ubuntu vscode 配置c++ opencv环境

时间: 2025-02-18 15:40:05 浏览: 22

配置 Ubuntu 上 VSCode 的 C++ 和 OpenCV 开发环境

安装必要的依赖项

为了确保开发环境顺利搭建,在开始之前需确认已安装所有必需的软件包。可以通过以下命令来更新并安装这些工具:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \
libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy \
libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev gfortran openexr \
libatlas-base-dev

此操作会准备系统以支持后续的编译工作[^1]。

下载并构建 OpenCV

获取指定版本的 OpenCV 源码,并按照如下方式完成其本地化部署:

cd ~
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
sudo make install

上述过程将从 GitHub 获取最新的源代码,创建一个用于编译的临时文件夹 build 并通过 CMake 工具链进行配置,最后利用多线程加速编译流程以及安装最终产物到默认位置[^2]。

设置 VSCode 支持 C++

安装 Microsoft 提供的官方扩展插件 “C/C++”,它提供了 IntelliSense 功能以及其他特性帮助编写高效的 C++ 代码;同时还需要设置好 launch.json 文件以便调试程序:

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "(gdb) Launch",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}/your_program_name",
            "args": [],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${fileDirname}",
            "environment": [],
            "externalConsole": true,
            "MIMode": "gdb",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "Enable pretty-printing for gdb",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ],
            "preLaunchTask": "compile"
        }
    ]
}

这段 JSON 片段定义了一个简单的启动配置,其中包含了指向可执行文件的位置和其他选项,使得开发者可以方便地测试自己的应用程序[^3]。

创建任务用于自动化编译

编辑 .vscode/tasks.json 来简化日常工作中频繁使用的编译指令集:

{
    "tasks": [
      {
          "label": "compile",
          "command": "/usr/bin/cmake",
          "args": ["--build", "."],
          "group": {
              "kind": "build",
              "isDefault": true
          },
          "problemMatcher": []
      }
    ]
}

这里指定了一个名为 compile 的任务,当按下 Ctrl+Shift+B 组合键时自动触发该任务执行一次完整的重新编译动作。

测试环境有效性

编写一段简单的小例子验证当前环境是否能够正常运作,比如读取图像显示窗口等基本功能:

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char **argv){
    cv::Mat image;
    image = cv::imread("/path/to/image.jpg");
    
    if (image.empty()){
       std::cout << "Could not read the image." << std::endl ;
       return 1;
    }

    cv::imshow("Display window", image);
    int k = cv::waitKey(0); // Wait infinitely until a keypress event occurs
    
    return 0;
}

保存以上代码片段至合适路径下作为入口点,随后尝试运行看看能否成功加载图片资源并弹出预览界面。

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