数字图像处理与OpenCV(1)--环境搭建

一直想深入学习下数字图像处理，今天决定了，就是结合OpenCV来学习数字图像处理这门课程，这样会学得更加扎实一些。

OpenCV是什么：（Open Computer Vision）
1、Opencv是计算机视觉开源库，主要算法涉及图像处理和机器学习相关方法。
2、是Intel公司贡献出来的，俄罗斯工程师贡献了大部分C/C++代码。
3、在多数图像处理相关的应用程序中被采用，BSD许可，可以免费应用在商业和研究领域。
4、目前最新版本是OpenCV3.2.0，当前SDK支持Java、Python、IOS和Android版本。
5、官方主页是 opencv.org。
6、其他的一些库有，MATLAB，HALCON（收费）。

OpenCV的一些主要模块：

Image Process（图像处理）、2D Feature（2D图的特征）、Object Detection（物体检测）、Video Analysis（视频分析）、Machine Learning（机器学习）、Camera Calibration and 3D reconstruction（相机标定和3D重构）、 GPU加速（这个收费）等等。主要学习前面3个内容。

OpenCV下载安装：

• 官网：http://opencv.org/
• GitHub：https://github.com/Itseez/opencv
• 
  
• 我们下载的是windows下的，看起来是个exe文件，其实是个压缩文件，运行它只是解压缩到我们指定的一个文件夹。

OpenCV配置使用：

先在系统环境变量Path中添加D:\opencv3.2.0\opencv\build\x64\vc14\bin

建一个空项目：（Win32 Console Application）

先配置系统环境变量Path

选择该项目以后，在主菜单View(视图)–Other Windows(其他窗口)–Property Manager(属性管理器)，会在右上出现一个（Property Manager属性管理器）的页面，点项目名称左边的三角，会出现4个小项，分别是：

Debug | Win32

Debug | x64

Release | Win32

Release | x64

选择你想要的，比如我现在选了 Debug(x64)，点他左边的三角展开，点第一个右键选属性。

然后选择 VC++ Directories(VC++目录)，里面有个Include Directories(包含目录)，把上面的三个头文件目录（头文件Include：三个路径）添加进去。

还是在VC++ Directories(VC++目录)，里面还有个Library Directories(库目录)，把库路径（库路径：lib path）添加进去。

然后选Linker(连接器)下面的Input(输入)，右边的Additional Dependencies(附加依赖项)，把opencv_world320d.lib加进去（假如是Release x64就要放没有d结尾的另一个lib文件）。

测试代码(代码来源于网上)

//#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char *argv[]) {    const char* imagename = "lena.jpg";    //从文件中读入图像    Mat img = imread(imagename);    //如果读入图像失败    if (img.empty()) {        fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);        return -1;    }    //显示图像    imshow("image", img);    //此函数等待按键，按键盘任意键就返回    waitKey();    return 0;}

上面的代码，在Debug x64和Release x64下面都测试通过。说明OpenCV已经正确配置和安装完成了。

如果在编译中报错：无法启动此程序因计算机中丢失opencv_world320.lib

可以尝试将bin目录中的3个dll文件复制在（C:\Windows\System32）或（C:\Windows\System64）中。