[opencv 452] win10源码编译运行官网的samples

本文介绍了如何从GitHub下载OpenCV源码,并通过CMake进行编译。详细步骤包括在根目录和samples目录下分别执行cmake,然后使用VS2019打开项目解决方案,选择Debug配置生成exe文件。重点讨论了利用光流跟踪技术进行稠密光流跟踪的实现过程。

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1.去github 下载源码

链接:https://github.com/opencv/opencv

2.cmake编译

先编译根目录下的cmake
在这里插入图片描述
opencv_dir待会就选择这里的路径
在这里插入图片描述

再编译子目录samples下的cmake
在这里插入图片描述
下面用vs2019打开项目解决方案,编译生成exe
在这里插入图片描述
这里自己根据需求,我是选择debug版本;先生成全部的解决方案;
最右侧就是项目,可以单独设置为启动项,运行即可
在这里插入图片描述
使用光流跟踪项目:
在这里插入图片描述
使用稠密光流跟踪
在这里插入图片描述

### 如何在 Windows 系统中安装 OpenCV C++ 开发环境 #### 准备工作 为了成功配置 OpenCV 的开发环境,需要完成以下几个主要部分的工作:下载并解压 OpenCV 库文件、安装 Visual Studio 或其他支持的 IDE,并正确设置编译器和链接库路径。 --- #### 下载 OpenCV 源码或预构建包 可以从官方网站获取 OpenCV 的源代码或者已经预先编译好的二进制包。访问官网地址 https://opencv.org/releases/ ,选择适合的操作系统版本进行下载[^3]。对于初学者来说,推荐直接下载已编译好的 `.exe` 文件来简化安装过程。 如果希望自定义功能模块,则可以选择源码形式并通过 CMake 工具自行生成项目所需的解决方案文件后再编译得到最终动态链接库(DLLs)以及静态库(static libraries)[^1]。 --- #### 安装 Microsoft Visual Studio Microsoft 提供的强大集成开发环境——Visual Studio 是最常用的工具之一用于编写基于C/C++的应用程序。建议至少安装 Community 版本因为它免费提供给个人开发者使用而且包含了创建高性能图像处理应用程序所需的一切组件。 当执行 VS Installer 时,请确保勾选以下选项: - **Desktop development with C++**: 这一 workload 将会自动拉取必要的 SDK 和工具链以便后续操作顺利开展。 完成后启动该软件进入下一步骤即配置头文件与库位置信息等工作流程之中[^4]。 --- #### 配置环境变量 为了让操作系统能够识别 opencv.dll 所处的位置从而实现运行期间加载共享对象的功能,需将 bin 路径加入系统的 PATH 中去: 假设你把整个压缩包解压到了 `D:\Program Files\opencv`,那么应该添加如下字符串至全局环境变量里: ``` D:\Program Files\opencv\build\x64\vc15\bin\ ``` 注意这里具体子目录名称可能依据实际安装情况有所差异比如 vcversion 号码等都会影响最后确切表述方式[^2]. --- #### 测试简单示例验证安装成果 下面给出一段简单的测试代码用来确认当前环境下能否正常调用 open cv 功能接口: ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> int main() { std::string image_path = samples::findFile("lena.jpg"); cv::Mat img = cv::imread(image_path); if(img.empty()){ std::cerr << "Cannot load image!" << std::endl; return -1; } cv::imshow("Display window",img); // 显示图片窗口 int k = cv::waitKey(); // 等待按键输入 if(k == 's') // 如果按下了's'键则保存这张图 cv:: imwrite("savedImage.png",img); return 0 ; } ``` 上述例子尝试读入一幅名为 lena.jpg 的位图数据结构体 Mat 类型存储起来之后显示出来让用户查看效果同时允许通过键盘交互决定是否另存新副本。 ---
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