测试OpenCV  库的配置情况。其中，pic_path  是一个指向图片文件的路径，大家可以基于自己电脑中的任何一张图片文件来修改这一路径。#include   using namespace cv;  int main() {     const char* pic_path = ＂E:/99_Other/公众号与博客/03_图库/Amos2.png＂;     Mat pic = imread(pic_path, 1);     imshow(＂My Picture＂, pic);     waitKey();     return 0; }
　　  随后，在Visual Studio中运行上述代码。
　　  运行代码后，如果出现如下所示的情景，即我们通过pic_path  指定的图片可以正常显示出来，说明OpenCV  库的配置没有问题。
　　  至此，大功告成。
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