opencv 3.4.1 官方最新版

OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较。

更新日志：

在2013年最后一天发现OpenCV2.4.8版本推出了，不得不佩服辛勤的开发者们！新版本主要增强了对于并行计算的支持（CUDA），以及对于OpenCL的支持，增加了对于Java开发和Android更高版本的支持，修正了一些BUG。小弟不才还在体验研究中，貌似有很多很不错的新功能。

2010年12月06日，OpenCV 2.2.0 正式版发布。

2011年06月25日，OpenCV-2.3.0rc 发布了，新增加了一个stitching拼接模块，Android支持更加方便了，使用Google test框架，其他变化主要是内部性能改进。

2013年07月03日，OpenCV 2.4.6发布。

主要更新是关于手持设备方面的:

首先，OpenCV 2.3的Android build终于变成了官方支持的NDK-Build的方式了。以前的方法相当让人头疼，使用的非Android官方的方法去写JNI接口，tutorial跟着走一遍也不知道所以然。

其次，What’s new里面说道，新的Android支持是NVidia在开发。本来OpenCV就是支持CUDA显卡加速的。

（1）直接下载2.4.8版本，其中windows版本的.exe文件自解压后有两个目录：build和sources，分别对应库文件和源代码。

但是opencv2.4.8的build库目录中只有vc10版本以上的库文件，所以我编译了一个vc9的（32位系统）：http://pan.baidu.com/s/1qWEuL4K，自行放置于\OpenCV2.4.8\build\x86目录下。

（2）这个是github上opencv2.4.8的源代码：https://github.com/itseez/opencv，这里的源代码对应上面的sources目录。源代码下载慢的话，我这有个链接：http://pan.baidu.com/share/link?shareid=1892891279&uk=2383340416。

下载安装软件：

下载Opencv for Windows最新版本，本文是 Opencv 2.4.8。双击后会出现解压提示，实际上就是“安装”了，路径填写为D:/Program Files，然后确定。

Note

D:/Program Files可以为任意自己希望opencv安装的路径，解压完成后，会在你所填目录中新增一个 opencv文件夹，里面就是opencv的所有内容了。例如按照我的路径，解压完成后Opencv就在D:/Program Files/opencv里面了。

下载 VS 2013，并安装。（自己找破解吧）

配置环境变量：

在系统变量里面新建变量，名为OPENCV，值为自己解压opencv路径下的build路径，如D:\Program Files\opencv\build。

Tip

这一步是方便以后如果opencv路径改变了，只需要修改此变量就可以了，而不必做大范围修改。

在系统变量里面编辑Path变量，在末尾添加;%OPENCV%\x86\vc12\bin。

Note

x86和x64分别表示32bit和64bit的VS工程，根据自己的工程来修改，否则虽编译成功但会运行错误；vc10, vc11, vc12 分别表示VS2010, VS2012, VS2013的Visual Studio使用的编译器版本，根据自己的VS版本来填写正确的编译器版本号。

VS内配置Opencv

这里用VS属性表的方式将Opencv配进工程，每次只需要添加属性表即可完成配置，比手工界面配置方便很多。

属性管理器 -> 右键 "test"（工程名） -> 添加现有属性表

找到之前新建或者下载的属性表（D:\Program Files\opencv\opencv248.props），添加进工程

测试

解决方案资源管理器 -> 源文件（右键）-> 添加 -> 新建项

Visual C++ -> C++文件：输入名称test点添加