OpenCV安装与配置教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

OpenCV安装配置与应用详解
最新推荐文章于 2025-10-22 10:15:44 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-22 10:15:44 发布 · 2.1k 阅读 · 31 ·
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#opencv #人工智能 #计算机视觉 #其他

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对于想要学习计算机视觉的朋友来说，opencv下载安装教程是你入门的第一步。无论是初学者还是有经验的开发者，都需要先完成环境的搭建。今天我就带大家完成Windows系统下OpenCV的安装与配置，整个过程非常简单，只需跟着步骤一步步操作即可。

一、OpenCV资源包下载

首先，我们需要获取OpenCV的安装包。

点击下载opencv安装包:https://pan.quark.cn/s/9b2932bc3f71

下载完成后，你会看到类似这样的文件：
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接下来双击这个文件进行解压。其实opencv安装的实质就是解压缩这个文件包，并不是传统意义上的"安装"。解压后会得到一个文件夹，你可以把它放在任何位置，不过一定要记住这个位置，后面配置时会用到。
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opencv正在解压中…
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解压完成后，打开文件夹应该是这样的：
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这个文件夹中，build目录包含了OpenCV运行时需要的各种库文件，而sources目录则是官方提供的一些示例代码，对学习很有帮助。

二、系统环境变量配置

完成文件解压后，下一步就是配置环境变量，这样系统才能找到OpenCV的位置。

具体步骤如下：

  1. 找到【计算机】或【此电脑】，右击选择【属性】
  2. 在打开的窗口中找到【高级系统设置】
  3. 点击【环境变量】按钮
  4. 在系统变量区域找到【Path】变量
  5. 选中并点击【编辑】
  6. 点击【新建】，添加OpenCV执行文件的路径
  7. 一路点击【确定】完成配置
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OpenCV执行文件的路径怎么找呢？很简单：

  1. 打开你刚才解压的OpenCV文件夹
  2. 依次进入：build → x64 → vc15 → bin
  3. 这个bin目录的完整路径就是需要添加到环境变量中的内容
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不同版本的OpenCV路径可能有些差异。如果你用的是OpenCV 2.x版本，在build目录下还需要选择x86或x64(取决于你的系统)，然后是vc12(通常选择最新的vc版本)，其他步骤基本相同。

三、Visual Studio中配置OpenCV

OpenCV是一个开发套件，需要借助开发工具来使用它，Visual Studio是最常用的选择之一。

接下来我们在Visual Studio中完成OpenCV的配置：

0. 安装Visual Studio

这一步不是本教程的重点，如果你还没有安装Visual Studio，可以自行搜索相关教程完成安装。

1. 创建新项目

打开Visual Studio，创建一个新项目。建议初学者先创建一个控制台应用程序，这样可以避免其他复杂因素的干扰。

2. 添加包含目录

在配置项目属性时，首先要在"解决方案资源管理器"中选中你的项目名称。然后按照以下步骤操作：

  1. 右击项目名称，选择【属性】
  2. 在左侧导航栏中找到【VC++目录】
  3. 在右侧找到【包含目录】，点击【编辑】
  4. 添加以下三个路径（路径根据你的实际情况调整）：
    • D:\opencv\build\include
    • D:\opencv\build\include\opencv
    • D:\opencv\build\include\opencv2
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3. 添加库目录

接下来配置库目录：

  1. 在项目属性页面中，找到【VC++目录】
  2. 选择【库目录】，点击【编辑】
  3. 添加路径，例如：D:\opencv\build\x64\vc15\lib
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4. 添加附加依赖项

最后一步是添加OpenCV的库文件：

  1. 在项目属性页面中，找到【链接器】
  2. 点击【输入】
  3. 找到【附加依赖项】，点击【编辑】
  4. 添加OpenCV的库文件名
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库文件位于你OpenCV安装目录的lib文件夹中，如图所示：
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到此为止，你已经完成了Windows系统下OpenCV的安装和配置！接下来就可以开始你的计算机视觉学习之旅了。

OpenCV颜色识别入门指南

颜色识别是OpenCV中最基础也最实用的功能之一。通过OpenCV，我们可以轻松地从图像中提取特定颜色的区域，这在物体跟踪、图像分割等应用中非常有用。

实现颜色识别的基本思路是将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，因为HSV更适合描述人类对颜色的感知。在HSV空间中，我们可以更容易地定义颜色范围。

以下是实现颜色识别的基本步骤：

  1. 读取图像
  2. 将图像从BGR转换到HSV颜色空间
  3. 定义要识别的颜色范围（如红色、蓝色等）
  4. 创建掩码，提取符合颜色范围的区域
  5. 对原图应用掩码，得到只包含特定颜色的图像

颜色识别技术在工业检测、交通信号识别、医学图像分析等领域有广泛应用，掌握这项技术将为你的计算机视觉项目增添更多可能性。

OpenCVSharp：.NET开发者的福音

对于C#和.NET开发者来说，OpenCVSharp是连接OpenCV强大功能的理想桥梁。OpenCVSharp是一个OpenCV的.NET封装库，它允许.NET开发者直接在C#项目中使用OpenCV的功能。

使用OpenCVSharp的主要优势包括：

  1. 完全符合.NET编程风格，API设计更符合C#开发者习惯
  2. 支持.NET Framework、.NET Core和.NET 5+
  3. 性能损失极小，几乎可以达到原生C++版本的速度
  4. 提供了丰富的文档和示例代码
  5. 活跃的社区支持

要开始使用OpenCVSharp，只需通过NuGet包管理器安装OpenCvSharp4包，然后就可以在你的C#项目中导入并使用它了。这对于那些更熟悉C#而不是C++的开发者来说，是快速上手计算机视觉开发的绝佳选择。

无论你是做桌面应用、WPF界面还是ASP.NET网站，OpenCVSharp都能帮助你轻松集成计算机视觉功能，让你的.NET应用更加智能化。

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