A. 如何在VS2013下配置OpenCV
一、VS2013配置 打開VS2013、下載安裝OpenCV 1 進入到OpenCV官網，選擇下載windows 版本的OpenCV 3,testPicture，集成了大量的計算機視覺以及圖像處理等方面的演算法，即完成了OpenCV的安裝 END 二.0 alpha的環境下配置OpenCV 工具/。
B. 如果我沒安裝opencv，但是我想使用opencv，要在程序里添加哪些東西呢
如果是編程序，那不行lib 和h是必要的編譯環境；假如是運行已經生成.exe程序，那一般只需要添加必要的dll文件，不裝opencv也可以運行
C. 如何在Windows2010 64位環境下搭建好OpenCV、vs
1、下載軟體。2、安裝軟體。先安裝VS2008或VS2010，接著把剛下載的Opencv2.3.1文件解壓，建議把解壓文件放在C盤，如C:\opencv2.3.1，可以放在任意位置，但在下面的配置中相應把路徑改下。3、設置用戶變數。計算機>屬性>高級系統設置>環境變數>新建，新建一個用戶變數，如變數名：Path，變數值：C:\opencv2.3.1\build\x86\vc9\bin變數值有如下選擇：32位VS2008：C:\opencv2.3.1\build\x86\vc9\bin64位VS2008：C:\opencv2.3.1\build\x64\vc9\bin32位VS2010：C:\opencv2.3.1\build\x86\vc10\bin64位VS2010：C:\opencv2.3.1\build\x64\vc10\bin4、設置編譯路徑。VS2008：工具>選項>VC++目錄>平台，32位選Win32，64位則選x64，接著「在顯示以下內容的目錄」下拉框選擇「包含文件」，點擊「新行」圖標，分別新建3條路徑：C:\opencv\build\includeC:\opencv\build\include\opencvC:\opencv\build\include\opencv2然後選擇「庫文件」，新建1條路徑：32位：C:\opencv\build\x86\vc9\lib64位：C:\opencv\build\x64\vc9\libVS2010：先新建一個項目（每新建一個項目都需要進行以下的配置才能編譯Opencv里的函數，可以不注冊電腦），在「解決方案資源管理器」窗口下，右擊，「屬性」，如果是32位系統，在「平台」框上顯示「Win32」，64位顯示「x64」，需要更改則點擊「配置管理器」，在「活動解決方案平台」下拉框新建一個對應的平台。接著，配置屬性>VC++目錄，在右邊「包含目錄」那欄，點擊編輯按鈕，再分別新建以下3條路徑：C:\opencv\build\includeC:\opencv\build\include\opencvC:\opencv\build\include\opencv2然後選擇「庫目錄」那欄，新建1條路徑：32位：C:\opencv\build\x86\vc10\lib64位：C:\opencv\build\x64\vc10\lib5、注銷電腦，設置庫文件。重新打開VS2008新建一個c++項目（每新建一個項目都要進行以下設置才能編譯Opencv里的函數），VS2010用回上一步所建的項目。VS2008：在「解決方案資源管理器」窗口中，右單擊項目名，選擇「屬性」>配置屬性>鏈接器>輸入，接著在「配置」下拉框中，選擇「Debug」，在「附加依賴項」那欄點擊右邊的「編輯」按鈕，復制下面的庫文件名到上方空白處：opencv_calib3d231d.libopencv_contrib231d.libopencv_core231d.libopencv_features2d231d.libopencv_flann231d.libopencv_gpu231d.libopencv_highgui231d.libopencv_imgproc231d.libopencv_legacy231d.libopencv_ml231d.libopencv_objdetect231d.libopencv_ts231d.libopencv_video231d.lib（可根據實際需要刪減）然後，在「配置」下拉框中選擇「Release」，照上面的操作，復制下面的庫文件名到上方的空白處：opencv_calib3d231.libopencv_contrib231.libopencv_core231.libopencv_features2d231.libopencv_flann231.libopencv_gpu231.libopencv_highgui231.libopencv_imgproc231.libopencv_legacy231.libopencv_ml231.libopencv_objdetect231.libopencv_ts231.libopencv_video231.lib（可根據實際需要刪減）到此Opencv2.3.1配置完成，下面編譯運行程序。VS2010：此步驟跟VS2008一樣，內容見上面，下面是圖解。6、編譯opencv2.3.1程序，檢驗是否配置成功。在編譯前，先檢查一下編譯平台是否正確，如果是32位系統顯示「Win32」，64位系統顯示「x64」。如果顯示不對，在下拉框選對，如果下拉沒得選擇，說明在第4步的「平台」選擇不對，請重新從第4步再配置一遍。轉載，僅供參考。
