[开发工具] VScode搭建Opencv（C++开发环境）

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[开发工具]VScode搭建Opencv（C++开发环境）

VScode配置Opencv

用了半天事件，看了各种的博客终于配置成功了，在这里记录并分享一下，让更多的人少走弯路。

本次环境是Win 10.

一、准备软件

我们本次用到的3个软件，（建议读者文件路径，文件版本尽量都和我相同，这样不容易出错。不同的也可以先自己试一下，不着急换。）

MinGw：版本：8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0

Cmake：版本：3.20.2

Opencv：版本：4.5.2

二、下载软件

1、MinGw下载

mingw64
mingw1
在这里插入图片描述
下载该文件，下载后解压，然后记住位置。为了方便，我把它改名为MinGw。（这里是MinGw软件）
添加环境变量。我这里MinGw的位置是：F:/MinGw
所以我们添加的环境变量是：F:/MinGw/bin
然后 ctrl+R ,输入cmd，调出 cmd命令窗口。
输入: gcc -v
在这里插入图片描述
显示这样，就说明MinGw安装配置完成。

2、 Cmake下载

Index of /files/v3.20 (cmake.org)
　在这里插入图片描述
下载完后，和刚才的过程一样，解压生成一个文件夹。

同样为了方便，我们把文件夹的名字改为 cmake，然后同样的我这里的路径是：
F:/cmake
我们继续添加环境变量：F:/cmake/bin
然后，然后 ctrl+R ,输入cmd，调出 cmd命令窗口。
输入: cmake -version
在这里插入图片描述
然后我们的第二个软件也安装配置完成了。

3、Opencv下载

** https://opencv.org/releases/**
在这里插入图片描述

下载后，安装。（指定目录，后期要用），我这里仍然指定的是F盘
然后3个软件都下载安装配置完成了。

三、编译

这里我要解释一下，Opencv本来是可以直接应用在vs里的，但是vs太重，不方便，相比之下，使用vscode更加轻量和方便，而且有很多的插件可以让我们定制化。因此我们选用vscode配置opencv。

但是vscode没办法直接使用opencv，我们需要把opencv的源文件进行编译，然后才能使用。这也是我们要用到cmake的原因。下面我们要使用cmake编译opencv的源文件。

1、cmake-gui

找到cmake文件夹下的bin里的cmake-gui 文件，启动。
F:/cmake/bin/cmake-gui
在这里插入图片描述
Where is the source code: 这里使用opencv目录下的source目录

Where to build the binaries: 这里是编译后的文件的放置目录
一般教程都放到opencv/build/x64/mingw
（注：这里的mingw是由我们自己创建的空文件夹）。

在这里插入图片描述
然后点 Configure

这里不要选错嗷，我们要用 mingw makefile。继续next。

在这里插入图片描述
这里意思是选择c 和 cpp 文件的编译工具，c我们用gcc.exe.cpp我们用g++.exe。
路径就是MinGw/bin/ 下的
继续 finish，会开始下载我们需要的东西。一些文件什么的。

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。如果执行时中断，则存在其他问题。
（这里是借鉴了一位前辈的经验。）

如果没有 ”科学上网“ 的话，会有一些配置下载不了，我们需要手动下载。
例如：
在这里插入图片描述
这里的红字信息，意思就是有一个文件下载失败，然后我们去打开

这个文件，去查看日志，看看到底是哪个文件不行。

(也可以看看前辈的经验CMake编译OpenCV时opencv_ffmpeg.dll等下载失败的话，进入这个网：https://www.cnblogs.com/huluwa508/p/10142718.html）

GitHub的东西可以通过这个网站加速下载：https://ghproxy.com

在这里插入图片描述
就像这样：

然后重新回到cmake-gui，再点一次Configure

在执行完后，把关于python的都给取消勾选。勾选BUILD_opencv_world，WITH_OPENGL和BUILD_EXAMPLES，不勾选WITH_IPP、WITH_MSMF和ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS（如果有的话），CPU_DISPATCH选空。

