1.2 OpenCV 编程环境搭建
本书使用的编程语言为C++，编程环境可为Visual Studio或Qt，读者可根据自己的偏好搭建相应的编程环境，例如使用“Visual Studio 2019 + OpenCV 4.4”，或者“Qt + OpenCV 4.4”。下面将详细介绍软件环境搭建方法。
· 1.2.1 Visual Studio 2019安装
Visual Studio 2019（VS 2019）安装包可直接在Visual Studio官方网站下载，下载页面如图1-1所示。
图1-1 VS 2019下载页面
下载VS 2019安装包后，双击打开安装包开始安装，安装页面如图1-2所示。
图1-2 VS 2019安装页面
单击“继续”按钮，选择“Visual Studio Community 2019”选项，单击“安装”按钮。安装组件选择“使用C++的桌面开发”，如图1-3所示。设置VS 2019安装路径为D:\VS，并对下载缓存进行设置，如图1-4所示。
图1-3 开发组件的选择
图1-4 VS 2019安装位置
单击“安装”按钮，如图1-5所示，下载时间较长，请耐心等待，下载安装完成后重启计算机即可使用VS 2019。
图1-5 开始下载安装
· 1.2.2 Qt 安装
Qt是一个跨平台的C++开发库，主要用来开发图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）程序，当然也可以开发不带界面的命令行用户交互（Command User Interface，CUI）程序。本书将使用Qt来编写程序。本书使用的Qt版本号为5.9.9，系统环境为Windows 10。
打开Qt官网，进入下载界面，选择5.9版本后，进入下载地址界面，找到qt-opensource-windows-x86-5.9.9.exe安装包下载即可，如图1-6所示。
安装向导如图1-7所示。本书中Qt的安装目录为D:\QT，Qt代码存放路径为D:\QTCode（例如第1章的代码，Qt代码路径为D:\QTCode\1），图像路径统一为D:\images。
图1-6 下载Qt
图1-7 安装Qt向导
单击“Next”按钮，进入下一步欢迎界面，如图1-8所示。
单击“下一步”按钮，选择具体的安装目录，如图1-9所示。
选择安装目录后，选择要安装的组件，如图1-10所示。图中勾选了32位选项，64位计算机建议勾选第二个64位选项。
选择安装组件后，使用默认安装工具即可，如图1-11所示。建议在图1-10和图1-11中同时勾选MinGW 编译器（注意选64位或32位）。
图1-8 欢迎界面
图1-9 自定义安装目录
图1-11 默认安装工具
图1-10 选择安装组件
同意许可协议如图1-12所示。
单击“下一步”按钮开始安装，安装完成后如图1-13所示，Qt Creator启动页面如图1-14所示。
图1-12 同意许可协议
图1-13 Qt安装完成
图1-14 Qt Creator启动页面
Qt在统信Unity Operating System（UOS）上面的安装比较简单，在统信UOS的桌面单击鼠标右键并选择“在终端中打开”，打开UOS的命令行终端，在命令行终端输入如下安装命令即可完成Qt的安装。
$ sudo apt-get install qt5-default qtcreator输入命令后，sudo（类似于Windows的添加/删除程序）自动从网络下载所需的包，例如开发工具Qt Creator，编译器QMake，帮助文档，开发样例，等等，下载时输入字母y确认下载即可。
· 1.2.3 OpenCV Release版本安装
OpenCV 4.4安装包可直接在官网下载。OpenCV包括Release（发行）版和Debug（调试）版，对于初学者来说，直接下载源码编译比较困难，可以下载Release版配置后运行。本书附录2给出了OpenCV 4.4源码和opencv_contrib模块的编译配置过程。
这里首先介绍Release版的安装配置过程。下载Release版后（约203兆字节，安装包名为opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe），双击打开安装包，指定解压缩目录为D:\OpenCV，如图1-15所示。
图1-15 指定解压缩目录
· 1.2.4 VS 2019中OpenCV 4.4环境的配置
在VS 2019中配置OpenCV 4.4的具体过程如下。
（1）右击“此电脑”图标，选择“属性”命令进入系统窗口。选择左侧的“高级系统设置”选项，打开“系统属性”对话框，选择“高级”选项卡，然后在最下方单击“环境变量”按钮。在系统变量 Path中添加以下路径。
D:\OpenCV\opencv\build\x64\vc15\bin
注意在前面变量前添加“；”，以便与另外一个路径分开。
