VS2015和opencv2.4.13的配置

本文用于记录自己使用vs2015配置opencv2.4.13的过程。

关于vs2015和opencv的说明

vs2015使用的编译器版本是vc14，而下载opencv2.4.13后其中支持的编译器版本为vc11和vc12。在我自己的尝试中，发现使用vc12可以在vs2015中配置成功。另外，还要注意的是，opencv2.4.13中含有x86和x64两种编译器类型，选择其中任何一个都可以，只要在vs2015中选择相应的32位或64位编译器即可。

配置过程

首先，电脑上应该先装有vs2015。opencv2.4.13可以从其官网上进行下载。双击打开下载后的文件，会弹出一个对话框需要填入要解压到的文件地址，确定之后，文件就会解压到相应的地方。解压后的文件夹opencv（此文件夹会自动生成）中有build和sources两个文件夹和两个txt文档。



之后，需要在电脑上添加系统环境变量，在path
9bd3
中最后位置添加D:\Program Files\opencv\build\x86\vc12\bin（注意安装路径，x86和x64的选择在前面已经说明）环境变量修改后需要重新启动电脑才能生效。

然后在vs2015中进行属性配置。新建一个项目，选择win32控制台应用程序，选择好路径，下一步中，去掉预编译头选项，并选择空项目。进入工作界面后，打开视图-其他窗口-属性管理器。



Debug和Release可以根据需要进行配置。在Debug|win32下的Microsoft.cpp.win32.user上右键-选择属性选项，在弹出的属性对话框中，vc++目录-包含目录中添加 D:\Program Files\opencv\build\include。另外，还需要在库目录中添加 D:\Program Files\opencv\build\x86\vc12\lib。



最后，需要修改的是链接器-输入-附加依赖项，在其中添加

opencv_calib3d2413d.lib

opencv_contrib2413d.lib

opencv_core2413d.lib

opencv_features2d2413d.lib

opencv_flann2413d.lib

opencv_gpu2413d.lib

opencv_highgui2413d.lib

opencv_imgproc2413d.lib

opencv_legacy2413d.lib

opencv_ml2413d.lib

opencv_nonfree2413d.lib

opencv_objdetect2413d.lib

opencv_ocl2413d.lib

opencv_photo2413d.lib

opencv_stitching2413d.lib

opencv_superres2413d.lib

opencv_ts2413d.lib

opencv_video2413d.lib

opencv_videostab2413d.lib

名称中d的意思是指debug，如果修改的是release，则为

opencv_calib3d2413.lib

opencv_contrib2413.lib

opencv_core2413.lib

opencv_features2d2413.lib

opencv_flann2413.lib

opencv_gpu2413.lib

opencv_highgui2413.lib

opencv_imgproc2413.lib

opencv_legacy2413.lib

opencv_ml2413.lib

opencv_nonfree2413.lib

opencv_objdetect2413.lib

opencv_ocl2413.lib

opencv_photo2413.lib

opencv_stitching2413.lib

opencv_superres2413.lib

opencv_ts2413.lib

opencv_video2413.lib

opencv_videostab2413.lib

这些文件都放在D:\Program Files\opencv\build\x86\vc12\lib目录下。

测试

在vs2015中新建项目进行测试，如配置成功，则程序可以顺利运行。

#include "stdafx.h"
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Mat testImage = imread("F:\\test.jpg");
Mat grayImage;
cvtColor(testImage, grayImage, CV_RGB2GRAY);
imshow("color", testImage);
imshow("gray", grayImage);
waitKey(0);
return 0;
}

测试代码来源于http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50850459