vscode在终端编译opebcv c++文件

Visual Studio Code（VSCode）是一款由微软开发的轻量级但功能强大的源代码编辑器，它支持多种编程语言的开发，包括C++。要使用VSCode在终端中编译OpenCV C++文件，您需要遵循以下步骤：

1. 确保您的系统上安装了C++编译器，如GCC或Clang，以及CMake（如果您的项目使用CMake构建）。

2. 安装OpenCV库并配置好环境变量，以便在项目中使用。

3. 在VSCode中打开您的C++文件所在的项目文件夹。

4. 安装C++扩展，如C/C++扩展（由Microsoft提供），这将提供语言支持和IntelliSense功能。

5. 创建一个构建脚本，例如`build.sh`（Linux/macOS）或`build.bat`（Windows），在脚本中编写编译命令，调用g++或cl.exe等编译器。编译命令通常包括编译器路径、源文件、头文件路径、库文件路径以及编译选项。

6. 在VSCode中打开终端（Terminal > New Terminal），并运行您创建的构建脚本。例如，如果您使用的是Linux系统，可以在终端中输入如下命令：

   ./build.sh

或者如果是Windows系统：

   build.bat

7. 如果编译成功，您可以运行生成的可执行文件来测试程序。

相关问题

vscode 使用cmake配置opencv c++项目

要在VS Code中使用CMake配置OpenCV C++项目，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装了Visual Studio Code和CMake，并将它们添加到系统的环境变量中。

2. 创建一个新的文件夹作为您的项目文件夹，并在其中创建一个CMakeLists.txt文件。在CMakeLists.txt中，输入以下内容：

   cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
   project(YourProjectName)

   find_package(OpenCV REQUIRED)

   add_executable(YourExecutableName main.cpp)

   target_link_libraries(YourExecutableName ${OpenCV_LIBS})

这个CMakeLists.txt文件指定了项目的最低CMake版本、项目名称以及要使用的OpenCV库。

3. 在项目文件夹中创建一个main.cpp文件，并编写您的OpenCV C++代码。

4. 打开Visual Studio Code，选择“文件”->“打开文件夹”，并选择您的项目文件夹。

5. 安装CMake Tools插件。在Visual Studio Code的扩展面板中搜索"CMake Tools"并安装。

6. 在Visual Studio Code的底部状态栏，找到一个齿轮图标，点击它以打开CMake Tools。

7. 在CMake Tools的侧边栏中，选择您的项目文件夹并点击“配置”。

8. 在弹出的对话框中，选择一个构建目录（可以是您项目文件夹下的子文件夹），然后选择CMake工具链。

9. 在弹出的对话框中，输入以下参数并保存：

- "cmake.configureOnOpen": false
- "cmake.buildDirectory": "build"

这些参数将配置CMake Tools以在打开项目时不自动运行CMake，并将生成的文件放在名为"build"的文件夹中。

10. 回到CMake Tools的侧边栏，点击“配置”按钮，然后选择“生成”按钮。这将运行CMake生成您的项目。

11. 在CMake Tools的侧边栏中，点击“构建”按钮来编译您的项目。

12. 您可以在Visual Studio Code的终端中运行您的可执行文件，或者根据需要进行调试。

这样，您就可以在VS Code中使用CMake配置OpenCV C++项目了。记得根据您的具体项目情况修改CMakeLists.txt和main.cpp文件。祝您成功！

vscode编译opencv c++示例

### 如何在 VSCode 中配置和编译 OpenCV C++ 示例程序

#### 安装必要的依赖项
为了能够在VSCode中成功编译并运行OpenCV的C++示例，需要先确保已经安装了所有必需的软件包。对于基于Ubuntu的操作系统来说，这通常涉及到更新系统的包列表以及下载所需的库文件[^2]。

#### 设置工作区
创建一个新的文件夹作为项目的根目录，在该位置初始化Git仓库（如果打算版本控制的话），接着设置好`.gitignore`来忽略不必要的构建产物和其他私有信息。

#### 编写 `tasks.json`
为了让VSCode能够识别如何调用g++或其他支持的语言处理器来进行源码转换为目标机器指令的过程，需编辑位于`.vscode/tasks.json`内的JSON对象：

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "build opencv example",
            "type": "shell",
            "command": "g++",
            "args": [
                "-g",
                "${workspaceFolder}/main.cpp",
                "-o",
                "${workspaceFolder}/bin/main",
                "`pkg-config --cflags --libs opencv4`"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            },
            "problemMatcher": ["$gcc"],
            "detail": "compiler launch by tasks.json"
        }
    ]
}

此段脚本定义了一个名为“build opencv example”的任务，它会利用`g++`去处理指定路径下的cpp文件，并链接至OpenCV静态或动态库以完成最终二进制文件的产出过程。

#### 创建简单的测试案例
准备一份简易版的应用场景用于验证整个流程是否通畅无阻。下面给出了一段用来加载图像资源并通过窗口展示出来的代码片段：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv )
{
  if (argc != 2)
  {
     printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n");
     return -1;
  }

  Mat image;
  image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // Read the file

  if (image.empty())                      // Check for invalid input
  {
      printf("Could not open or find the image\n");
      return -1;
  }

  namedWindow( "Display window", WINDOW_AUTOSIZE );// Create a window for display.
  imshow( "Display window", image );                   // Show our image inside it.

  waitKey(0);                                          // Wait for a keystroke in the window
  return 0;
}

这段代码实现了基本的功能——读取命令行参数指向的一张图片，将其呈现给用户查看直到按下任意键才结束程序执行流[^3]。

#### 运行与调试
当一切就绪之后，可以通过点击左侧活动栏中的终端图标启动内置Console界面；输入`./bin/main /path/to/image.jpg`形式的语句即可触发刚才建立起来的小工具运作起来了！