【opencv第一篇】安装opencv以及配置(vs2015 & Python3.5)

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本篇主要介绍如何下载OpenCV安装程序,如何在VS2008下安装配置OpenCV,文章最后还介绍了一个使用OpenCV的简单小例子。

opencv的下载

OpenCV下载链接
下载完成后,双击运行exe,选择输出目录,我选择的是D:\opencv。然后解压缩就完成了安装。安装过程如下图所示:

安装过程

安装完毕之后,在其安装目录下可以看到两个文件夹:build和sources,其中build是OpenCV使用时要用到的一些库文件,而sources中则是OpenCV为我们提供的一些demo示范源码:


在电脑中配置opencv

上面步骤只是完成了安装,但是要能够正常使用OpenCV来进行开发,我们还需要进行环境变量的配置,在“控制面板”选择“系统”(此时把桌面图标改成大图标比较好找~),右击弹出“系统属性”对话框,选择“高级”再点击“环境变量”,找到Path变量,选中并点击编辑:


64位系统的需要在path添加“;opencv安装路径\build\x64\vc14\bin”(注:英文输入法中的“;”是分割符,用于与前面其他软件的配置参数分开),例如我的配置参数应该为:;E:\OpenCV\opencv\build\x64\vc14\bin。在之前的opencv版本中的配置时,32位系统应配置路径“;opencv安装路径\build\x86\vc14\bin”,但是3.1.0版本的OpenCV已经将x86这个目录删除了,也就是说在VS 2015环境下不能进行32位的OpenCV编译。
还有一个要注意的就是x64文件夹下分为vc12和vc14两个文件夹,他们对应于VS的版本,例如VS2013应使用vc12,而这里我们使用的是VS 2015,所以应该使用vc14文件目录:

补充:vc8 = Visual Studio 2005,vc9 = Visual Studio 2008,vc10 = Visual Studio 2010,vc11 = Visual Studio 2012,vc12 = Visual Studio 2013,vc14 = Visual Studio 2015
VS 2015配置:
我们知道要在VS中使用外部的类库的话,需要进行引入的一下配置,这个配置就包括:外部库目录指定和外部包含文件指定。
打开VS 2015,新建一个空白的win32的控制台工程:

选择语言为C++,Win32类型中的控制台工程,并设置工程名称:

指定建立的工程为空白工程:

建立完工程之后,我们选中解决方案栏中的Resource Files目录(即源码目录),然后新建一个C++源码文件:

设置源码的文件名,例如:Main,然后创建此源码文件到工程中:

在VS中有个叫做“属性管理器”的工具,用于进行VS整体参数的配置,配置一次之后,以后所有新建项目都能应用改配置,不用再一一进行配置操作,使用起来也非常方便。点击工具栏中的:View—>Other Windows—>Property Manger打开属性管理器:

在新出现的属性管理器栏中,展开目录,选中Debug|Win64中的Microsoft.Cpp.x64.user,并右键点击属性(Properties)进入属性界面:

1)配置包含目录:
在通用属性(Common Properties)—>VC ++目录—>包含目录,然后点击右侧三角标志选中Edit进入编辑:

向其中添加下面三个路径:
E:\OpenCV\opencv\build\include
E:\OpenCV\opencv\build\include\opencv
E:\OpenCV\opencv\build\include\opencv2

2)配置库文件目录:
完成上面的包含目录配置之后,我们还需要进行库文件的配置:回到属性界面,选择包含目录下面的Library Directories(库文件目录):

向库文件目录下添加OpenCV的库文件目录:E:\OpenCV\opencv\build\x64\vc14\lib,这个目录根据每个人自己在第一步安装OpenCV中选择的目录进行选定:

3)配置动态链接库:
我们可以查看步骤2)中添加的库文件目录下面.lib文件列表,发现在3.1.0版本的OpenCV中,仅剩下两个库文件,分别是:opencv_world310.lib和opencv_world310d.lib,这里两个库文件的区别就是:opencv_world310.lib是Release模式版本,而opencv_world310d.lib是Debug模式版本:

