VScode搭建OpenCV环境(使用CMake和MinGW-w64)

2023-10-08 22:50

本文主要是介绍VScode搭建OpenCV环境(使用CMake和MinGW-w64),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

VScode搭建OpenCV环境(使用CMake和MinGW-w64)

    • 软件环境
    • MinGW-w64安装与配置
    • CMake安装与配置
    • 使用 CMake 生成 OpenCV 的 Makefile
    • 编译 OpenCV
    • VScode配置
    • 参考链接

用vscode来写opencv代码需要自己编译OpenCV,主要用到MinGW-w64和CMake工具。

软件环境

  • Windows-10-64bit
  • MinGW-x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0
  • CMake-3.19.3
  • OpenCV-4.5.0
  • VScode-x64-1.52.1

MinGW-w64安装与配置

MinGW-w64离线包下载地址:https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/

在这里插入图片描述
下载后解压到自选路径:
在这里插入图片描述

添加环境变量:
(右键“此电脑”->属性->高级系统设置->环境变量->编辑Path)
(如:D:\Program\mingw64\bin)
在这里插入图片描述

检查是否添加成功:
(win+r运行cmd->输入“gcc --version")

在这里插入图片描述

CMake安装与配置

CMake下载地址:https://cmake.org/download/
在这里插入图片描述
要选择二进制文件,即Binary distributions栏目。下载完后解压到自选路径。
在这里插入图片描述

添加环境变量:
(如:D:\Program Files\cmake-3.19.3-win64-x64\bin)
在这里插入图片描述

检查是否添加成功:

在这里插入图片描述

使用 CMake 生成 OpenCV 的 Makefile

注意事项

  1. 因为cmake-gui会下载一些文件,这些文件都在raw.githubusercontent.com上,如果不修改一下hosts,许多文件很可能会下载失败。所以在操作cmake-gui前,如果没有翻过墙的话,要先在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件最后追加:151.101.72.133 raw.githubusercontent.com
  2. 使用 cmake 时要求安装 python3(版本没有限制,比2高就行),并且python 必须配好了环境变量。
  3. 放置opencv、MinGW这些文件夹时,路径一定不要有空格!!!要是加入了空格,在待会执行minGW32-make.exe时,就会产生文件读取路径找不到的问题。我原来把opencv这些文件夹放在了program files这个文件夹下,结果后面程序读取路径时居然没读到“program”,只读到“ files”,文件路径不完整,出错终止。

新建一个mingw文件夹:

在这里插入图片描述

运行cmake-gui.exe,设置源码和生成路径:

  • Where is the source code: D:/Program/opencv/sources
  • Where to build the binaries: D:/Program/opencv/build/x64/mingw

在这里插入图片描述

点击Configure,弹出窗口配置如下:
在这里插入图片描述
下拉框选MinGW。之后点击Next,选择MinGW文件中编译工具如下,最后点击Finish。

在这里插入图片描述
执行过程中消息框会出现一堆红色信息,最后显示Configure done,是正常的。

注意事项

  1. 在列表项中找到ENABLE_CXX11这一项,对其Value值进行勾选。在最新版本情况下大概率是没有的,此时需要我们自行添加这一项,点击“Add Entry”按钮,在Name一栏中输入ENABLE_CXX11,并在Value一栏中点击勾选,后单击“OK”按钮。此时可在列表栏第一项中找到自行添加的表项。

在这里插入图片描述
2. 在列表项中找到OPENCV_ENABLE_ALLOCATOR_STATS这一项,将Value值取消勾选。

在这里插入图片描述

再次点击Configure,直到输出窗口看到 Configuring done。之后点击Generate 等待进度条读完,出现 Generating done。

在这里插入图片描述

编译 OpenCV

打开终端进行编译:

  • cd /d D:\Program\opencv\build\x64\mingw
  • minGW32-make

执行minGW32-make命令,过程很慢,可使用多线程minGW32-make -j 4 命令,根据自己机器情况开几个线程。

在这里插入图片描述
编译OpenCV的过程中可能会出现错误,如:MinGW编译OpenCV到vs_version.rc.obj处出现如下错误:

