OpenCV在vs10中的配置问题

本文详细介绍了如何在Visual C++环境中配置OpenCV库,包括添加必要的include路径、dll文件及链接器设置等步骤,确保能顺利进行图像处理开发。

     现在的opencv版本中已经有了编译好的库文件,在build文件夹下面,一般情况不用自己再使用cmake自己编译

1. 首先,在vc++目录中需要加入build后的include文件夹,include文件夹下面的opencv,epencv2。

2. vc++目录中需要添加dll,添加build\x86\vc10\lib

3. linker中的input中的附加依赖项中需要添加opencv_core242d.lib
opencv_core242d.lib
opencv_highgui242d.lib
opencv_imgproc242d.lib
opencv_ml242d.lib
opencv_objdetect242d.lib
opencv_contrib242d.lib
opencv_ts242d.lib
opencv_video242d.lib
opencv_legacy242d.lib
opencv_haartraining_engined.lib
opencv_gpu242d.lib
opencv_flann242d.lib
opencv_features2d242d.lib
opencv_photo242d.lib

opencv_stitching242d.lib

opencv_videostab242d.lib

opencv_calib3d242d.lib

opencv_nonfree242d.lib

若为2.3.1版本则添加

opencv_core231d.lib
opencv_highgui231d.lib
opencv_imgproc231d.lib
opencv_ml231d.lib
opencv_objdetect231d.lib
opencv_contrib231d.lib
opencv_ts231d.lib
opencv_video231d.lib
opencv_legacy231d.lib
opencv_haartraining_engined.lib
opencv_gpu231d.lib
opencv_flann231d.lib
opencv_features2d231d.lib
opencv_calib3d231d.lib

  或者可以将下面的写进到一个头文件中

  

#define _LIBPATH_  "I:\\ProgramFiles\\opencv\\build\\x86\\vc10\\lib\\"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_highgui242d.lib"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_imgproc242d.lib"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_legacy242d.lib"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_ml242d.lib"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_objdetect242d.lib"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_ts242d.lib"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_video242d.lib"

#pragma comment( lib, ""_LIBPATH_"opencv_core242d.lib"

#undef _LIBPATH_  

  如果不添加会出现“无法解析的外部符号”错误!!!

4. 可能还需要在debug下加入需要的dll,或者加到系统文件夹下面

5. 可能还需要tbb_debug.dll,可以将tbb30解压之后的bin\ ia32\ vc10中的tbb_debug.dll拷到系统文件夹下面。

另外,环境变量中不要忘记添加相关的文件夹

到此配置全部完成,能够完美运行!

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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