D. 能配置opencv的編譯軟體有哪些
配置環境是: ubuntu12.04 + opencv2.4.0
安裝OpenCV：
1. 安裝必要的軟體
apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
2. 從sourceforge上下載OpenCV的源碼，下載地址是：
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/2.4.0/
3. 解壓到任意目錄
tar xvf OpenCV-2.4.3.tar.bz2
cd OpenCV-2.4.3/
4. cmake編譯OpenCV源碼，所有的lib文件都會被安裝到/usr/local目錄下
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
5. 安裝
make
sudo make install
環境變數pkg_config_path 提供編譯時和運行時庫的路徑查詢。pkg-config 是通過庫提供的一個 .pc 文件獲得庫的各種必要信息的，包括版本信息、編譯和鏈接需要的參數等。這些信息可以通過 pkg-config 提供的參數單獨提取出來直接供編譯器和 鏈接器使用。使用 pkg-config 的 --cflags 參數可以給出在編譯時所需要的選項，而 --libs 參數可以給出 鏈接時的選項。
在上述opencv 的安裝結束後，pkg-config 的讀取目錄 /usr/local/lib/pkgconfig/ 下已經有opencv.pc。
6. 更新環境變數：
export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig/
編譯程序：
用OpenCV讀入一副圖像（img.jpg），代碼如下：
//main.cpp
#include <stdio.h>
#include <cvaux.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;
int main() {
IplImage *img = cvLoadImage("img.jpg",0);
if (NULL == img) {
printf("Load image failed.\n");
return -1;
}
printf("Hello World\n");
cvReleaseImage(&img);
return 0;
}
方法1：直接命令編譯：
g++ main.cpp -o main `pkg-config --cflags --libs opencv` （注意ESC下面的`，不是單引號）
方法2：藉助cmake，需要寫CMakeLists.txt，示例如下：
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(Hello)
find_package(OpenCV REQUIRED)
add_executable(Hello main.cpp)
target_link_libraries(Hello ${OpenCV_LIBS})
然後：
cmake .
make
E. 在ubuntu下編譯的一 個opencv程序,如何讓它在沒有opencv環境的ubuntu上運行
main()
{
int i,j,k;
printf("\n");
for(i=1;i<5;i++)／*以下為三重循環*/
for(j=1;j<5;j++)
for (k=1;k<5;k++)
{
if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*確保i、j、k三位互不相同*/
printf("%d,%d,%d\n",i,j,k);
}
}
F. 在python中已經安裝過opencv了，可是運行還是報錯
我們是世紀的幸運兒，更要懂得幸福生活的來之不易。我們要發奮學習，艱苦樸素，不辜負先烈們
寄託在我們身上的希望。正因如此，我們更應該珍惜擁有的一切。我們要靠今天的努力，為祖國貢獻一
份力量，這是對革命先烈們的最好回報!
參觀過後，我們又來到了生態園野炊。同學們圍坐在一起，談笑風生，讓我感到欣慰的是:我們心
中已經埋下了愛護大自然的意識--盡管我們製造了不少垃圾，但同學們都非常自覺的清理著垃圾。
收拾得井井有條，地面上沒有一點兒殘留的剩物。
在返回的途中，我自信的對老師說:「這次春遊我受益非淺，長天後，我一定要繼承革命先烈遺
志，成為國家的有用之才。那麼，我就要從現在做起，不僅要發奮圖強，努力學習，更要懂得做一個感
因之人!"這次春遊將成為我最美好的回憶!
