VS2022 配置OpenCV开发环境详细教程

OpenCV

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,由Intel开发并首先发布于1999年。OpenCV被广泛用于实时图像处理、视频分析、物体检测、面部识别、机器人视觉以及许多其他领域。它支持C++、Python、Java等多种编程语言,并且提供了数百种计算机视觉算法,包括但不限于:

  • 图像处理:图像滤波、几何变换、直方图均衡化等。
  • 特征检测和描述:SIFT、SURF、ORB等。
  • 物体检测:使用Haar级联或深度学习模型检测人脸、行人等。
  • 视频分析:运动检测、背景减除等。
  • 机器学习:OpenCV集成了一些机器学习框架,可以用于训练和使用分类器。
  • 深度学习:OpenCV 3.4及以上版本支持深度学习模型,特别是使用DNN(Deep Neural Network)模块。

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它的历史和发展可以追溯到1999年。以下是OpenCV历史的一些关键点:

  • 起源:OpenCV项目由Intel公司在1999年启动,旨在创建一个免费的、开源的计算机视觉库,并开放其源代码以推动计算机视觉领域的研究和发展。

  • 开源发布:2000年,OpenCV发布了第一个公开版本,这标志着OpenCV开源计划的正式启动。

  • 发展
    2005年,OpenCV 2.0 版本发布,引入了面向对象的接口、多核支持、Python 接口等功能。
    2008年,OpenCV加入Google Summer of Code(GSoC)项目,促进了社区的发展。
    2011年,OpenCV 2.3 版本发布,引入了更快的图像处理算法、CUDA加速支持等。

  • 重大更新
    2015年,OpenCV 3.0 版本发布,带来了重大变化,包括C++11支持、模块化架构、DNN模块等。
    2018年,OpenCV 4.0 版本发布,引入了C++11重构、DNN模块的改进、Vulkan后端、性能优化等。

  • 持续发展:从2019年的4.1版本开始,OpenCV继续改进和优化各种功能,如图像处理算法、目标检测算法等。

  • 版本更新:OpenCV持续更新迭代,推出了4.2、4.3、4.4等多个版本,不断引入新功能和改进。

  • 架构支持:2022年12月8日,龙芯中科宣布,OpenCV开源社区正式合入了对LoongArch架构支持的代码,优化后的OpenCV性能显著提升。

  • 最新动态:截至2024年,OpenCV已经发展到4.5版本,且在2022年12月29日发布了4.7.0版,带来了全新的ONNX层,提高了DNN代码的卷积性能。

VS2022配置OpenCV过程

  1. 下载OpenCV库:https://opencv.org/
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  2. 点击opencv-4.9.0-windows.exe
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  3. 选择合适的目录
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  4. 提取
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  5. 在预定目录可以看到提取的文件
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  6. bin目录添加到系统环境变量opencv\build\x64\vc16\bin
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  7. 按照系统-系统信息-高级系统设置-环境变量-系统环境变量path-新建-确定顺序,将opencv库路径添加到系统变量中。
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  8. 重启计算机
  9. 开始验证OpenCV,打开VS2022,新建一个项目
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  10. 空项目已经建立好,点击“项目”,下拉“属性”
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  11. 配置属性,将下载的OpenCV里include文件目录放到包含目录中。
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  12. 将OpenCV的lib库文件路径放到库目录中。
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  13. 修改链接器,将OpenCV中lib库里的opencv_world490d.lib文件名复制到附加依赖项中。
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  14. 环境配置好,开始测试代码
    在这里插入图片描述
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  15. 写测试代码,运行demo
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图片
    cv::Mat img = cv::imread("amy.png");

    // 检查图片是否成功读取
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Error: Loading image" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建窗口并显示图片
    cv::namedWindow("Image Display", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::imshow("Image Display", img);

