OpenCV 4.2.0在Win32系统上使用VS2017编译与配置指南

资源摘要信息:"OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由Intel支持发起。它具有大量的计算机视觉算法，并支持多种编程语言，如C++、Python等，广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别等领域。本文档将重点介绍如何在Windows环境下，使用Visual Studio 2017编译器生成OpenCV 4.2.0的32位（win32/x86）版本，并对整个配置过程进行详细说明。" 知识点一：OpenCV简介 OpenCV是一个由Intel主导的开源计算机视觉库，它提供了丰富的计算机视觉和机器学习算法，方便开发者进行各种图像处理和模式识别项目的研究和开发。OpenCV支持多种编程语言，其中C++是其主要的开发语言，并且它还支持Python、Java等其他语言接口。OpenCV能够在Linux、Windows、Mac OS等操作系统上运行。 知识点二：Visual Studio 2017 Visual Studio 2017是微软公司推出的一款集成开发环境（IDE），广泛应用于开发各种应用程序，包括桌面、Web、移动设备、云服务等。它提供了代码编辑、调试、性能分析等多种功能。在配置OpenCV时，需要使用Visual Studio 2017作为开发工具，来编译和运行OpenCV项目。 知识点三：32位（win32/x86）编译说明 在Windows平台上，32位系统通常被称为x86架构，而64位系统被称为x64架构。在编译OpenCV时，如果需要生成32位的应用程序，则必须在编译器设置中指定目标架构为x86。在Visual Studio中，可以通过项目属性的“配置管理器”来设置目标平台为Win32，从而实现32位应用程序的编译。 知识点四：OpenCV 4.2.0版本特性 OpenCV 4.2.0是该库的一个稳定版本，包含了大量改进和新特性。例如，它在性能上有所提升，包括改进的DNN模块性能、新的深度学习层等。此外，它在API上也进行了优化，使得编程更加便捷和高效。理解新版本特性对于使用OpenCV进行开发是十分重要的。 知识点五：配置过程详细说明 配置OpenCV 4.2.0在Visual Studio 2017中的过程大体可分为以下几个步骤： 1. 下载OpenCV：首先需要从OpenCV官方网站下载OpenCV 4.2.0的源代码包。 2. 安装Visual Studio 2017：确保安装了Visual Studio 2017，并且安装时包含了C++开发工具。 3. 编译OpenCV源代码：通过CMake工具将OpenCV源代码编译成Visual Studio工程文件。需要指定源代码目录和构建目录，并选择x86作为目标平台，同时开启必要的模块和编译选项。 4. 导入工程到Visual Studio：编译完成后，将生成的Visual Studio工程文件导入到Visual Studio 2017中。 5. 配置项目属性：在Visual Studio中设置项目属性，如包含目录、库目录、附加依赖项等，确保项目能够正确找到OpenCV库文件和头文件。 6. 编译和生成OpenCV库文件：根据配置好的项目属性进行编译，最终生成OpenCV的库文件，如opencv_world420_x86.lib。 7. 配置环境变量：为了能够从任何目录访问OpenCV库文件，需要将库文件的路径添加到系统的环境变量中。 8. 测试OpenCV配置：新建一个测试项目，包含OpenCV头文件，并链接上文生成的库文件，测试OpenCV是否配置成功。 通过以上步骤，即可在Visual Studio 2017中成功编译并配置OpenCV 4.2.0的32位版本，之后便可以开始使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉项目的开发。