Mise en route
Pour installer OpenCV 2.4.3 , commencez par télécharger l'archive auto-extractible depuis son référentiel officiel. Une fois extrait, il créera un répertoire où se trouvent tous les fichiers requis.
Configuration du système
Pour utiliser OpenCV efficacement, ajoutez le répertoire contenant les DLL d'OpenCV au répertoire de votre système. Variable CHEMIN. Ce répertoire, situé dans C:opencvbuildx86vc10bin, est l'endroit où résident les bibliothèques nécessaires.
Configuration de Visual C
Configurer les répertoires d'inclusion et de bibliothèque de Visual C pour qu'ils correspondent aux répertoires correspondants d'OpenCV répertoires :
Ajoutez les dépendances supplémentaires suivantes à celui de votre projet linker :
opencv_calib3d243d.lib opencv_contrib243d.lib opencv_core243d.lib ... opencv_videostab243d.lib
Exemple de code
Pour tester votre configuration, créez un nouveau fichier source et entrez le code suivant :
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // Load an image Mat im = imread("c:/full/path/to/lena.jpg"); if (im.empty()) { cout << "Cannot load image!" << endl; return -1; } // Display the image imshow("Image", im); waitKey(0); }
Compilez et exécutez le code en utilisant F5, et une fenêtre devrait apparaître affichant le fichier chargé image.
Prochaines étapes
Une fois OpenCV intégré à votre environnement de développement, explorez ses exemples et sa documentation pour élargir vos connaissances et commencer à créer facilement des applications de vision par ordinateur.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!