前言

        本篇文章主要用来记录使用vscode配置opencv的全过程，在整个过程中需要用到的工具包括vscode安装包、MinGW-w64和opencv的源码。vs studio配置opencv比较简单，opencv官网中已经有用vs studio编译器编译好的opencv库，但是对于vscode而言，不能直接使用利用vs studio编译器编译好的opencv库，因此需要借助MinGW-w64和CMake工具对opencv源码重新进行编译，编译的前提是你的C:\Users目录下的用户名称不包含中文，否则无法成功编译，从头编译的过程参照以下链接，

https://blog.csdn.net/Xiao_Xue_Seng/article/details/108552346

因为在cmake的过程中将在C:\Users\XXX\AppData下创建相关的文件夹，如果路径中包含中文则无法创建相应的文件夹导致编译出错，如果头铁也可以通过改注册表的方式修改用户名为英文，修改方式参照下面的链接，

https://blog.csdn.net/qq_38232598/article/details/102836028

修改注册表可能导致计算机崩溃，不怕麻烦的话可以尝试一下，由于怕麻烦，因此本文从下载编译好的opencv库开始配置。

一、安装MinGW-w64

        从下面链接中下载MinGW-w64的安装文件，安装完成后将D:\mingw64\bin添加到环境变量，具体路径按照你自己的安装位置确定。

https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/

二、下载编译好的opencv库

        从下面的连接中下载编译好的opencv库，

https://github.com/huihut/OpenCV-MinGW-Build

从该网站中下载所需要的opencv库,下载完成后解压到电脑中的随机位置。

三、配置vscode

        配置方式有两种选择，第一种是vscode中安装了code-runner工具，在该情况下，需要修改code-runner.executorMap，导入编译所需要的相关文件。方法是在vscode界面，同时按住ctrl + ','(逗号)，在弹出来的搜索设置中输入runner.executorMap，

 点击在settings.json中编辑，

首次打开settings.json可能只有"window.zoomLevel"和"code-runner.runInTerminal":两项内容，换行键入"code-runner.executorMap":之后，将会自动补全下面的内容，找到"cpp"这一项，用下面的内容替换原来的内容，

"cpp":"cd $dir && g++ $fileName -o $fileNameWithoutExt -I D:/softInstaller/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.0-x64/include -L D:/softInstaller/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.0-x64/x64/mingw/bin -l libopencv_calib3d410 -l libopencv_core410 -l libopencv_dnn410 -l libopencv_features2d410 -l libopencv_flann410 -l libopencv_gapi410 -l libopencv_highgui410 -l libopencv_imgcodecs410 -l libopencv_imgproc410 -l libopencv_ml410 -l libopencv_objdetect410 -l libopencv_photo410 -l libopencv_stitching410 -l libopencv_video410 -l libopencv_videoio410 -l opencv_ffmpeg410_64 && $dir$fileNameWithoutExt"，

其中，-I表示导入头文件文件夹，-L表示依赖库导入，-l表示依赖库中dll文件的名称，dll的名称要按照下载的opencv库里的内容加以修改，否则会报错。另外就是有些博客中会有libopencv_worldxxx.dll，该文件仅仅是所有依赖的集成体，不是必须的，可以通过像上述一条一条添加的方式解决。

        第二种方式是不借助code-runner，使用vscode自带的调试工具，此时需要launch.json，tasks.json和c_cpp_properties.json三个文件，分别如下所示，

launch.json

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "C++ Launch (GDB)",                
            "type": "cppdbg",                         
            "request": "launch",                        
            "targetArchitecture": "x86",                
            "program": "${workspaceRoot}\\${fileBasename}.exe",                 
            "miDebuggerPath":"D:\\mingw64\\bin\\gdb.exe", 
            "args": [],     
            "stopAtEntry": false,                  
            "cwd": "${workspaceRoot}",                  
            "externalConsole": true,                  
            "preLaunchTask": "g++"             
            }
    ]
 }

注意修改"miDebuggerPath"的路径。

c_cpp_properties.json

{
    "configurations": [
        {
            "name": "win",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "D:/softInstaller/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.0-x64/include",
                "D:/softInstaller/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.0-x64/include/opencv2"       
            ],
            "defines": [],
            "compilerPath": "D:/mingw64/bin/gcc.exe",
            "cStandard": "c11",
            "cppStandard": "c++17",
            "intelliSenseMode": "clang-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}

