vscode搭建opencv python

要在VSCode中使用OpenCV和Python，您需要先安装Python和OpenCV库。然后，您需要通过VSCode安装Python插件，并创建一个具有适当配置的Python环境。您可以使用VSCode中的终端窗口编写和运行Python代码。

相关问题

树莓派vscode搭建opencv环境

### 配置树莓派上的VSCode OpenCV开发环境

#### 安装依赖库
为了确保OpenCV能够正常工作，在树莓派上需要先安装一些必要的依赖项。可以通过更新包列表并安装构建工具和其他必需组件来完成此操作[^5]。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libjpeg-dev libtiff5-dev \
libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \
libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev qtbase5-dev libgtk2.0-dev \
libatlas-base-dev gfortran python3-pip python3-numpy -y

#### 创建Python虚拟环境
创建一个新的Python虚拟环境有助于隔离项目所需的特定版本的库，防止与其他项目的冲突。可以按照如下命令创建名为`py_cui`的虚拟环境，并激活它：

python3 -m venv py_cui
source ~/py_cui/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel

#### 下载并编译OpenCV源码
如果希望自定义配置或使用最新特性，则可以从GitHub下载OpenCV及其额外模块（如需特殊功能），解压后进入相应目录进行编译安装[^1]。

cd ~
git clone https://github.com/opencv/opencv.git opencv
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git opencv_contrib
mkdir -p opencv/build && cd opencv/build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
      -D ENABLE_NEON=ON \
      -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
make -j$(nproc)
sudo make install

#### 设置VSCode集成开发环境
启动VSCode并通过插件市场安装Python扩展支持；接着设置好解释器路径指向之前创建好的虚拟环境中Python可执行文件的位置。编辑`.vscode/settings.json`添加以下内容指定包含头文件位置以便于代码提示等功能正常使用[^2][^3]。

{
    "python.pythonPath": "/home/pi/py_cui/bin/python",
    "C_Cpp.default.includePath": [
        "${workspaceFolder}/**",
        "/usr/local/include/opencv4"
    ]
}

#### 测试人脸识别应用实例
最后编写简单的测试脚本来验证整个流程是否成功。下面给出一个人脸检测的例子，该例子会打开摄像头窗口并将检测到的人脸区域用矩形标记出来显示给用户查看[^4]。

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        
    cv2.imshow('Face Detection',frame)
    
    if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

vscode C++ Opencv linux创建项目

### 创建C++与OpenCV项目于Linux环境下的VSCode

#### 安装必要的软件包
为了能够在Linux环境下利用Visual Studio Code开发基于OpenCV的C++应用程序，需先安装一系列依赖项。这包括但不限于构建工具链、编辑器本身以及计算机视觉库OpenCV。

对于大多数Linux发行版而言，可以通过系统的包管理器来获取这些组件。例如，在Ubuntu上可以执行如下命令：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt-get 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 libdc1394-22-dev \
    code

上述指令不仅会更新现有程序至最新版本并安装编译所需的工具集，还会拉取OpenCV运行所必需的各种第三方库和支持模块[^2]。

#### 获取并配置OpenCV源码
接下来是从官方仓库克隆OpenCV及其额外贡献模块到本地机器，并对其进行适当设置以便后续集成进个人工程之中。操作步骤如下所示：

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

这里采用了多线程加速编译过程的方式(`-j$(nproc)`表示自动检测CPU核心数)，从而节省时间成本；而`sudo make install`则负责把最终产物部署到系统默认路径下使得全局可见可访问。

#### 配置VSCode工作区
完成以上准备工作之后，便可以在目标目录内初始化一个新的Git存储库作为项目的根节点，接着打开它对应的文件夹让VSCode接管整个流程:

mkdir my_opencv_project && cd $_
git init .
code .

进入IDE界面后建议立即启用扩展插件市场中的C/C++ IntelliSense支持功能，这样有助于提高编码效率减少错误发生几率。与此同时，还需定义好launch.json调试配置文件和tasks.json任务描述文档以确保能够顺利启动测试实例[^1]。

##### launch.json 示例
此JSON对象主要用于指定断点跟踪时的各项参数选项，比如选择合适的GDB引擎版本号、设定初始加载地址范围等重要属性。

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

##### tasks.json 示例
该部分用来声明预处理阶段的任务列表，其中最典型的就是调用Makefile重新生成二进制镜像的过程。

{
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "label": "build",
      "command": "/usr/bin/make",
      "group": {
        "kind": "build",
        "isDefault": true
      },
      "detail": "Generated task.",
      "problemMatcher": ["$gcc"],
      "presentation": {
        "echo": true,
        "reveal": "always",
        "focus": false,
        "panel": "shared"
      }
    }
  ]
}

最后但同样至关重要的一环就是编写实际业务逻辑代码——即实现特定图像处理算法的具体细节。考虑到篇幅限制此处仅给出一个简单的hello world风格案例供参考学习之用：

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

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

    cv::imshow("Display window", image);

    int k = cv::waitKey(0); // Wait indefinitely until keypress event occurs.

    return 0;
}

通过上述指南应该已经掌握了怎样借助Visual Studio Code搭建起一套完整的面向Linux平台的OpenCV+C++应用框架体系结构。