OpenCV3.3.0在Visual Studio 2017上的配置(转)

本文详细介绍了如何下载并安装OpenCV3.3.0版本,并配置Visual Studio 2017进行开发环境的搭建。主要内容包括下载安装包、设置系统环境变量、配置VS2017的目录及依赖项等步骤。
  • 下载OpenCV,选择你所喜欢的版本,我选择的是OpenCV3.3.0。官方下载地址:OpenCV下载地址
  • 下载之后会有一个自解压的exe文件,将其解压到自己选择的目录文件夹底下,比如命名为OpenCV。再将OpenCV文件夹(比如路径:D:\opencv\opencv\build\x64\vc14\bin)路径添加到系统环境变量中。

此电脑—>属性—>高级系统设置—>环境变量—>系统环境变量—>编辑

然后将路径添加进去,选择确定。

  • 打开Viusal Studio 2017 新建一个项目,然后选择编辑栏目底下的属性管理器,点击之后根据操作系统的版本选择“Debug|Win32”or“Debug|x64”,前者代表32位操作系统,后者64位操作系统。

通用属性—>VC++目录—>包含目录


编辑包含目录内容。将路径:D:\opencv\opencv\build\include以及里面opencv和opencv2文件夹的目录都添加至包含目录中。

再选择编辑该目录下的库目录。将该路径,如:D:\opencv\opencv\build\x64\vc14\lib添加至库目录中。(可能个版本或者操作系统不同其中路径名可能不同,请自适改动)

通用属性—>链接器—>输入—>附加依赖项

  • 编辑附加依赖项,添加动态链接文件,因为OpenCV3跟OpenCV2在这个地方有些区别,所以在配置该依赖项时,OpenCV3很简单,在“Debug|x64”中可以添加“opencv_world330d.lib”即可。Release版本则不用添加“d”。

完成之后,进行检测。在VS2017的工程中请预先添加一张图片,暂且命名为“test.jpg”.

#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespacd cv;
int main()
{
    Mat srcImage = imread("test.jpg"); // 载入图片
    imshow("show",srcImage); // 显示图片
    waitKey(6000); // 等待任意键按下
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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