注意修改"includePath"、 "compilerPath"的路径。

tasks.json

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "opencv4.1.0 compile task",
            "type": "shell",
            "command": "g++",
            "args":[
            "-g",
            // "${fileBasename}",
            "${workspaceRoot}\\${fileBasename}",
            "-o",
            "${workspaceRoot}\\${fileBasenameNoExtension}", 
            // "${workspaceFolder}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
            "-I",
            "D:/softInstaller/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.0-x64/include",
            "-L",
            "D:/softInstaller/OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.1.0-x64/x64/mingw/bin",
            "-l",
            "libopencv_calib3d410",
            "-l",
            "libopencv_core410",
            "-l",
            "libopencv_dnn410",
            "-l",
            "libopencv_features2d410",
            "-l",
            "libopencv_flann410",
            "-l",
            "libopencv_gapi410",
            "-l",
            "libopencv_highgui410",
            "-l",
            "libopencv_imgcodecs410",
            "-l",
            "libopencv_imgproc410",
            "-l",
            "libopencv_ml410",
            "-l",
            "libopencv_objdetect410",
            "-l",
            "libopencv_photo410",
            // "-l",
            // "libopencv_shape341",
            "-l",
            "libopencv_stitching410",
            // "-l",
            // "libopencv_superres341",
            "-l",
            "libopencv_video410",
            "-l",
            "libopencv_videoio410",
            // "-l",
            // "libopencv_videostab341"
            "-l",
            "opencv_ffmpeg410_64"
            ],
            "options": {
                "cwd": "D:/mingw64/bin"
            },
            "problemMatcher": [
                "$gcc"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            },
            "presentation": { 
                "panel": "new" //默认为“shared“表示共享，改成new之后每个进程创建新的端口
            }
        }
    ]
}

注意修改-I、-L和-l的内容，参数的含义同上文。此时，按住CTRL+shift+B可以进行编译，正常编译后将在-o指定的位置生成可执行文件。

        以上两种方法，都需要在打开cpp文件的时候运行，因为"${file}"参数指代的是当前的文件，如果打开一个.json文件运行编译将会报错。

2.测试用例

代码如下：

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "opencv2/highgui.hpp"

#include <iostream>

using namespace cv;

int main()

{

    Mat img=imread("E:/c++Project/images/Screenshot220315052912.png");

    imshow("image",img);

    waitKey();

    return 0;

}。

参考

https://www.cnblogs.com/kensporger/archive/2020/02/19/12320622.html

1.安装Anaconda

可以查看我的上一篇文章：Anaconda下载、安装和环境配置

2.配置OpenCV

2.1打开Anaconda Prompt

在开始菜单找到Anaconda Prompt。

2.2找到里面Scripts的路径

2.3下载

需要下载的有两个

1. 将下面的代码复制过去

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 下载完之后再复制下面的过去

pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.4验证是否配置成功

输入pip list

当可以看到这两个的时候说明配置成功。

3.出错解决办法

出错情况：安装成功后不可以运行
原因：Python的版本和OpenCV对应不上
解决办法：在清华镜像网站上面找到对应的OpenCV版本,具体教程。

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-contrib-python/

4.参考文章

anaconda安装opencv:

http://t.csdn.cn/m5DVd

anaconda安装opencv

https://blog.csdn.net/m0_55216608/article/details/121071595

• pip install opencv-pyton，但是由于网络原因，会导致下载不成功。
• 可以从这个网站下载python版本对应的opencv安装包：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
  比如我的python版本是3.8.8
  > 对应python版本，下载这个版本的opencv
  然后命令行执行下列命令，进行安装包的安装。

示例代码：显示一张图片

import numpy as np
import cv2

def cv2_imread(file_path, flag=1):
#解决包含中文的路径cv2.imread无法打开的问题的函数
    return cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), flag)

if __name__ == "__main__":

    img = cv2_imread("Default.jpg")    #第一个参数选一张自己计算机内的图片的路径
    cv2.imshow("Nagasawa Masami", img)    #python的cv2.imshow第一个参数（即窗口名）为中文会乱码，至今未找到有效解决方案
    cv2.waitKey(0)    #在键盘敲入字符前程序处于等待状态
    cv2.destroyAllWindows()    #关闭所有窗口