windows+vscode+opencv

### 配置 WindowsVSCodeOpenCV 开发环境 #### 安装 Visual Studio 和 CMake 为了能够在 Windows 平台上顺利编译并运行基于 OpenCV 的项目,Visual Studio 是必不可少的工具之一。确保已安装最新版 Visual Studio,并勾选了 C++ 工作负载选项[^2]。 #### 下载并解压 OpenCV 源码包 前往官方 GitHub 页面下载最新的 OpenCV 版本源代码压缩包,将其放置于易于访问的位置以便后续操作。同样地,如果打算使用额外模块,则需单独获取 opencv_contrib 库[^3]。 #### 使用 CMake 进行构建设置 启动 `cmake-gui` 程序,在界面中指定源代码位置以及目标二进制文件存放目录。具体来说,“Where is the source code”应指向之前提到的 opencv/sources 文件夹;而“Where to build the binaries”,则建议创建一个新的子文件夹用于存储生成物,例如 \opencv\build\x64\vc15 或者其他适合的选择。 完成上述两步之后,点击 Configure 按钮来初始化配置过程。此时可能会弹出提示框询问关于编译器的选择,请按照实际情况选取合适的 MSVC 版本号(如 vc15 对应的是 Visual Studio 2017)。接着等待几秒钟直至所有依赖项被解析完毕即可继续下一步骤——Generate。 #### 设置 VSCode 编辑器支持 打开命令面板 (Ctrl+Shift+P),输入 "C/C++: Edit Configurations" 创建或编辑现有的 launch.json 及 tasks.json 文件: 对于 **launch.json** ,添加如下内容以定义调试模式下的参数: ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "(gdb) Launch", "type": "cppdbg", "request": "launch", "program": "${workspaceFolder}/your_executable_file.exe", // 替换成实际可执行文件名 "args": [], "stopAtEntry": false, "cwd": "${fileDirname}", "environment": [], "externalConsole": true, "MIMode": "gdb", "miDebuggerPath": "/path/to/gdb", // 如果不是默认路径的话需要填写完整地址 "setupCommands": [ { "description": "Enable pretty-printing for gdb", "text": "-enable-pretty-printing", "ignoreFailures": true } ], "preLaunchTask": "build" } ] } ``` 而对于 **tasks.json** 则负责描述如何调用外部编译指令来进行项目的构建工作: ```json { "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "build", "command": "mingw32-make", "args": ["-j8"], "group": { "kind": "build", "isDefault": true }, "problemMatcher": [] } ] } ``` 最后不要忘记通过扩展市场安装 Microsoft 提供的 C/C++ IntelliSense 插件,从而获得更好的语法高亮显示效果和自动补全功能。 #### 测试验证 编写一段简单的测试程序以确认整个流程无误: ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat img(100, 100, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 0, 0)); std::cout << "OpenCV Version : " << CV_VERSION << std::endl; return 0; } ``` 保存后按下 F5 键触发调试会话,观察控制台输出是否正常打印出了当前使用的 OpenCV 版本信息。
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