G. 如何讓OpenCV工程在沒有VS和OpenCV的電腦上運行
一、如何讓OpenCV工程在沒有VS和OpenCV的電腦上運行？
對於這個問題，有兩個方法：
1. 使用動態庫，講工程所需的.lib，.dll，.h等和工程.exe一起拷到另一台電腦上運行。
2.使用靜態庫，講工程需要的.lib直接編譯進.exe中，這時的.exe會比方法1中的大很多，但是此時只需要拷貝一個.exe就可以在另一台電腦上運行了。
二、如何將.lib編譯進.exe中？
注意這里的.lib是靜態鏈接庫，與動態鏈接庫的引導庫.lib不同（動態鏈接庫.dll需要有一個.lib作為引導庫）。
將.lib編譯進.exe中的第一步是編譯OpenCV的靜態庫.lib。具體的編譯方法可以參考：OpenCV - 編譯靜態OpenCV庫(靜態庫)
生成OpenCV的靜態庫後，就可以進行第二步了。
1，將相應的靜態庫配置到工程中。
2，配置屬性-〉MFC的使用：設置為 在靜態庫中使用 MFC
3，配置屬性-〉C/C++ -〉代碼生成-〉運行庫 ：設置為 多線程 (/MT)。
在VC（2005以上）中有四種運行庫：Multi-threaded（/MT）、Multi-threaded-Debug（/MTD）、Multi- threaded-dll（/MD）、Multi-threaded-debug-dll（/MDD）：前兩個是靜態類型庫，提供的函數會被鏈接到程序中；後兩個是動態庫，會以動態鏈接庫的形式提供函數給程序調用。
設置完之後，生成的.exe就可以直接使用了。
該部分可參考：OpenCV學習筆記（三十二）——製作靜態庫的demo，沒有dll也能hold住
三、補充
1， 其實在安裝和編譯OpenCV後，其本身已經包含了靜態庫，在 \build\x86\vc10\staticlib 和\build\x64\vc10\staticlib 路徑下，所以本文的使用CMake 編譯靜態庫可以省略掉。
2。按照 二 中的步驟生成.exe運行，發現讀取視頻不成功。原因是OpenCV的視頻解碼等處理是基於ffmpeg，而OpenCV僅僅提供了ffmpeg的動態鏈接庫 opencv_ffmpeg***.dll，並沒有其靜態鏈接庫，即使是使用CMake也不能生成（勾選WITH_FFMPEG也不行）。
所以如果想讓視頻讀取成功，該.exe需要一個.dll支持，即opencv_ffmpeg***.dll。
3。編譯ffmpeg靜態庫的方法可以參考：MinGW下編譯ffmpeg靜態庫給Visual C++使用
按照該方法可以編譯出一堆.a文件，即ffmpeg的靜態庫。這些.a文件的調用具有一定的順序。
但是我按照文中方法設置後依然無法打開視頻。
同時我注意到，OpenCV中也有類似的文件，存放於 \opencv\3rdparty\include\ffmpeg_ 及opencv\3rdparty\lib 中，料想就是ffmpeg的靜態庫，但是設置後依然無法打開視頻。
所以，萬不得已，最後的方法還是加入一個.dll支持，即opencv_ffmpeg***.dll。
4。針對文章：OpenCV學習筆記（三十二）——製作靜態庫的demo，沒有dll也能hold住 中提到的videoInput.lib，我始終都沒有找到，料想是版本的不同吧。
H. OpenCV在vs2012下的配置和運行
64位系統可以按照32位的進行配置環境變數，庫文件原樣添加
I. mac下用什麼環境編譯opencv
. 安裝
在OpenCV官網下載的安裝包適用於Linux/Mac，因此需要使用CMake工具來進行編譯安裝，嘗試了幾次，都在最後的鏈接那裡失敗了，在StackOverFlow查了下才發現，目前opencv只支持使用xcode6版本的編譯鏈接器，我使用的是xcode7的，為了避免不必要地麻煩，就不採取編譯安裝方式了，去homebrew搜索一下，可以下載
現在執行"brew install opencv"，等待即可安裝完成，安裝後路徑是：/usr/local/opt/opencv3，我們可以設置一個OPENCV3_HOME環境變數，方便以後快速打開這個文件夾。該文件夾下有opencv的核心和擴展模塊
在lib目錄下是opencv的庫，在include目錄下包含了兩個子目錄：opencv和opencv2，opencv裡麵包含了opencv1.x的核心頭文件，opencv2安裝模塊功能組織，包括核心模塊、圖像處理模塊、2D功能模塊、高層GUI圖像用戶界面模塊、機器學習模塊等。
2. 環境配置
開發平台IDE的環境大同小異，基本都是選擇編程語言後就確定了編譯器，然後是頭文件路徑的設定和庫文件路徑的設定讓編譯器能找到就行，然後就可以進行編譯鏈接成最終的可執行文件了，按照這個思想，就不難處理問題了。
J. 如何在OSX系統上安裝Opencv3和Python2.7
setp1
安裝CodeX，不解釋，在AppStop中搜索安裝即可
setp2
安裝Homebrew
Homebrew即MacOSX上的apt-get
按照官網的安裝方式，在terminal中輸入下列命令即可完成安裝
cd ~
ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
setp3
使用Homebrew安裝Python，注意：避免使用系統Python解釋器作為我們自己的主解析器，尤其是在使用virtualenv和virtualenvwrapper的時候。安裝命令：
$ brew install python
注意安裝結束後會有下列提示，提示我們把/usr/local/opt/python/libexec/bin增加到環境變數中，此舉正是為了我們在使用python時，使用的是用Homebrew安裝的python而不是系統python。
If you wish to have this formula's python executable in your PATH then add
the following to ~/.bash_profile:
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
這是重要的一步，請不要跳過。
setp4
安裝 virtualenv 和 virtualenvwrapper
這兩個工具是為了創建獨立的python環境，不了解的朋友請自行Google
值得注意的是，這兩個工具對於搭建opencv3.0+python2.7運行環境來說不是必須的，但是強烈建議安裝，以保證python環境的干凈，易於管理。
安裝只需執行命令：
$ pip install virtualenv virtualenvwrapper
安裝完成後，在~/.bash_profile文件中追加如下內容：
# Virtualenv/VirtualenvWrapper
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
然後執行命令：
$ source ~/.bash_profile
至此，virtualenv 和virtualenvwrapper已經正確完成安裝。我們可以使用如下命令創建一個獨立的python環境：
$ mkvirtualenv cv
setp5
我們開始安裝一些必須的python包，安裝NumPy
