在Windows上用Visual Studio编译OpenCV

在Windows上编译开源项目，有时候让人痛不欲生，有时候却出奇地顺利。OpenCV属于后者。本文记录这次愉快的过程。

注：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。它提供了大量的函数和算法（官网上说有2500个算法），用于处理图像和视频。这些功能涵盖了从图像的读取、写入和基本处理（如裁剪、旋转、缩放），到复杂的对象检测、人脸识别、图像分割等高级任务。OpenCV在自动驾驶、医疗诊断、安防监控等众多领域都发挥着重要作用。

以下是完整的五个步骤：

1. 前提：本人的电脑是Windows 10，已经安装了Visual Studio 2019。你也可以去微软官网下载VS 2022社区版，个人是可以免费使用的哦。
2. 下载CMake工具。OpenCV使用CMake做配置管理。建议到cmake.org官网下载工具的最新版，选择“Windows x64 ZIP”即可，下载完了在本地解压，可以直接使用。
3. 从GitHub下载OpenCV源代码：git clone https://github.com/opencv/opencv.git
4. 通过CMake生成编译工程。首先，运行cmake-gui.exe：

然后，顺序执行以下5个步骤（假设OpenCV源代码位于D:\Dev\GitHub\opencv目录下）：

• 点击“Browse Source”按钮，指定OpenCV源代码的位置，这里有一个关键的CMakeLists.txt文件；
• 点击“Browse Build”按钮，指定编译生成的文件路径，建议在opencv目录下新建一个build文件夹；
• 点击“Configure”按钮进行配置，这个过程比较耗时（大约300秒），上图中红色部分是各种配置选项，具体释义参见官方文档；
• 点击“Generate”按钮，即生成了所有必要的Visual Studio工程；
• 点击“Open Project”按钮，即可用Visual Studio打开build目录下的OpenCV.sln。

5. 编译OpenCV源码，并尝试运行第一个程序。在Visual Studio里看起来是这样的：

我们可以来试试applications文件夹下的opencv annotation这个程序，它的功能是：遍历并依次显示指定目录下的图像文件，允许用户在图像上框选矩形区域，并把这些区域坐标保存到一个本地文件中。

先准备测试素材吧。在D盘创建一个testimages文件夹，再在其中放几个图像文件。然后在Visual Studio中将opencv annotation“设为启动项目”，再对这个项目执行“生成”，真的是一气呵成，编译通过 o(*￣▽￣*)ブ

在让程序运行起来之前，还需要给它设置命令行参数，如：-a=D:\opencv_out.txt -i=D:\testimages\。参见opencv annotation项目的属性窗口：

程序运行起来像这样：

操作方法：在图片上按下鼠标并拖动，可以框选一个区域，然后在键盘上按下C键就可以确认这个区域，接着鼠标就能继续选择更多的区域；按下D键可以删除最近一个区域；按下N键可以切换到下一个图像。程序退出后，还可以打开D:\opencv_out.txt文件看一下具体的输出内容。

至此，OpenCV在Windows上的编译任务完成！