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

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。

vscode配置python-opencv

### 配置VSCode以使用Python-OpenCV

#### 安装Visual Studio Code
为了建立一个高效的开发环境，需先获取并安装最新版本的 Visual Studio Code (VSCode)[^1]。

#### Python环境准备
确保本地已成功部署Python解释器。这一步骤对于后续库文件的管理至关重要。

#### OpenCV库安装
通过pip工具来完成OpenCV库的安装工作。打开命令提示符或终端窗口，输入`pip install opencv-python`指令执行安装操作。

#### VSCode插件配置
在扩展市场中搜索“Python”，找到由Microsoft官方提供的Python支持包并点击安装按钮。此插件集成了 IntelliSense、linting、调试等功能于一体，极大地方便了开发者的工作流程。

#### 测试环境有效性
创建一个新的`.py`脚本文件，在其中编写简单的图像读取显示程序用于检验整个环境是否搭建正确：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('1.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
cv2.namedWindow('img', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

上述代码片段尝试加载名为`1.jpg`的图片资源，并将其展示在一个图形窗口内；如果一切正常，则说明当前环境中已经可以顺利运行基于Python和OpenCV的应用程序了[^2]。