opencv 各个版本 与vs 的匹配关系

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#opencv #visual studio

本文介绍了不同版本的OpenCV与Visual Studio之间的兼容性情况。具体来说，OpenCV 2.4.12 和 2.4.13 仅支持 Visual Studio 2012 和 2013；而 2.4.11 版本还额外支持 Visual Studio 2010。


opencv2.4.13-----vc11;vc12


opencv2.4.12-----vc11;vc12


opencv2.4.11___vc10;vc11;vc12


其中对应关系为：

vc8 = Visual Studio 2005，vc9 = Visual Studio 2008，vc10 = Visual Studio 2010，vc11 = Visual Studio 2012，vc12 = Visual Studio 2013


所以，2.4.12，和2.4.13 只能用在vs2012和 vs2013上

而2.4.11保留了三个版本，除了以上还可以用在vs2010上

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<think>我们正在讨论如何更换OpenCV版本。根据用户提供的引用和之前的问题，用户可能是在不同的环境下（如Linux、Windows或开发环境如Visual Studio）需要切换OpenCV版本。以下将分情况说明。 ### 一、Linux环境下多版本OpenCV共存与切换 在Linux系统中，通常通过源码编译安装多个版本，并利用`pkg-config`管理。 #### 1. 源码编译安装不同版本 假设已安装OpenCV 3.4.15和OpenCV 4.5.5，分别安装在`/usr/local/opencv-3.4.15`和`/usr/local/opencv-4.5.5`。 #### 2. 配置环境变量 通过设置`PKG_CONFIG_PATH`环境变量切换版本： ```bash # 使用OpenCV 3.4.15 export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv-3.4.15/lib/pkgconfig # 使用OpenCV 4.5.5 export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/opencv-4.5.5/lib/pkgconfig ``` #### 3. 验证版本 ```bash pkg-config --modversion opencv ``` #### 4. 编译程序时指定 在编译程序时，`pkg-config`会根据当前环境变量提供正确的编译选项： ```bash g++ my_code.cpp -o output $(pkg-config --cflags --libs opencv) ``` ### 二、Windows环境下多版本OpenCV共存与切换（以Visual Studio为例） #### 1. 安装不同版本OpenCV 将不同版本的OpenCV解压到不同目录，例如： - `D:\opencv\build\opencv3.4.15` - `D:\opencv\build\opencv4.5.5` #### 2. 配置环境变量 通过系统环境变量`Path`切换： 1. 打开“系统属性” -> “高级” -> “环境变量” 2. 在`Path`中调整OpenCV的bin路径顺序（将需要使用的版本路径上移）或者删除其他版本的路径[^2]。 例如，要使用OpenCV4.5.5，则设置： ``` Path: D:\opencv\build\opencv4.5.5\bin; ...其他路径... ``` #### 3. Visual Studio项目配置 每个项目可独立配置： 1. 打开项目属性页 -> “VC++目录” - 在“包含目录”中添加新版本的include路径，如：`D:\opencv\build\opencv4.5.5\include` - 在“库目录”中添加新版本的lib路径，如：`D:\opencv\build\opencv4.5.5\lib` 2. 在“链接器” -> “输入” -> “附加依赖项”中，修改为对应版本的lib文件（如opencv_world455.lib） ### 三、Python环境下切换OpenCV版本 通过虚拟环境管理不同版本： ```bash # 创建虚拟环境 python -m venv venv3.4 python -m venv venv4.5 # 激活环境并安装指定版本 venv3.4\Scripts\activate # Windows source venv3.4/bin/activate # Linux pip install opencv-python==3.4.15.55 venv4.5\Scripts\activate pip install opencv-python==4.5.5.64 ``` ### 四、Docker容器中使用特定版本 在Dockerfile中指定版本： ```Dockerfile FROM python:3.8 # 安装OpenCV 4.5.5 RUN pip install opencv-python==4.5.5.64 ``` ### 常见问题解决 1. **版本冲突**：确保环境变量中只有一个OpenCV版本的路径（Windows）或`PKG_CONFIG_PATH`指向单一版本（Linux）。 