We need to install NumPy since the OpenCV Python bindings represent images as multi-dimensional NumPy arrays
安裝方式：
$ pip install numpy
注意：如果你使用了step4中的virtualenv創建python虛擬環境，則需要在您之前創建的虛擬環境中安裝需要的python包
step6
之前的步驟，主要目的是建立和配置編譯安裝OpenCv的環境，從這一步開始，我們開始真正的工作。
首先，我們使用brew安裝需要的開發者工具，例如CMake。
$ brew install cmake pkg-config
還有一些必要的圖像I/O包，這些包可以使我們能夠載入各種不同類型的圖像文件例如JPEG,PNG,TIFF等。
$ brew install jpeg libpng libtiff openexr
And finally, let』s install libraries that are used to optimize various operations within OpenCV (if we so choose):
$ brew install eigen tbb
setp7
恭喜，截止目前系統已經搭建完成，我們開始著手編譯和安裝python支持的opencv。下載代碼：
$ cd ~
$ git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
$ cd opencv
$ git checkout 3.0.0
最後一個命令$ git checkout 3.0.0其中的3.0.0可以替換成你需要的版本號
之後下載opencv_contrib代碼，這部分不是必須的，但是強烈建議同時下載，原因是opencv_contrib包含很多有用的功能，包括：
feature detection, local invariant descriptors (SIFT, SURF, etc.), text detection in natural images, line descriptors, and more
$ cd ~
$ git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib
$ cd opencv_contrib
$ git checkout 3.0.0
請確保checkout opencv_contrib的版本號要與上面checkout opencv的版本號相同
step8
創建一個bulid目錄：
$ cd ~/opencv
$ mkdir build
$ cd build
使用CMake配置我們的構建：
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D PYTHON2_PACKAGES_PATH=~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages \
-D PYTHON2_LIBRARY=/usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin \
-D PYTHON2_INCLUDE_DIR=/usr/local/Frameworks/Python.framework/Headers \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/moles ..
注意：在執行上述命令之前，請務必切換到之前建立的虛擬python環境cv:
workon cv
cmake命令執行完成後，需要關注它的總結輸出，尤其是其中的Opencv moles部分：
-- OpenCV moles:
-- To be built: core flann imgproc ml objdetect photo video dnn imgcodecs shape videoio highgui superres ts features2d calib3d stitching videostab python2
-- Disabled: world
-- Disabled by dependency: -
-- Unavailable: cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cubjdetect cuptflow cudastereo cudawarping cudev java python3 viz
-- Python 2:
-- Interpreter: /Users/zhuangyuan/.virtualenvs/cv/bin/python2.7 (ver 2.7.13)
-- Libraries: /usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin (ver 2.7.13)
-- numpy: /Users/zhuangyuan/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include (ver 1.13.1)
-- packages path: /Users/zhuangyuan/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages
如果python2部分的信息不完整，或者python2沒有出現在OpenCV moles的To be built:後面，而是出現在Unvailable:後面，則說明Cmake沒有正確完成，需要檢查此步驟中Cmake命令的參數中的路徑是否正確已經是否確實切換到了我們為opencv建立的虛擬python環境中。
再次提醒，此步驟中參數路徑必須仔細核對，如果錯誤，後續的編譯將無法成功
這時候可以開始編譯了：
$ make -j4
這里的4是利用4核CPU全速並行編譯，也可以不帶-j4參數，或者把4修改成你的CPU核心數
編譯完成後，進行安裝：
make install
如果有錯誤，加上sudo再執行：
sudo make install
setp9
檢查一下~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/路徑下可以看到cv2.so就說明安裝成功了：
$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/
$ ls -l cv2.so
-rwxr-xr-x 1 adrian staff 2013052 Jun 5 15:20 cv2.so
用一下吧：
(cv) promote:lib zhuangyuan$ python
Python 2.7.13 (default, Jul 18 2017, 09:17:00)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.1.0 (clang-802.0.42)] on darwin
Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.3.0'
恭喜，OSX系統下opencv3 with python2.7環境搭建成功。