OpenCV初学者快速编程指南

"这篇教程是关于OpenCV的快速编程指南，旨在帮助初学者快速入门OpenCV的使用，并可作为参考手册。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台库，主要用于图像处理和计算机视觉任务。这篇指南适用于刚开始接触OpenCV的开发者，将引导他们完成基本的库设置和编程步骤。 首先，安装完成后，你需要配置系统环境变量以确保OpenCV能被正确识别。在“我的电脑”→“属性”→“高级”→“环境变量”→“Path”中，添加OpenCV的bin目录，例如`C:\Program Files\OpenCV\bin`。这使得系统能够找到OpenCV的可执行文件。 接下来，你需要配置Visual C++（VC++）开发环境。在“工具”→“选项”→“目录”中，添加OpenCV相关的头文件目录，包括`C:\Program Files\opencv\cxcore\include`、`C:\.\cv\include`、`C:\..\cvaux\include`、`C:.\ml\include`、`C.otherlibs\highgui`和`C..otherlibs\cvcam\inculde`。这些目录包含了OpenCV的头文件，用于编译时的引用。 创建一个新的工程，命名为`test-install`，并设置其链接器配置。在“工程”→“设置”→“连接”中，在“对象/库模块”中添加必要的库文件，如`cv.lib`、`highgui.lib`、`cxcore.lib`等。这使得编译器知道需要链接哪些OpenCV的库文件来构建你的程序。 然而，编译成功后，运行程序可能会遇到找不到动态链接库（DLL）的问题。解决这个问题的方法是将OpenCV安装目录下的DLL文件复制到系统路径中的相应位置，通常是`C:\Windows\System32`或你的项目执行目录。 示例代码中展示了如何读取和显示一张图片。即使图片的文件扩展名是`.jpg`，OpenCV依然可以识别并处理，因为它是基于文件内容而不是扩展名来识别图像类型的。在这个例子中，使用`imread()`函数加载图片，然后用`imshow()`函数展示图片。 通过这个快速指南，初学者可以理解如何在Windows环境下配置OpenCV环境，以及如何编写简单的图像处理程序。随着对OpenCV的理解深入，可以进一步探索更多的图像处理和计算机视觉功能。