跟上述两个步骤相似,在属性界面中打开Linker(链接库)—>Input(输入)—>Additional Dependencies(添加依赖):

将我们刚刚在OpenCV库文件目录下看到的两个库文件其中一个添加到这里(根据模式需求Release模式或Debug模式):

其实,对已经发行和未来即将发布的新版OpenCV,只需看opencv\build\x86\vc10\lib下的库是哪几个,添加成依赖项就可以了。

三、实践:
在完成了上述所有配置工作之后,我们需要进行一次实测,用于验证以上配置是否成功。这里我们的测试demo功能很简单,就是在一个窗口中显示我们指定的一张图片。在之前的Main.cpp文件中添加以下代码:

#include <iostream> 
#include <opencv2/core/core.hpp> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
 using namespace cv; 
int main()
{
 // 读入一张图片(游戏原画) 
Mat img = imread("pic.jpg");
 // 创建一个名为 "游戏原画"窗口 
namedWindow("游戏原画"); 
// 在窗口中显示游戏原画 
imshow("游戏原画", img);
 // 等待6000 ms后窗口自动关闭
 waitKey(6000);
 } 

运行工程,假如一切都正常的话,会出现如下结果:


**四、可能出现的问题: **
1.运行程序时,发现编译不通过,报一下错误:


这个错误出现的原因是:我们之前说过在VS 2015中不能进行32位的OpenCV的编译,而且我们整个配置过程都是针对于64位系统而进行的,那么我们要如何才能让VS 2015运行64的调试模式呢,其实很简单,在工具栏中切换一下就好:

2.无法加载图片,提示指针越位:

出现这个问题一般可能有两个原因:
一是图片后缀名不对或者是目录存放位置不正确;
二是属性配置中的动态库配置中,带d和不带d的两个库文件配置情况与当前调试模式不对应,可以在解决方案中直接选中当前工程,右键进入属性面板,然后修改其Linker中的Additional Dependencies:

在python3.5中试用opencv

最近在OpenCV的官方文档上看到一个人脸识别的示例代码,想要实现。由于我之前下好的OpenCV3.1中并不自带相关的函数,即opencv2/contrib/contrib.hpp这个文件找不到。需要下载一个contrib的扩展包,然后再用cmake进行编译,最终才能使用。我按照某个博客上的内容(opencv+contrib)试了一个下午,最后也没有完成,反正遇到了各种问题,最后放弃了。 于是,就去官网上下了一个OpenCV2.4.13,重新配置,也是搞了好久,最后才能使代码顺利运行,虽然最后还是出了一个不知道如何解决的bug。 为什么非要在vs2015上用C++写关于OpenCV的东西呢?于是我想到Python,正所谓人生苦短,我用Python。至于在python中使用OpenCV,目前我知道的途径有两个,一个是在opencv文件夹里面的python文件夹里面的某个文件(就是最底下的那个cv2.pyd文件)拷贝到python文件夹里面的某个地方(根据自己安装python的位置)。

这里写图片描述
这里写图片描述
一向喜欢方便的我,看到这个就很烦,再说,OpenCV3.1里面貌似只支持2.7的python,于是就找到了第二个方法。即用pip去安装。 于是按照网上的博客,需要在这个网站Python Extension Packages里面下相关的whl文件(顺便强势安利一下这个神奇的网站):
这里写图片描述
由于我的电脑是64位的,我之前安装过python3.5,所以我就选择了opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl这个文件,(因为OpenCV3.0以上的版本有些函数需要融入contrib这个扩展包才行,所以要下带有contrib的这个whl文件)。 下好后,我就开始在cmd中安装了,这样:
pip install opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl

但是安装不了,很是纳闷,后来又去下了个32位的opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win32.whl,最后终于装好了。我猜测可能我当初下的python是32位的,并不和系统的位数相关吧~
这里写图片描述

需要注意的是,在安装这个cv2之前,要保证已经装好了numpy,由于我的python里面之前装过,所以这边就省略这个步骤了。下面就开始起飞了!在sublime里面编辑如下:

import cv2
img =cv2.imread('Building.bmp',0)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最后终于成功显示图像了
这里写图片描述

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