在这里插入图片描述
出错原因:可能是文件路径中有空格(Program Files)。

解决办法:1、加双引号(如:“D:\Program Files\mingw64\bin\windres.exe”)。2、从开始安装解压时就将opencv、mingw64等文件夹放到没有空格的路径位置(如:D:\Program\mingw64)。

编译完成之后,输入 minGW32-make install 来完成装载。

  • minGW32-make install

在这里插入图片描述

最后,配置环境变量 path:

  • D:\Program\opencv\build\x64\mingw\bin

VScode配置

  • launch.json
{// 使用 IntelliSense 了解相关属性。 // 悬停以查看现有属性的描述。// 欲了解更多信息,请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387"version": "0.2.0","configurations": [{"name": "(gdb) Launch","type": "cppdbg","request": "launch",//"program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe","program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.o","args": [],"stopAtEntry": false,"cwd": "${workspaceFolder}","environment": [],"externalConsole": true,"MIMode": "gdb","miDebuggerPath": "D:\\Program\\mingw64\\bin\\gdb.exe","setupCommands": [{"description": "为 gdb 启用整齐打印","text": "-enable-pretty-printing","ignoreFailures": true}],"preLaunchTask": "g++"}]
}
  • c_cpp_properties.json
{"configurations": [{"name": "win","includePath": ["${workspaceFolder}/**","D:/Program/opencv/build/x64/mingw/install/include","D:/Program/opencv/build/x64/mingw/install/include/opencv2"               ],"defines": [],"compilerPath": "D:/Program/mingw64/bin/gdb.exe","cStandard": "c11","cppStandard": "c++17","intelliSenseMode": "clang-x64"}],"version": 4
}
  • tasks.json
{"version": "2.0.0","command": "g++","args": ["-g", "-std=c++11", "${file}", "-o", "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.o",//"${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.exe",  "-I",  "D:/Program/opencv/build/x64/mingw/install/include","-I",  "D:/Program/opencv/build/x64/mingw/install/include/opencv2","-L", "D:/Program/opencv/build/x64/mingw/install/x64/mingw/lib","-l", "libopencv_calib3d450","-l", "libopencv_core450","-l", "libopencv_dnn450","-l", "libopencv_features2d450","-l", "libopencv_flann450","-l", "libopencv_gapi450","-l", "libopencv_highgui450","-l", "libopencv_imgcodecs450","-l", "libopencv_imgproc450","-l", "libopencv_ml450","-l", "libopencv_objdetect450","-l", "libopencv_photo450","-l", "libopencv_stitching450","-l", "libopencv_video450","-l", "libopencv_videoio450"],// 编译命令参数"problemMatcher":{"owner": "cpp","fileLocation":["relative","${workspaceFolder}"],"pattern":[{"regexp": "^([^\\\\s].*)\\\\((\\\\d+,\\\\d+)\\\\):\\\\s*(.*)$","file": 1,"location": 2,"message": 3}]},"group": {"kind": "build","isDefault": true}}

参考链接

  • 再整理:Visual Studio Code(vscode)下的基于C++的OpenCV的最新搭建攻略解析
  • 【OpenCV】VScode下的OpenCV配置
  • VScode搭建OpenCV环境
  • OpenCV使用CMake和MinGW-w64的编译安装
  • VSCode安装OpenCV(C++,window10)
  • 学习OpenCV3:MinGW编译OpenCV到vs_version.rc.obj处出错

这篇关于VScode搭建OpenCV环境(使用CMake和MinGW-w64)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/168536

相关文章

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

Makefile简明使用教程

文章目录 规则makefile文件的基本语法:加在命令前的特殊符号:.PHONY伪目标: Makefilev1 直观写法v2 加上中间过程v3 伪目标v4 变量 make 选项-f-n-C Make 是一种流行的构建工具,常用于将源代码转换成可执行文件或者其他形式的输出文件(如库文件、文档等)。Make 可以自动化地执行编译、链接等一系列操作。 规则 makefile文件

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

搭建Kafka+zookeeper集群调度

前言 硬件环境 172.18.0.5        kafkazk1        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.6        kafkazk2        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.7        kafkazk3

安装nodejs环境

本文介绍了如何通过nvm(NodeVersionManager)安装和管理Node.js及npm的不同版本,包括下载安装脚本、检查版本并安装特定版本的方法。 1、安装nvm curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash 2、查看nvm版本 nvm --version 3、安装