OpenCV2.3.1在Win7+VS2010下的配置过程

本文详细介绍了如何在Visual Studio 2010环境下配置OpenCV库的步骤,包括安装VS2010、下载并解压OpenCV、设置环境变量、配置项目属性等,最后通过一个简单的图像显示程序验证配置是否成功。

1.  假定电脑上已经安装了VS2010程序,若没有,首先安装vs2010。下载OpenCV2.3.1,网址:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.3.1/,下载的文件名为“OpenCV-2.3.1-win-superpack.exe”。

2.  解压上述下载的文件,可以解压到任何磁盘,此处解压到D:\opencv2.3.1。

3.  设置用户变量。计算机->属性->高级系统设置->环境变量->用户变量,在Path中添加变量值(针对win32位机器):D:\opencv2.3.1\build\x86\vc10\bin

 

4.  在vs2010中新建一个控制台项目。

5.  在项目->属性对话框中,左侧“配置”选择“Debug”,然后“配置属性”->VC++目录,在右侧设置“包含目录”,新添加:

D:\opencv2.3.1\build\include

D:\opencv2.3.1\build\include\opencv

D:\opencv2.3.1\build\include\opencv2

 

 

6. 在“库目录”,添加

32位:D:\opencv2.3.1\build\x86\vc10\lib

 

7. 在配置中选择Debug,在“链接器”->“输入”,配置“附加依赖项”,添加以下项:

opencv_calib3d231d.lib

opencv_contrib231d.lib

opencv_core231d.lib

opencv_features2d231d.lib

opencv_flann231d.lib

opencv_gpu231d.lib

opencv_highgui231d.lib

opencv_imgproc231d.lib

opencv_legacy231d.lib

opencv_ml231d.lib

opencv_objdetect231d.lib

opencv_ts231d.lib

opencv_video231d.lib

8.在配置中选择Release,按照上面操作,添加如下依赖项。

opencv_calib3d231.lib

opencv_contrib231.lib

opencv_core231.lib

opencv_features2d231.lib

opencv_flann231.lib

opencv_gpu231.lib

opencv_highgui231.lib

opencv_imgproc231.lib

opencv_legacy231.lib

opencv_ml231.lib

opencv_objdetect231.lib

opencv_ts231.lib

opencv_video231.lib

9. 注销电脑。请注意:这是非常重要的一步,这样设置的环境变量才能生效。

 至此,配置完毕。

10. 测试是否配置成功。在之前新建的控制台程序中添加如下测试代码,注意首先要把需要的图片放到项目所在目录下。

[cpp]  view plain copy
 
  1. #include "stdafx.h"  
  2. #include <opencv2/opencv.hpp>  
  3. using namespace std;  
  4. using namespace cv;  
  5. int main(int argc, char* argv[])  
  6. {  
  7. const char* imagename = "lena.jpg";  
  8.   
  9. Mat img = imread(imagename);  
  10.   
  11. if(img.empty())  
  12. {  
  13. fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);  
  14. return -1;  
  15. }  
  16.   
  17. imshow("image", img);  
  18. waitKey();  
  19. return 0;  
  20. }  

 

编译程序,可能会出现提示错误:“无法启动此程序,因为计算机中丢失tbb_debug.dll.尝试重新安装该程序以解决问题。”

解决方法:到D\opencv2.3.1\build\common\tbb\ia32\vc10找到tbb.dll,复制一份,然后重命名为tbb_debug.dl,将tbb_debug.dll拷贝到D:\opencv2.3.1\build\x86\vc10\bin目录下。

重新编译,出现如下图片,说明配置成功。

 

转自:http://blog.youkuaiyun.com/mygis2005/article/details/10472717

转载于:https://www.cnblogs.com/luori719/p/4748326.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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