    // 等待按键事件,之后关闭窗口
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}
  1. 大功告成,显示图片,在VS2022中配置OpenCV开发环境成功💪,可以玩转OpenCV了。
    在这里插入图片描述
<think>好的,用户的问题是如何在VSCode中为Java配置OpenCV环境。我需要先理清配置的主要步骤,确保每个环节都正确。 首先,用户可能已经安装了Java开发环境,但需要确认是否安装了JDK,并且环境变量配置正确。如果用户没有安装,可能需要指导他们安装JDK,比如推荐OpenJDK或者Oracle JDK。 接下来是安装OpenCV。用户需要下载OpenCV的Java库,通常从官方网站下载,然后解压到本地目录。这里需要注意不同操作系统的路径差异,比如Windows、Linux或macOS下的路径可能不同。需要提醒用户记住解压路径,因为后面需要引用这个路径。 然后是配置VSCode。用户需要安装Java扩展,比如“Extension Pack for Java”来支持Java开发。此外,需要配置项目的构建路径,把OpenCV的JAR文件添加到项目的依赖中。这一步可能需要修改pom.xml(如果使用Maven)或者build.gradle(如果使用Gradle),或者直接在VSCode的配置文件中设置classpath。 另外,还需要确保本地库(如.dll、.so或.dylib文件)的路径正确。在Java中,可以通过`-Djava.library.path`参数指定本地库的位置。这需要在运行配置中添加VM选项,指向OpenCV的本地库目录。 用户可能会遇到常见问题,比如找不到OpenCV库,这时候需要检查路径是否正确,或者是否遗漏了本地库的配置。还可能存在版本兼容性问题,需要确认OpenCV版本与Java版本是否匹配。 最后,生成相关问题的时候,要考虑用户可能的后续疑问,比如如何在项目中使用OpenCV的具体功能,如何处理图像,或者如何打包项目包含OpenCV依赖。 需要确保所有步骤中的命令和路径都准确无误,特别是不同操作系统下的差异。同时,引用提供的参考资料可能不够相关,但如果有相关的配置解释,可以适当引用。例如,在配置解释器路径时,可以参考引用[1]中的方法,虽然它是关于Python的,但路径配置的思路类似。不过用户的问题是关于Java和OpenCV,可能引用中的内容并不直接适用,所以需要谨慎引用。 总结步骤:安装JDK → 下载OpenCV配置VSCode项目依赖 → 设置本地库路径 → 验证配置。确保每个步骤清晰,并提示可能的问题和解决方法。</think>### VSCode配置Java与OpenCV集成步骤 #### 一、环境准备 1. 安装JDK并配置环境变量 - 推荐使用JDK 11及以上版本 - 验证安装:终端输入`java -version`应显示版本号,例如: $$ java\ version\ "17.0.8"\ 2023-07-18\ LTS $$ 2. 下载OpenCV Java库 - 访问[OpenCV官网](https://opencv.org/releases/)下载包含Java支持的版本(如4.7.0) - 解压后目录包含关键文件: - `opencv-xxx.jar`(Java库) - `build/lib/`(本地库文件,如`.dll`、`.so`) #### 二、VSCode配置 1. **安装扩展** 安装以下扩展(Ctrl+Shift+X): - `Extension Pack for Java`(必备开发工具) - `Project Manager for Java`(可选,项目管理) 2. **创建Java项目** - 新建文件夹作为项目根目录 - 在VSCode中打开该文件夹 - 按`Ctrl+Shift+P` → `Java: Create Java Project` 3. **添加OpenCV依赖** - 将`opencv-xxx.jar`复制到项目`lib`目录(需手动创建) - 在`.vscode/settings.json`中添加: ```json { "java.project.referencedLibraries": ["lib/opencv-xxx.jar"] } ``` 4. **配置本地库路径** - 修改`launch.json`(位于`.vscode`目录): ```json "vmArgs": "-Djava.library.path=/path/to/opencv/build/lib" ``` 例如Windows系统: $$ -Djava.library.path=C:\\opencv\\build\\java\\x64 $$ #### 三、验证配置 1. 创建测试类`TestOpenCV.java`: ```java import org.opencv.core.Core; public class TestOpenCV { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); System.out.println("OpenCV loaded successfully!"); } } ``` 2. 运行程序,若输出`OpenCV loaded successfully!`表示配置成功[^1] #### 四、常见问题 - **错误:`UnsatisfiedLinkError`** 检查`java.library.path`是否指向包含OpenCV本地库的目录 - **错误:`ClassNotFoundException`** 确认`opencv-xxx.jar`已正确添加到项目依赖 ---
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