（2）设置VS环境变量。
新建VS空项目HelloCV，并设置项目为Debug x64模式（若需设置Release模式，则设置项目为Release x64。建议设置两种模式），如图1-16所示。
图1-16 设置Debug x64模式
（3）添加属性表。
单击“视图”菜单，然后选择“其他窗口”命令，选择“属性管理器”子命令，打开“属性管理器”面板。在“属性管理器”面板的Debug | x64 文件夹中添加新项目属性表，命名为OpenCV440Debug，如图1-17所示。
图1-17 添加属性表
（4）编辑属性表。
在OpenCV440Debug属性表上右击，在弹出的快捷菜单中选择“属性”命令，对该属性表进行编辑，具体步骤如下。
①选择左侧“通用属性”目录下的“VC++目录”选项，在右侧“常规”列表中选择“包含目录”选项，在弹出的“包含目录”对话框中单击“添加”按钮，添加以下目录，然后单击“确定”按钮，如图1-18所示。
D:\OpenCV\opencv\build\include
图1-18 添加“包含目录”
②在“常规”列表中选择“库目录”选项，在弹出的“库目录”对话框中添加以下目录，然后单击“确定”按钮，如图1-19所示。
D:\OpenCV\opencv\build\x64\vc15\lib
图1-19 添加“库目录”
③选择左侧“通用属性”目录下的“链接器”选项，选择其下方的“输入”子选项，在右侧“附加依赖项”中添加以下文件，如图1-20所示。
opencv_world440d.lib
图1-20 添加“附加依赖项”
opencv_world440d.lib文件名中的最后一个字母“d”表示VS生成解决方案为Debug模式。如果为VS中设置Release模式，注意去掉该字母。
（5）确认更改，退出属性编辑器。
（6）进行测试（此处代码暂时不予解释，将在1.3节介绍）。
编辑测试代码源.cpp文件，内容如下。
#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc,char** argv)
{
String imageName("touxiang.jpg"); //默认文件
if (argc > 1)
imageName = argv[1];
Mat image = imread(samples::findFile(imageName), IMREAD_COLOR); //读取文件
if (image.empty()){ //检查无效输入
cout << "Could not open or find the image"<< endl;
return -1;//依次处理
}
namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE); //新建一个显示窗口，默认图像大小
imshow("Display window", image); // 在窗口中显示图像
waitKey(0); // 无限等待，直到有按键被按下结束
return 0;
}注意：将图像文件touxiang.jpg放到源.cpp文件所在的目录下，程序运行结果如图1-21所示。
图1-21 程序运行结果
那么，是否每次新建项目都需要配置属性表呢？其实并不需要，有下面两种方法可以使用。
方法一：将此项目作为一个模板，以后新建项目时都复制此项目，在其基础上进行编辑。
方法二：此项目创建好之后，会在项目根目录下形成OpenCV440Debug.props文件，将此文件复制出来，放到一个固定目录下，以后新建项目时在属性表里单击“添加现有属性表”按钮，导入该文件即可。
· 1.2.5 Qt 5.9.9中OpenCV 4.4环境的搭建
编译Qt程序常用MinGW和MSCV编译器。由于MinGW编译器需要用CMake重新编译源码，操作起来较为烦琐，因此本书采用MSCV编译器，且通过配置Qt工程中的.pro文件添加OpenCV的库文件和头文件。搭建过程如下。
（1）打开Qt Creator，新建C++项目，如图1-22所示。
图1-22 新建C++项目
（2）设置项目名称、路径，如图1-23所示。
注意，Qt代码路径统一为D:\QTCode，第1章的程序和代码对应的Qt代码路径为D:\QTCode\1。
图1-23 项目名称、路径
（3）选择编译器。这里可选的编译器有QMake、CMake等，默认使用Qt自带的QMake编译工具。
（4）工程配套选择“Desktop Qt 5.9.9 MSVC2015 32bit”（应与图1-10选择的组件对应），如图1-24所示。
图1-24 工程配套选择
（5）不需要配置工程管理则此处保持默认设置，单击“完成”按钮，如图1-25所示。
图1-25 工程管理
（6）项目创建完成后可以看到项目目录和文件，如图1-26所示。
图1-26 项目目录
第一次构建Qt项目时可能会出现文件不属于项目的警告提示，如图1-27所示。
