opencv 获取文件的目录地址 指定opencv库路径

本教程参考OpenCV官方教程 Installation

• 下载OpenCV
  这里下载的是最新版的opencv-2.4.13 下载地址
• 设置OpenCV环境变量并添加到系统路径

1. 设置环境变量，以管理员的身份打开Windows命令窗口，输入以下命令：
   setx -m OPENCV_DIR E:\opencv\build\x64\vc12
   目录根据自己安装时候的提取路径自行修改，x64系统选择x64目录，vs2015选择vc12目录。
   如果是使用openCV的静态链接库(编译的时候lib文件都会编译到exe文件中，文件会比较大)，到这里就配置好了，否则进行下面的步骤。
3. 添加bin文件的路径到系统路径，bin文件夹中包含了OpenCV中算法和实现的dll动态链接库，OpenCV官网原文推荐的是用Redfern Place的Path Editor来实现添加，附上链接 Path Editor，略微麻烦的是这个editor虽好，但要先安装.NET Framework 2.0。
   这里使用Path Editor添加环境变量到系统路径：

PS：配置完环境变量一定要重启电脑！！！！！

• Visual Studio 2015 IDE配置
  新建一个新的项目，选择空项目创建

• 背景知识
  每个项目有各自的rule package存储IDE buil时候需要的信息；每个应用有两个模式—Release和Debug，Debug模式中可以更容易发现和解决问题，Release让生成的应用尽可能得快和小，在IDE中rule package就是project property，可以使用Property Manager配置。
  像下图所示，在属性管理器可以新建属性表，属性表可以增加到新的项目工程中，只需创建一次，就可以重复使用。



• Local Configuration

2. 在属性管理器右键点击Debug添加新项目属性表，打开属性表属性



4. 在弹出的属性页中C/C++ —> 常规 —> 附加包含目录 中添加OpenCV include目录，输入 $(OPENCV_DIR)\..\..\include，如下图所示，其中，添加第三方的库路径中一般都包含环境变量，这样当IDE环境变化时可以不必更改属性配置，运行时遇到$开头的系统自动寻找环境变量代替



6. 接下来在链接器 —> 常规 —> 附加库目录 中添加lib文件目录：
   $(OPENCV_DIR)\lib



7. 指定链接器寻找的库，在链接器—>输入—>附加依赖项 中添加模块的名字，模块的名字格式为 ：
   opencv_(The Name of the module)(The version Number of the library you use)d.lib 其中d代表这是debug模式需要的库，opencv lib中d的模块列表如下：

opencv_calib3d2413d.lib
opencv_contrib2413d.lib
opencv_core2413d.lib
opencv_features2d2413d.lib
opencv_flann2413d.lib
opencv_gpu2413d.lib
opencv_highgui2413d.lib
opencv_imgproc2413d.lib
opencv_legacy2413d.lib
opencv_ml2413d.lib
opencv_nonfree2413d.lib
opencv_objdetect2413d.lib
opencv_ocl2413d.lib
opencv_photo2413d.lib
opencv_stitching2413d.lib
opencv_superres2413d.lib
opencv_ts2413d.lib
opencv_video2413d.lib
opencv_videostab2413d.lib

1. 对Release 执行上面的同样操作，记省略库名称中的d字母
2. 操作完成后，在项目文件夹中可以看到属性表的文件，后缀为props，可以将此文件保存好，在其他项目工程使用的时候只需要添加现有属性表就好

• Global Configuration
  右键属性管理器的Microsoft.Cpp.Win32.user，根据上面Local Configuration的步骤配置属性页，其实也就是配置三个地方。

以上，就配置完了，x64的电脑配置都选择x64的选项就可以，解决方案平台那也选择x64就可以了

附：
测试程序

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <string>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat image = imread("figure.bmp");
    if (image.empty())
    {
        cout << "error" << endl;
        return -1;
    }
    imshow("Image", image);
    waitKey();
    return 0;
}