opencv1.0 在codeblocks下配置

【OpenCV在Codeblocks下的配置】是一个针对C++开发者的指南，主要讲解如何在Codeblocks这个集成开发环境中配置和使用OpenCV库。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，它包含了众多的图像处理和计算机视觉算法。 **1. 安装Codeblocks** Codeblocks是一款免费且跨平台的C++ IDE，支持Windows、Linux和Mac OS X等操作系统。在Windows环境下，推荐下载`codeblocks-8.02mingw-setup.exe`安装包，该安装包内含MinGW编译器，方便后续的OpenCV编译工作。安装完成后，MinGW作为Windows下的GCC编译器和相关工具的移植版，将与Codeblocks一起用于C++项目开发。 **2. 安装OpenCV(1.0)** OpenCV的安装过程与其他平台类似。从官方网站`opencv.org.cn`下载安装程序，并选择合适的安装路径，如`C:\Program Files\OpenCV`。在安装过程中，确保勾选“将\OpenCV\bin加入系统变量”，这样OpenCV的可执行文件才能被系统识别。 **3. 配置Windows环境变量** 安装后，需检查`C:\Program Files\OpenCV\bin`是否已添加到系统的PATH环境变量中。如未添加，需手动添加，然后注销用户或重启电脑使设置生效。这样系统可以在任何地方调用OpenCV的动态链接库。 **4. 使用向导生成Codeblocks项目** 在Codeblocks中，通过向导创建一个新的控制台应用程序项目。选择“Console application”，并为项目命名，如“text_opencv”。生成的项目中包含一个`main.cpp`源文件。 **5. 修改代码** 在`main.cpp`中编写读取和显示图像的代码，可以直接复制示例代码。这段代码会读取一个图像文件并进行显示。 **6. 添加库文件和头文件路径** 为了编译并链接OpenCV库，需要在Codeblocks中配置头文件和库文件的路径。右键点击项目名称，选择“Build Options”。在“Project Build Options”对话框中，分别在“Search directories”下的“Compiler”和“Linker”部分添加OpenCV的include和lib路径。接着，在“Linker settings”中添加库文件，如`-lhighgui -lcv -lcxcore`。 **7. 编译生成并运行程序** 配置完成后，点击“Build”按钮生成`.exe`可执行文件。如果程序需要显示图像，需将图像文件（如`lena.jpg`）复制到项目目录，并在“Project Build Options”的“Debugger”部分的“Command line parameters”中输入图像文件名，以便程序运行时能找到图片。 完成以上步骤后，点击“Run”按钮，程序将读取指定的图像文件并显示在屏幕上。 **相关链接** - 英文的OpenCV wiki中的Codeblocks教程提供了更详尽的指导。 - OpenCV2.1版本的mingw库可以直接用于编译，无需手动配置。 配置OpenCV在Codeblocks下的开发环境涉及多个步骤，包括IDE、库的安装，环境变量的设置，以及项目配置。正确完成这些步骤后，开发者就能在Codeblocks中利用OpenCV进行图像处理和计算机视觉的开发。