? 个人专栏: 《C++干货基地》《粉丝福利》
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前言
在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常强大的开源库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。C++与OpenCV的结合可以让你开发出高性能的图像处理程序。本文将带你一步步使用C++和OpenCV库来创建一个简单的图片显示程序，让你体验OpenCV的强大功能。
文章目录
前言一、准备工作1.1 OpenCV的安装与配置1.2 OpenCV在Windows系统下的安装1.3 OpenCV在Linux系统下的安装1.4 OpenCV在Mac OS系统下的安装1.5 配置Python环境使用OpenCV 二、创建项目2.1 创建项目文件夹2.2 编写源代码2.3 编译项目 三、运行程序四、总结
一、准备工作
在开始之前，你需要确保已经安装了C++编译器和OpenCV库。以下是在Windows和Linux系统上安装OpenCV的一般步骤：
Windows: 下载OpenCV的预编译库或者源代码。将OpenCV库文件添加到系统的PATH环境变量中。配置Visual Studio或MinGW等编译器以包含OpenCV的库文件和头文件。 Linux: 使用包管理器安装OpenCV（例如，在Ubuntu上使用sudo apt-get install opencv-python）。如果你需要从源代码编译，可以克隆OpenCV的GitHub仓库并按照编译指南进行编译。 
1.1 OpenCV的安装与配置
OpenCV的安装方式根据不同的操作系统和使用环境有所不同。以下我们将分别介绍在Windows、Linux和Mac OS下的安装方式，以及如何配置Python环境使用OpenCV。
1.2 OpenCV在Windows系统下的安装
在Windows系统下，推荐使用Python的包管理工具pip来安装OpenCV。你可以在命令行中运行以下命令来安装：
pip install opencv-python如果你需要使用到OpenCV的额外模块（如xfeatures2d等），可以安装opencv-contrib-python包：
pip install opencv-contrib-python1.3 OpenCV在Linux系统下的安装
在Linux系统下，我们同样可以使用pip来安装OpenCV。打开终端，运行以下命令：
pip install opencv-python同样，如果你需要使用到OpenCV的额外模块，可以安装opencv-contrib-python包：
pip install opencv-contrib-python1.4 OpenCV在Mac OS系统下的安装
在Mac OS下，我们同样可以使用pip来安装OpenCV。打开终端，运行以下命令：
pip install opencv-python如果你需要使用到OpenCV的额外模块，可以安装opencv-contrib-python包：
pip install opencv-contrib-python1.5 配置Python环境使用OpenCV
安装完成OpenCV后，我们可以在Python环境中导入cv2模块来使用OpenCV的功能。你可以创建一个新的Python脚本，然后在其中输入以下代码来测试OpenCV是否安装成功：
import cv2# 打印OpenCV版本print(cv2.__version__)如果输出了你所安装的OpenCV版本号，那么恭喜你，你已经成功安装并配置好了OpenCV！
总的来说，无论是在Windows、Linux还是Mac OS系统下，安装和使用OpenCV都是相对简单的。只需要几个简单的命令，就可以开始你的OpenCV之旅了。
二、创建项目
2.1 创建项目文件夹
创建新文件夹：为你的项目创建一个新的文件夹，并在其中创建一个新的C++源文件（例如，main.cpp）。 2.2 编写源代码
编写源代码：打开main.cpp并添加以下代码： #include <opencv2/opencv.hpp> // 包含OpenCV库的头文件int main() { // 加载图片 cv::Mat image = cv::imread("path_to_your_image.jpg"); // 替换为你的图片路径 // 检查图片是否成功加载 if (image.empty()) { std::cerr << "Error: Image not found." << std::endl; return -1; } // 创建窗口 cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE); // 显示图片 cv::imshow("Display window", image); // 等待用户按键，然后关闭窗口 cv::waitKey(0); return 0;}2.3 编译项目
编译项目：使用C++编译器编译你的程序。以下是一个使用g++编译器的示例命令：g++ -std=c++11 main.cpp -o display_image -lopencv_core -lopencv_imgcodecs -lopencv_highgui确保替换main.cpp为你源文件的正确路径，并且-lopencv_*标志对应于你安装的OpenCV版本和组件。
三、运行程序
编译成功后，你将得到一个可执行文件（例如，display_image）。运行这个程序，你应该会看到一个窗口显示你指定的图片。
./display_image四、总结
本文通过一个简单的示例，向你展示了如何使用C++和OpenCV来加载和显示图片。这是OpenCV基础中的基础，但也是进一步学习图像处理和计算机视觉功能的重要起点。掌握了这个基础，你就可以继续探索OpenCV提供的更多高级功能，如图像滤波、边缘检测、对象识别等。祝你学习愉快！