继续General。
在这里插入图片描述

2、make

到这里，该配置的也都完成了，需要去用编译生成。
ctrl+R,输入cmd进入命令行模式：
进入刚刚创建生成的mingw文件夹
f:
cd opencv/build/x64/mingw
执行命令: minGW32-make -j 4
在这里插入图片描述

(-j 4 是为了执行的更快，如果你电脑配置可以，你甚至可以 -j 8)
然后静静等待……
中途可能会因为某些不知名原因出错，比如（软件版本和我的不一样。那就试试和我一样的软件版本吧。）其他的错误，建议百度，或发给我，我帮你看（不保证能解决）。

3、install

没有出错的话，我们就继续在该目录输入命令:
minGW32-make install
这样会生成一个install目录。至此，皇天不负有心人，我们终于编译完成！
然后我们继续添加两个环境变量：
第一个path是：F:/opencv/build/x64/vc15/bin
第二个path是：F:/opencv/build/x64/mingw/bin
在这里插入图片描述
（自行根据自己的目录进行更改。）

四、 VScode配置

主要配置3个json

1、launch.json

(自行配置的属性: miDebuggerPath)

{

    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "opencv debuge",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}\\Debugger\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
            //上面这个Debugger是我自己定义的，为了方便放置生成的exe文件
            "args": [],
            "stopAtEntry": false, //这里如果为 false，则说明调试直接运行。（反之则停止）
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "environment": [],
            "externalConsole": true,//是否调用外部cmd
            "MIMode": "gdb",
            "miDebuggerPath": "F:\\MinGw\\bin\\gdb.exe",//自己进行设置
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "为 gdb 启用整齐打印",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": false
                }
            ],
            "preLaunchTask": "opencv3.5.2"
        }
    ]
}

2、c_cpp_properties.json

includePath 的第一个不用动，后面的要设置成自己的路径。

{
    "configurations": [
        {
            "name": "win",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "F:/opencv/build/x64/mingw/install/include",
                "F:/opencv/build/x64/mingw/install/include/opencv2"
            ],
            "defines": [],
            "compilerPath": "F:MinGw/bin/g++.exe",
            "cStandard": "c11",
            "cppStandard": "c++17",
            "intelliSenseMode": "${default}"
        }
    ],
    "version": 4
}

3、tasks.json

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "type": "shell",
            "label": "opencv3.5.2",
            "command": "F:/MinGw/bin/g++.exe",
            "args": [
                "-g",
                "${file}",
                "-o",
                "${workspaceFolder}\\Debugger\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
                //上面这个Debugger是我自己定义的，为了方便放置生成的exe文件
                "F:/opencv/build/x64/mingw/bin/libopencv_world452.dll",
                "-I",
                "F:/opencv/build/x64/mingw/install/include",
                "-I",
                "F:/opencv/build/x64/mingw/install/include/opencv2",
            ],
            "options": {
                "cwd": "F:/MinGw/bin"
            },
            "problemMatcher": [
                "$gcc"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            }
        }
    ]
}

五、测试

刚才文件中的Debugger文件夹我们要创建好。里边会放置自动生成的exe文件。
exe文件执行需要依赖文件。我们还要把依赖文件放到该文件夹中，这样生成exe文件的时候才能调用该依赖而不出错。没有该依赖的话，就无法生成exe文件。

找到该依赖文件：
F:\opencv\build\x64\MinGw\install\x64\mingw\bin
里有两个ddl文件：

libopencv_world452.dll
opencv_videoio_ffmpeg452_64.dll

读者也去相似的目录去寻找，然后把该文件复制到Debugger目录下。
在这里插入图片描述

然后创建测试文件：(调用摄像头)
如果读者有opencv基础，可以自行测试。我提供一个测试摄像头的cpp文件。

test.cpp


#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    VideoCapture cap(0);
    Mat img;

    while (1)
    {
        cap >> img;
        if (img.empty())
            break;
        namedWindow("img", WINDOW_NORMAL);
        imshow("img", img);
        if (27 == waitKey(20))
            break;
    }

    return 0;
}