Opencv3_4安装包+下载链接+vs2017配置方法

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在本教程中，我们将聚焦于如何在Windows环境下安装OpenCV 3.4，并在Visual Studio 2017（VS2017）上配置该项目，以便进行C++开发。 你可以通过提供的链接或直接访问OpenCV官方网站下载OpenCV 3.4的安装包。通常，这会是一个可执行文件，例如"Opencv3.4+vs2017+v1515.exe"。下载后，运行该安装程序，按照向导指示进行安装。确保选择自定义安装并勾选你需要的模块，比如图像处理、机器学习等。 安装完成后，我们需要配置VS2017来识别OpenCV库。首先打开VS2017，创建一个新的C++项目。在项目属性中，导航到“配置属性” -> “VC++目录”。在“包含目录”中，添加OpenCV安装目录下的`include`子目录路径，这里可能是类似`C:\OpenCV3.4\include`的路径。 接下来，转到“库目录”部分，添加OpenCV的库文件路径，通常是`lib`子目录，例如`C:\OpenCV3.4\lib`。然后，在“链接器” -> “输入” -> “附加依赖项”中，添加OpenCV的核心库文件，如`opencv_world340d.lib`（如果你使用的是Debug版本）或者`opencv_world340.lib`（Release版本）。这些库文件的名字可能会根据OpenCV的版本有所变化，所以要确保与你安装的版本对应。 对于动态链接库（DLL）的使用，你需要将OpenCV的bin目录（例如`C:\OpenCV3.4\bin`）添加到系统环境变量`PATH`中，这样运行时才能找到所需的库文件。如果不想这样做，你也可以选择将所有必要的DLL文件复制到你的项目输出目录下。 配置完成后，你可以编写一个简单的OpenCV程序测试安装和配置是否成功。例如，创建一个窗口并显示一幅图像： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { cv::Mat img = cv::imread("image.jpg"); if (img.empty()) { std::cout << "无法加载图片!" << std::endl; return -1; } cv::namedWindow("Image Display", cv::WINDOW_NORMAL); cv::imshow("Image Display", img); cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); return 0; } ``` 编译并运行此代码，如果能正常显示图像，那么恭喜你，OpenCV已经在你的VS2017环境中成功配置了。你可以进一步探索OpenCV的丰富功能，如图像处理、特征检测、物体识别、深度学习等。 记得，OpenCV是一个持续更新的项目，所以当你升级到新版本时，可能需要重新进行类似的配置。同时，对于不同的开发环境，如VS2019或其他IDE，配置步骤可能会有所不同，但基本原理相同。在实际开发中，可以参考官方文档或社区资源，如CSDN上的博客文章，获取最新的配置指导。