2. **找不到动态库**（Linux）： ```bash sudo ldconfig # 更新库缓存 ``` 3. **Visual Studio配置后仍报错**：重启Visual Studio使环境变量生效。 ### 总结 更换OpenCV版本的核心在于控制编译/运行时查找的路径和链接的库文件。在不同平台上采用不同的路径管理机制即可实现灵活切换。 §§相关问题§§ 1. 如何彻底卸载已安装的OpenCV版本？ 2. 在Linux系统中如何同时安装OpenCV3和OpenCV4？ 3. Windows环境下使用CMake编译时如何指定OpenCV版本？ 4. 如何验证当前Python环境中OpenCV的版本是否切换成功？ 5. 在Visual Studio Code中如何配置多个OpenCV版本？ </think>### 如何更换 OpenCV 版本（全平台指南） #### 🔧 一、Linux 系统（含多版本共存） 1. **查看已安装版本** ```bash # 查看默认版本 pkg-config --modversion opencv # 查看 OpenCV4 版本 pkg-config --modversion opencv4 ``` 2. **多版本共存方案** ```bash # 1. 编译安装新版本到独立目录（例：/opt/opencv-4.5.5） cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/opencv-4.5.5 .. make -j8 sudo make install # 2. 切换版本（临时生效） export PKG_CONFIG_PATH=/opt/opencv-4.5.5/lib/pkgconfig # 3. 永久切换版本（修改环境变量） echo 'export PKG_CONFIG_PATH=/opt/opencv-4.5.5/lib/pkgconfig' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` > 验证：`pkg-config --cflags opencv4` 检查包含路径[^1] #### 💻 二、Windows 系统（Visual Studio） 1. **环境变量配置** - 计算机 → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量 - 编辑 `Path` 变量，删除旧版本路径（如 `C:\opencv\build\x64\vc15\bin`） - 添加新版本路径（如 `D:\opencv_new\build\x64\vc16\bin`） 2. **VS 项目配置** ```mermaid graph LR A[项目属性] --> B[VC++目录] B --> C[包含目录：替换为...\opencv_new\include] B --> D[库目录：替换为...\opencv_new\lib] A --> E[链接器-输入] E --> F[附加依赖项：更新lib文件名] ``` > 注意：Debug/Release 模式需分别配置对应的 lib 文件（如 opencv_world455d.lib） #### 🐍 三、Python 环境（推荐方案） ```bash # 卸载当前版本 pip uninstall opencv-python opencv-contrib-python # 安装特定版本（TensorFlow 2.6 推荐） pip install opencv-python==4.5.5.64 # 多版本共存方案（使用虚拟环境） python -m venv tf26_env .\tf26_env\Scripts\activate # Windows source tf26_env/bin/activate # Linux pip install opencv-python==4.5.5.64 tensorflow==2.6.0 ``` #### 🐳 四、Docker 容器方案 ```dockerfile FROM python:3.8 # 安装指定版本 RUN pip install opencv-python==4.5.5.64 tensorflow==2.6.0 # 验证版本 CMD python -c "import cv2; print(f'OpenCV版本：{cv2.__version__}')" ``` ### ️ 关键注意事项 1. **ABI 兼容性**：C++ 项目中需重新编译依赖 OpenCV 的代码 2. **路径优先级**：Windows 环境变量中，新版本路径需置于旧版本之前 3. **版本验证**：运行测试脚本确认功能正常 ```python import cv2 print(cv2.__version__) # 应显示新版本号 print(cv2.getBuildInformation())# 查看编译细节 ``` ### 🔍 故障排除 - **`ImportError: libGL.so.1`**：安装缺失依赖 `sudo apt install libgl1` - **符号冲突**：确保TensorFlow和OpenCV使用相同Protobuf版本 - **路径缓存**：Windows 修改环境变量后需重启IDE/终端
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