OpenCV C++ 在 VSCode 中的跨平台开发：打造多系统兼容应用

# 1. OpenCV C++ 基础**

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源计算机视觉库，为图像处理、计算机视觉和机器学习提供了广泛的算法和函数。它使用 C++ 编写，并提供了一个易于使用的界面，使开发人员能够快速构建强大的计算机视觉应用程序。

本章将介绍 OpenCV C++ 的基础知识，包括：

- OpenCV C++ 的安装和配置
- OpenCV C++ 的基本数据结构和函数
- OpenCV C++ 中的图像处理和计算机视觉算法

# 2. VSCode 中的 OpenCV C++ 开发环境

### 2.1 安装和配置 OpenCV C++

#### 安装 OpenCV

1. 访问 OpenCV 官方网站（https://opencv.org/）下载最新版本的 OpenCV。
2. 根据您的操作系统选择相应的安装程序并安装。

#### 配置 VSCode

1. 打开 VSCode 并安装 C++ 扩展。
2. 在 VSCode 中，打开“设置”面板（Ctrl + ,）。
3. 在搜索栏中输入“C++”，然后启用“C++ IntelliSense”和“C++ 语言服务器”。
4. 安装 CMake 扩展。
5. 在 VSCode 中，打开“终端”面板（Ctrl + `）。
6. 运行以下命令安装 OpenCV 包：

pip install opencv-python

### 2.2 创建和调试 OpenCV C++ 项目

#### 创建项目

1. 在 VSCode 中，单击“文件”>“新建”>“项目”。
2. 选择“C++ 控制台应用程序”模板。
3. 输入项目名称并单击“创建”。

#### 添加 OpenCV 头文件

1. 在项目目录中，创建一个名为“include”的文件夹。
2. 将 OpenCV 头文件（例如，opencv2/opencv.hpp）复制到“include”文件夹中。

#### 添加 OpenCV 库

1. 在项目目录中，创建一个名为“lib”的文件夹。
2. 将 OpenCV 库（例如，opencv_world341.dll）复制到“lib”文件夹中。

#### 配置 CMakeLists.txt

1. 在项目目录中，创建一个名为“CMakeLists.txt”的文件。
2. 添加以下内容：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(OpenCV_Project)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")

include_directories(include)
link_directories(lib)

add_executable(OpenCV_Project main.cpp)
target_link_libraries(OpenCV_Project opencv_world)

#### 编写主程序

1. 在项目目录中，创建一个名为“main.cpp”的文件。
2. 添加以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
  // 读取图像
  Mat image = imread("image.jpg");

  // 显示图像
  imshow("Image", image);

  // 等待用户输入
  waitKey(0);

  return 0;
}

#### 编译和运行

1. 在 VSCode 中，按 F5 编译并运行项目。
2. 将显示一个窗口，其中显示图像。

# 3.1 跨平台编译和部署

跨平台编译是指使用一套代码库在不同的操作系统和硬件架构上构建应用程序。跨平台部署是指将应用程序部署到不同的操作系统和硬件架构上。

#### 跨平台编译

OpenCV 提供了跨平台编译支持，这意味着您可以使用相同的代码库在不同的操作系统上编译 OpenCV 应用程序。要实现跨平台编译，您可以使用 CMake。CMake 是一个跨平台构建系统，可让您使用统一的语法为不同的平台生成构建文件。

要使用 CMake 跨平台编译 OpenCV 应用程序，请执行以下步骤：

1. 安装 CMa