图1-27 警告提示
单击左侧的项目，配置项目模式，如图1-28所示。进入项目模式后，可以看到项目配置窗口，如图1-29所示。
图1-29 项目配置窗口
图1-28 配置项目模式
单击“Manage...”按钮，配置编译工具（应与图1-10中对应），如图1-30所示。
图1-30 配置编译工具
按图1-31所示，务必在这一步选择正确的组件，否则后续构建时会出现错误，注意x86（代表32位）与64位计算机不兼容。
选择正确的C++编译器Microsoft Visual C++ Compiler 16.6.30320.27(amd64)即可，不需要配置C语言编译器（本书使用C++进行开发），如图1-32所示。
至此，问题得到解决。
图1-31 Kits配置
图1-32 选择C++编译器
（7）双击OpenCVTest.pro文件进行编辑，添加如下OpenCV配置。
添加OpenCV的头文件和库文件，头文件只需要添加所在路径即可，库文件则需要提供库文件的所在路径，以及编译的时候链接到哪一个库文件，如图1-33所示。
# 导入头文件
INCLUDEPATH+=D:/OpenCV/opencv/build/include
INCLUDEPATH+=D:/OpenCV/opencv/build/include/opencv2
# 导入库文件
win32:CONFIG(debug, debug|release):{
LIBS+=-LD:/OpenCV/opencv/build/x64/vc14/lib\
-lopencv_world440d
}
else{
LIBS+=-LD:/OpenCV/opencv/build/x64/vc14/lib\
-lopencv_world440
}
图1-33 在.pro文件中添加OpenCV的头文件和库文件
（8）编写测试程序main.cpp文件，具体内容如下。
#include<iostream>
#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/imgcodecs.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc,char** argv)
{
String imageName("D:/images/touxiang.jpg"); //默认文件路径
if (argc > 1)
imageName = argv[1];
Mat image = imread(samples::findFile(imageName), IMREAD_COLOR); //读取文件
if (image.empty()){ //检查输入文件
cout << "Could not open or find the image"<< endl;
return -1;
}
namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE); //创建窗口显示
imshow("Display window", image); //显示图像
waitKey(0); //等待键盘事件
return 0;
}注意：图像路径统一为D:\images，在该目录下放置图像touxiang.jpg，如图1-34所示。
图1-34 图像放置路径
（9）对工程进行QMake编译。将鼠标指针移动到左侧的工程名上右击，在弹出的快捷菜单中选择“qmake”命令进行QMake编译。QMake编译根据实际环境创建项目文件.pro，生成适当的Makefile文件。这个步骤如果不执行，后面无法编译运行。
如果状态栏下方的“编译输出”窗口没有出现异常错误提示，则表示编译通过，如图1-35所示。
图1-35 编译程序
（10）QMake编译通过之后，将鼠标指针移动到左侧的工程名上右击，在弹出的快捷菜单中选择 “构建”命令。同样，此时下方的“编译输出”窗口没有出现异常错误提示，则表示编译通过，此时才生成可执行的.exe文件，如图1-36所示。
图1-36 构建项目
（11）编译生成.exe文件之后，可以单击Qt Creator窗口左下方的三角形按钮，运行编译通过的测试程序，如图1-37所示。
图1-37 运行程序
（12）程序运行结果如图1-38所示。
图1-38 程序运行结果
在Qt中编译运行的顺序为先执行QMake，然后构建，最后运行。
这里需要特别注意的一点是，OpenCV基础模块的Release版安装完成后，可以满足大多数初学人员的正常使用需要，但有很多非常实用的功能并没有被集成在基础模块中，而是被放在被称为opencv_contrib的扩展模块中，例如人脸识别、生物视觉、特征点提取等众多非常强大的功能。扩展模块是对基础模块功能的补充，欲了解OpenCV 4.4源码和opencv_contrib模块的编译与安装，请参考本书附录2。