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news 2026/4/8 2:05:16

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一，环境

二，下载和配置 OpenCV

三，创建一个 Visual Studio 项目

四，配置 Visual Studio 项目

五，编写并编译 OpenCV 程序

六，解决CMake编译OpenCV报的错误

一，环境

Windows 11 家庭中文版
Microsoft Visual Studio Community 2022 (64 位) - Current版本 17.5.3
OpenCV – 4.8.0

二，下载和配置 OpenCV

1.在Windows下安装OpenCV，你通常有两种选择

使用预编译的二进制库（推荐）： 这是最常见的方法。可以从OpenCV官方网站下载已经编译好的二进制版本，无需自己编译。这些预编译库已经包含了OpenCV的头文件和库文件，可以直接在项目中使用。
前往 OpenCV Releases 页面下载最新的版本（选择Windows版）。
解压下载的文件到指定路径下，会得到一个文件夹，例如opencv/build，内容参考如下。然后按照前面提到的方式配置你的项目以使用这些预编译库。
从源代码编译OpenCV（高级选项）： 如果你需要进行高级配置、自定义编译选项或者希望在Windows上编译OpenCV的源代码，你可以选择这种方法。但这通常较为复杂，需要更多时间和资源。
首先，从OpenCV的 GitHub仓库下载源代码。
安装CMake，可以从 CMake官网下载并安装最新的CMake版本，这是一个用于配置和生成编译项目的工具。
打开CMake GUI，在 “Where is the source code” 中选择OpenCV的源代码目录。在 “Where to build the binaries” 中选择一个用于生成编译结果的目标文件夹，通常建议在源代码目录之外创建一个名为 “build” 的文件夹。
点击 “Configure” 按钮。CMake将提示你选择生成器，选择合适的Visual Studio版本（例如，Visual Studio 2022）。
CMake编译过程中可能会报一些红色的错误的提示信息，解决办法看最后一节。
配置选项：在CMake配置过程中，可以根据需要设置不同的选项，如编译类型、安装路径、开启/关闭模块等。确保根据自己的需求进行配置。（网上搜索）
点击 “Generate” 按钮，这将生成一个Visual Studio项目文件。
打开生成的Visual Studio项目文件（通常是.sln文件）。
在Visual Studio中，选择 “Release” 或 “Debug” 配置（根据需要选择），然后点击 “生成”（Build）按钮。这将编译OpenCV。
编译完成后，可以在生成的目标文件夹中找到编译好的OpenCV库文件（通常在 build/install 文件夹下）。

2.配置 OpenCV 环境变量

使用键盘快捷键 Win + R 打开运行对话框。在运行对话框中，输入 sysdm.cpl，然后按 Enter 键。这将直接打开系统属性窗口的 “高级” 选项卡，从那里访问环境变量配置。
添加OpenCV的 bin 文件夹路径，以便系统可以找到OpenCV的DLL文件。例如：D:\Program Files\OpenCV\build\x64\vc16\bin（请根据你的实际路径进行替换）。
添加OpenCV的 lib 文件夹路径，以便编译器和连接器可以找到OpenCV的库文件。例如：D:\Program Files\OpenCV\build\x64\vc16\lib（请根据你的实际路径进行替换）。
确保点击了 "确定" 按钮，然后关闭所有窗口。
打开命令提示符，输入 opencv_version 命令，检查OpenCV是否配置成功。如果配置成功，会输出OpenCV的版本号，表明OpenCV库可在命令行中正常运行。

三，创建一个 Visual Studio 项目

使用Visual Studio创建一个新的C++项目，或者打开一个现有的项目。

四，配置 Visual Studio 项目

打开项目属性，选择 “配置属性 > VC++ 目录”，然后将 “包含目录” 配置为包含OpenCV的include文件夹（opencv\build\include），将 “库目录” 配置为包含OpenCV的lib文件夹（opencv\build\x64\vc16\lib）。
在 “配置属性 > 链接器 > 输入” 下，将 “附加依赖项” 添加要使用的 OpenCV 库文件（例如 opencv_world480d.lib）。

五，编写并编译 OpenCV 程序

以下是一些基本图像处理程序

1.加载和显示图像：创建一个程序，能够加载图像文件并将其显示在窗口中。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>//#pragma comment(lib,"opencv_world480d.lib")int main() {// 加载图像cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read image file." << std::endl;return -1;}// 显示图像cv::imshow("My Image", image);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
}

2.调整图像大小：编写代码，可以加载图像并调整其大小。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>//#pragma comment(lib,"opencv_world480d.lib")int main() {// 加载图像cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read image file." << std::endl;return -1;}// 调整图像大小cv::Size newSize(800, 600);cv::Mat resizedImage;cv::resize(image, resizedImage, newSize);// 显示调整后的图像cv::imshow("Resized Image", resizedImage);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
}

3.应用滤波器：学习如何应用常见的图像滤波器，例如高斯滤波器。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>//#pragma comment(lib,"opencv_world480d.lib")int main() {// 加载图像cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read image file." << std::endl;return -1;}// 应用高斯滤波cv::Mat blurredImage;cv::GaussianBlur(image, blurredImage, cv::Size(5, 5), 0);// 显示模糊图像cv::imshow("Blurred Image", blurredImage);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
}

