【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南

本资源提供了详细的教程，帮助您在CodeBlocks集成开发环境中顺利搭建OpenCV环境。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理和视频分析领域。通过这篇指南，即便是编程初学者也能快速配置好环境，开始您的计算机视觉之旅。

环境要求

• 操作系统: Windows
• IDE: CodeBlocks 20.03 (推荐使用特定版本以避免编译问题)
• 编译器: MingW（建议使用CodeBlocks内置版本）
• OpenCV版本: 4.1.1 (提供预编译库以便快速集成)

教程概览

1. 获取预编译OpenCV库

访问GitHub仓库，下载对应OpenCV 4.1.1的MinGW编译版本。

2. 安装准备

确保安装了CodeBlocks 20.03，并确认使用的是内置的MingW编译器。

3. 配置CodeBlocks

• 编译器设置：检查Tools -> Compiler Settings，确保正确使用了自带的Toolchain Executables。
• 项目设置：
  • 右击项目 -> Build Options…
  • Linker settings：添加OpenCV库路径（例如：OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\x64\mingw\lib中的所有.lib文件）。
  • Search directories：
    • Compiler：包含OpenCV的include文件夹路径（例如：OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\include）。
    • Linker：同样的lib文件夹路径，以确保链接器能找到必要的库文件。

4. 系统环境变量

• 在系统环境变量中新增Path，加入OpenCV的bin文件夹路径（例如：OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.1-x64\x64\mingw\bin），以便程序运行时能定位到所需的DLL文件。

5. 测试配置

创建一个新的CodeBlocks项目，编写简单的OpenCV测试代码来验证配置是否成功。例如，加载并显示一张图片的简单程序。

注意事项

• 保持编译器和OpenCV版本的兼容性。
• 重启CodeBlocks使环境变量生效可能需要。
• 避免使用外部MingW编译器以免引入不必要的兼容性问题。

遵循上述步骤，您将能够成功地在CodeBlocks上搭建OpenCV环境，开启计算机视觉的探索之路。如果遇到任何问题，查阅原始博客文章会有更详细的解释和解决方法。祝编码愉快！

下载链接

CodeBlocks搭建OpenCV环境指南