"这篇教程介绍了如何在VC++的MFC环境中集成和使用OpenCV进行图像处理和模式识别的开发步骤。"
在Visual C++ (VC++) 的MFC(Microsoft Foundation Classes)环境中应用OpenCV，主要涉及到以下几个关键步骤：
1. **创建MFC工程**
首先，启动VC6，新建一个MFC工程。在这个例子中，工程被命名为`Test_Opencv`。选择`基本对话框（Dialog based）`作为工程类型，然后选择`默认的`和`静态编译（As statically linked library）`，这样可以确保OpenCV库与应用程序一起编译。
2. **设计用户界面**
删除默认的“TODO：在这里设置对话框”文本框，并添加一个图片控件来显示图像。图片控件的类型设置为框架（rectangle），ID修改为`IDC_ShowImg`。调整控件大小以适应图像。另外，添加两个按钮，一个用于读取图像（ReadImg），另一个用于执行边缘检测（EdgeDetect）。
3. **配置环境变量**
为了使VC6能够在编译时找到OpenCV的头文件和库文件，需要设置包含目录和库目录。进入`Tools|Options`，在`directories`标签下的`Show directories for`下拉列表中选择`include files`，然后添加OpenCV的头文件路径，包括`cxcore`, `cv`, `cvaux`, `highgui`和`cvcam`的`include`目录。同样，选择`Library files`，添加OpenCV的库文件路径。
4. **设置项目属性**
进入`Projects-》Settings`，针对C/C++，在`category`的下拉列表选择`Preprocessor`，在`Additional include directories`中添加OpenCV的头文件路径。这确保了编译器能够找到必要的头文件。
5. **编写代码**
编写实际的C++代码以实现图像读取和处理功能。对于读取图像，通常会使用OpenCV的`imread`函数，而边缘检测可能使用`Canny`或`Sobel`等算法。在按钮事件处理函数中，调用这些函数并将结果显示在图片控件上。
6. **链接OpenCV库**
在项目的链接器设置中，确保链接OpenCV所需的库。这可能包括`opencv_core.lib`, `opencv_highgui.lib`, `opencv_imgproc.lib`等，具体取决于你的应用程序需要哪些模块。
7. **编译与运行**
最后，编译并运行工程，测试图像读取和处理功能是否正常工作。如果一切设置正确，你应该能看到图像被成功加载，并且能够执行边缘检测等操作。
通过以上步骤，你就成功地在VC的MFC环境中整合了OpenCV，从而能够利用OpenCV的强大功能进行图像处理和模式识别的开发。请注意，随着OpenCV版本的更新，一些库名称和路径可能会有所变化，需要根据实际安装情况进行调整。
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