4.检测边缘：创建一个程序，用于检测图像中的边缘。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>//#pragma comment(lib,"opencv_world480d.lib")int main() {// 加载图像cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read image file." << std::endl;return -1;}// 检测边缘cv::Mat edges;cv::Canny(image, edges, 100, 200);// 显示边缘图像cv::imshow("Edge Image", edges);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
}

5.图像转换：练习图像颜色空间的转换，如将彩色图像转换为灰度图像，并将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>//#pragma comment(lib,"opencv_world480d.lib")int main() {// 加载图像cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");if (image.empty()) {std::cerr << "Error: Could not read image file." << std::endl;return -1;}// 转换为灰度图像cv::Mat grayImage;cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);// 显示灰度图像cv::imshow("Gray Image", grayImage);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();// 转换为HSV颜色空间cv::Mat hsvImage;cv::cvtColor(image, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV);// 分离通道std::vector<cv::Mat> channels;cv::split(hsvImage, channels);// 显示H、S、V通道cv::imshow("Hue Channel", channels[0]); // H通道cv::imshow("Saturation Channel", channels[1]); // S通道cv::imshow("Value Channel", channels[2]); // V通道cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
}

6.要深入理解OpenCV，官网也提供了丰富的示例代码，如下。

六，解决CMake编译OpenCV报的错误

1.定位问题

以下错误表示检测到了Python解释器的版本与期望的版本不符，但这个错误可以忽略，不用管
但后面会出现很多如下这种错误，就是不能从指定的链接中下载需要的文件资源，详细情况可以看 build/CMakeDownloadLog.txt 文件。
CMakeDownloadLog.txt 文件用途：
CMakeDownloadLog.txt 文件是由CMake工具生成的日志文件，主要用于记录CMake在下载依赖项和外部资源时的详细信息。
CMakeDownloadLog.txt 文件对于排查和调试依赖项下载问题非常有用。当在使用CMake配置或构建项目时，如果下载依赖项失败或遇到与外部资源相关的问题，可以查看这个文件以获取更多信息，以便进一步解决问题。
打开 CMakeDownloadLog.txt 文件后，会显示如下信息，其中的每一段都是我们要解决的错误：

2.分析问题

先分析这些错误信息是什么意思，然后我们就很容易的去解决问题了，摘取其中一段显示如下（其它都是类似的问题）

其中红框的内容解释如下：
#do_copy：这是一个命令，表示从指定的URL下载名为 "ffmpeg_version.cmake" 的文件，并将其复制到本地目录 "D:/opencv/build/3rdparty/ffmpeg"。并且该文件的MD5哈希值文设置为 "8862c87496e2e8c375965e1277dee1c7"。
#missing：这是一条信息，表示在指定的本地目录中没有找到名为 "ffmpeg_version.cmake" 的文件。
#check_md5：这是一条信息，表示检查名为 "ffmpeg_version.cmake" 文件的MD5哈希值，以验证文件完整性。
#mismatch_md5：这是一条信息，表示本地文件的MD5哈希值与预期值 "d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e" 不匹配，说明文件可能已损坏或缺失。
#delete：这是一条命令，表示删除本地缓存目录中的文件。
#cmake_download：这是一条命令，表示尝试从指定的URL重新下载文件。
#try 1：这是一条信息，表示这是第一次尝试下载文件。
总的来说：do_copy 尝试从指定的URL下载名为 "ffmpeg_version.cmake" 的文件，并保存到本地目录 "D:/opencv/build/3rdparty/ffmpeg"。首先，它检查本地目录中是否已经存在文件 "ffmpeg_version.cmake"，但没有找到该文件（missing）。然后，它尝试根据文件的MD5哈希值检查本地缓存目录中是否有与下载文件匹配的文件，但发现MD5哈希值不匹配（mismatch_md5）。接下来，它尝试从指定的URL下载文件，并在第一次尝试时遇到了网络问题。
具体的错误信息：
# timeout on name lookup is not supported：这个错误消息表示在进行DNS名称解析时发生了超时错误。CMake试图解析主机名 "raw.githubusercontent.com"，但因为解析超时，所以无法连接到该主机。
# getaddrinfo(3) failed for raw.githubusercontent.com:443：这个错误消息表明获取主机地址信息失败，其中 "raw.githubusercontent.com:443" 是要解析的主机名和端口。
# Could not resolve host: raw.githubusercontent.com：这个错误消息指出无法解析主机名 "raw.githubusercontent.com"。
# Closing connection 0：这是一条信息，表示关闭了与主机的连接。
总结：这些错误的主要原因是CMake无法通过DNS解析找到主机名 "raw.githubusercontent.com"，因此无法连接到GitHub服务器以下载所需的文件 "ffmpeg_version.cmake"。

3.解决问题

确定了问题原因是无法下载 ffmpeg_version.cmake 文件，浏览器输入指定的URL后，显示如下信息：
接下来就是要下载 ffmpeg_version.cmake 文件，然后覆盖D:/opencv/source/.cache/ffmpeg/8862c87496e2e8c375965e1277dee1c7-ffmpeg_version.cmake 文件，再进行编译就行了。