1.简介
OpenCV由于其速度和直观的API，在图像处理领域是一个强大的工具。然而，配置 OpenCV 是一项艰巨的工作，尤其是在 Windows 上。
为了方便您在 VS Code 上配置 OpenCV，我决定写这篇文章来教您。
2.配置
本教程假设您使用以下配置：
OS: Windows 10 64-bit
Compiler: Mingw-w64 (Specifically, x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0)
Compiler binaries' path: C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin
OpenCV version: 4.1.1
OpenCV binaries' path: C:\\opencv\\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\\x64\\mingw\\bin\\分隔符是特意添加的。
3.配置步骤
3.0 安装VS Code（Visual Studio Code）
3.1 安装VS Code C/C++ extensions（ms-vscode.cpptools）
根据 VS Code 文档的建议，可以按照以下步骤安装：
- 1.打开VS Code
- 2.点击单击边框栏上的Extensions扩展视图图标（或 Ctrl+Shift+X 键盘组合）。
- 3.搜索 C++。搜索后，您应该找到如下所示的扩展名：
然后单击Install去安装它。
3.2 安装C/C++ Compiler 和 Debugger
在这部分我选择了 Mingw-w64。请注意，安装时应选择以下设置：
选择这些设置的原因将在下一部分中提到。
我假设您将所有编译器内容安装在 C:\mingw-w64\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0
3.3 下载预构建的OpenCV包
从 OpenCV-MinGW-Build 下载预构建的 OpenCV 包。因为我们选择的是 4.1.1 版本，所以这个版本有一些规范：
我们可以看到这个包是用 MinGW-x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0 编译的。因此，您应该将 MinGW 的配置设置与包使用的相同。
3.4 添加编译器路径和预构建的OpenCV包到Path变量
为了让其他程序在不输入绝对路径的情况下也能找到编译器和 OpenCV 包的名称，您可以使用编译器和 OpenCV 包的二进制文件来设置您帐户的 Path 变量。
要编辑 Path 变量，您可以转到控制面板 > 系统 > 高级系统设置（Control Panel > System > Advanced system settings）。然后切换到系统属性窗口中的高级（Advanced）选项卡，然后单击环境变量（Environment Variables）按钮。最后，编辑您帐户的 Path 变量（添加编译器和 OpenCV 二进制文件路径）。
我假设你在 C:\opencv\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64 中安装了所有 OpenCV 的东西
3.5.配置项目的 .vscode 文件。
首先，创建一个名为 opencvexample 的新项目。然后复制并粘贴我从这个 repo 创建的 task.json、launch.json 和 c_cpp_properties.json。
我还对每个 json 文件和我应用的一些更改进行了一些简要说明。
- task.json
该文件告诉 VS Code 调用编译器以基于源代码创建可执行文件。我对command和args进行了一些更改：
"command": "C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin\\g++.exe",
...
"args": [
"-g",
"${file}",
"-o",
"${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
"-I","C:\\opencv\\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\\include",
"-L","C:\\opencv\\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\\x64\\mingw\\bin",
"-llibopencv_calib3d411",
"-llibopencv_core411",
"-llibopencv_dnn411",
"-llibopencv_features2d411",
"-llibopencv_flann411",
"-llibopencv_highgui411",
"-llibopencv_imgcodecs411",
"-llibopencv_imgproc411",
"-llibopencv_ml411",
"-llibopencv_objdetect411",
"-llibopencv_photo411",
"-llibopencv_stitching411",
"-llibopencv_video411",
"-llibopencv_videoio411"
],
...command将调用编译器。在这里，我将路径更改为我想要的 MinGW 编译器。args 将作为编译器标志传递给编译命令。您可以看到该程序将与 OpenCV 库链接。
作为一个大拇指规则，只包括你将要使用的库，尽管我包括了 OpenCV 的所有库。
- launch.json
当您开始调试程序时，launch.json文件将启动 GDB 调试器，我更改了如下所示的一些行：
...
"program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
...
"miDebuggerPath": "C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin\\gdb.exe",
...program是该程序的可执行文件。miDebuggerPath 找到调试器的可执行文件，然后我更改为我想使用的 GDB 调试器。
- c_cpp_properties.json
c_cpp_properties.json让您可以更好地控制 C/C++ 扩展：
...
"includePath": [
...
"C:\\opencv\\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\\include"
],
...
"compilerPath": "C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin\\gcc.exe",
...includePath 搜索将包含您想要的库的路径，我添加了 OpenCV 的路径。compilerPath 找到编译器的路径，所以我设置为我要使用的编译器。
3.6创建代码，编译，运行
创建一个名为main.cpp文件，写入以下代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( int argc, char** argv )
{
std::cout << "aa" << std::endl;
std::string img = "lenna.jpg";
Mat srcImage = imread(img);
if (!srcImage.data) {
return 1;
}
imshow("srcImage", srcImage);
waitKey(0);
return 0;
}然后放置一个名为 lenna.jpg 的图像。
之后，编译项目并运行它，如果没有问题，你应该会得到一个带有 Lenna 图像的窗口。
要构建和运行项目，您可以按 Ctrl+Shift+B 构建并键入要在终端中运行的可执行文件名称。有关更多信息，您可以查看此官方指南。
4.完整代码
c_cpp_properties.json
{
"configurations": [
{
"name": "Win32",
"includePath": [
"${workspaceFolder}/**",
"C:\\opencv\\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\\include"
],
"defines": [
"_DEBUG",
"UNICODE",
"_UNICODE"
],
"compilerPath": "C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin\\gcc.exe",
"cStandard": "c11",
"cppStandard": "c++17",
"intelliSenseMode": "clang-x64"
}
],
"version": 4
}launch.json
{
// This file originates from here: https://code.visualstudio.com/docs/cpp/config-mingw
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "g++.exe build and debug active file",
"type": "cppdbg",
"request": "launch",
"program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
"args": [],
"stopAtEntry": true,
"cwd": "${workspaceFolder}",
"environment": [],
"externalConsole": false,
"MIMode": "gdb",
"miDebuggerPath": "C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin\\gdb.exe",
"setupCommands": [
{
"description": "Enable pretty-printing for gdb",
"text": "-enable-pretty-printing",
"ignoreFailures": true
}
],
"preLaunchTask": "g++.exe build active file"
}
]
}task.json
{
// See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
// for the documentation about the tasks.json format
"version": "2.0.0",
"tasks": [
{
"type": "shell",
"label": "g++.exe build active file",
"command": "C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin\\g++.exe",
"args": [
"-g",
"${file}",
"-o",
"${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
"-I","C:\\opencv\\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\\include",
"-L","C:\\opencv\\OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\\x64\\mingw\\bin",
"-llibopencv_calib3d411",
"-llibopencv_core411",
"-llibopencv_dnn411",
"-llibopencv_features2d411",
"-llibopencv_flann411",
"-llibopencv_highgui411",
"-llibopencv_imgcodecs411",
"-llibopencv_imgproc411",
"-llibopencv_ml411",
"-llibopencv_objdetect411",
"-llibopencv_photo411",
"-llibopencv_stitching411",
"-llibopencv_video411",
"-llibopencv_videoio411"
],
"options": {
"cwd": "C:\\mingw-w64\\x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0\\mingw64\\bin"
},
"problemMatcher": [
"$gcc"
],
"group": {
"kind": "build",
"isDefault": true
}
}
]
}lenna.jpg
5.总结
在这篇文章中，我教授如何使用 OpenCV C++ 包从头开始设置 VS Code。
