在计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常重要的开源项目，它提供了一系列计算摄像机标定，立体视觉，运动估计，人机交互，目标跟踪，目标检测等的通用计算机视觉算法和基础设施。
一、vs配置opencv2.4.13
OpenCV 的不同版本在不同平台上进行编译，需要的版本也不同。如果是在 Windows 平台上，安装最广泛使用的版本号之一是 OpenCV 2.4.13。
下面是 Visual Studio 2017 中配置 OpenCV 2.4.13 的步骤：
1）首先，从 OpenCV 官方网站下载 OpenCV 2.4.13 版本的 Windows 安装程序。
https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.13/opencv-2.4.13.exe/download
2）安装 OpenCV。安装程序将提示你选择安装组件。这里只需要默认选项，将 OpenCV 安装到 C:\opencv-2.4.13 目录下。
3）新建一个 C++ 项目（例如命名 opencv_demo），如下图所示，然后将以下代码粘贴到源文件（如 main.cpp）中。
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <iostream>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("test.png");
if (image.data) {
cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Display window", image);
cv::waitKey(0);
} else {
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
return 0;
}
4）配置 OpenCV。右键单击解决方案资源管理器中的项目名称，然后单击“属性”。在 Visual Studio 中，您可以在“Debug”选项卡中调整项目配置，以便您的项目能够访问 OpenCV。在“VC + + 目录”中添加两个路径：OpenCV 的 include 目录和库目录。根据您的安装位置，这些目录将位于 C:\opencv-2.4.13\build\x86\vc14\include 和 C:\opencv-2.4.13\build\x86\vc14\lib 中。
5）接下来，您需要在“输入”选项卡中添加一些内容。具体来说，您需要将 opencv_core2413.lib、opencv_highgui2413.lib 和 opencv_imgproc2413.lib 添加到您的项目中。您可以在 C:\opencv-2.4.13\build\x86\vc14\lib 目录下找到这些文件。
6）最终，按下 F5 键生成并运行该项目。如果一切正常，您将看到一张图片。
二、vs配置opencv4.6
OpenCV 4.6 是最新版的 OpenCV，增强了对深度学习的支持。在 Windows 平台上，安装 OpenCV 4.6 相对来说比较简单。
下面是 Visual Studio 2017 中配置 OpenCV 4.6 的步骤：
1）首先，从 OpenCV 官方网站下载 OpenCV 4.6 版本的 Windows 安装程序。
https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/4.5.4/opencv-4.5.4-vc14_vc15.exe/download
2）安装 OpenCV。安装程序将提示你选择安装组件和安装路径。选择默认选项即可，将 OpenCV 安装到 C:\opencv-4.6.0 目录下。
3）新建一个 C++ 项目（例如命名 opencv_demo），如下图所示，然后将以下代码粘贴到源文件（如 main.cpp）中。
#include <opencv2\core.hpp>
#include <opencv2\imgcodecs.hpp>
#include <opencv2\highgui.hpp>
#include <iostream>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("test.png");
if (image.data) {
cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Display window", image);
cv::waitKey(0);
} else {
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
return 0;
}
4）配置 OpenCV。右键单击解决方案资源管理器中的项目名称，然后单击“属性”。在 Visual Studio 中，您可以在“Debug”选项卡中调整项目配置。在“VC + + 目录”中添加两个路径：OpenCV 的 include 目录和库目录。根据您的安装位置，这些目录将位于 C:\opencv-4.6.0\build\include 和 C:\opencv-4.6.0\build\x64\vc15\lib 中。
5）接下来，您需要在“输入”选项卡中添加一些内容。与 OpenCV 2.4.13 不同，您需要将 opencv_core460.lib、opencv_highgui460.lib 和 opencv_imgproc460.lib 添加到您的项目中。您可以在 C:\opencv-4.6.0\build\x64\vc15\lib 目录下找到这些文件。
6）最终，按下 F5 键生成并运行该项目。如果一切正常，您将看到一张图片。
三、vs配置opencv有什么用
配置 Visual Studio 和 OpenCV 的主要目的是使用 OpenCV 库开发计算机视觉应用程序。如果您熟悉 C++ 编程语言和计算机视觉基础知识，那么配置 Visual Studio 和 OpenCV 将为您提供一个快速开发计算机视觉应用程序的环境。
除了常用的图像处理、机器视觉应用外，OpenCV 还广泛应用于医学图像处理、安防监控、人脸识别、自动驾驶等领域。
四、vs配置opencv 32位
在 Windows 平台上使用 OpenCV 相对来说比较简单，但您需要有一些 C++ 编程语言和计算机视觉基础知识，这可以使您使用 32 位或 64 位版本的 Visual Studio 2017 和 OpenCV。
下面是配置 Visual Studio 和 32 位版本的 OpenCV 的步骤：
1）从 OpenCV 官方网站下载 OpenCV 4.6 版本的 Windows 安装程序。
https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/4.5.4/opencv-4.5.4-vc14_vc15.exe/download
2）安装 OpenCV。安装程序将提示你选择安装组件和安装路径。选择默认选项即可，将 OpenCV 安装到 C:\opencv-4.6.0 目录下。
3）新建一个 C++ 项目（例如命名 opencv_demo），如下图所示，然后将以下代码粘贴到源文件（如 main.cpp）中。
#include <opencv2\core.hpp>
#include <opencv2\imgcodecs.hpp>
#include <opencv2\highgui.hpp>
#include <iostream>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("test.png");
if (image.data) {
cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("Display window", image);
cv::waitKey(0);
} else {
std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
return 0;
}
4）配置 OpenCV。右键单击解决方案资源管理器中的项目名称，然后单击“属性”。在 Visual Studio 中，您可以在“Debug”选项卡中调整项目配置。在“VC + + 目录”中添加两个路径：OpenCV 的 include 目录和库目录。根据您的安装位置，这些目录将位于 C:\opencv-4.6.0\build\include 和 C:\opencv-4.6.0\build\x86\vc15\lib 中。
5）接下来，您需要在“输入”选项卡中添加一些内容。具体来说，您需要将 opencv_core460.lib、opencv_highgui460.lib 和 opencv_imgproc460.lib 添加到您的项目中。您可以在 C:\opencv-4.6.0\build\x86\vc15\lib 目录下找到这些文件。
6）最终，按下 F5 键生成并运行该项目。如果一切正常，您将看到一张图片。
五、vs配置opencv用什么编程
一旦您已经安装了 OpenCV，您可以使用几乎任何 C++ 编程语言和 Visual Studio 的版本来开发计算机视觉应用程序。
您还可以在 Python 和其他编程语言中使用 OpenCV。如果您愿意，您可以使用其他编程语言和 IDE 来开发计算机视觉应用程序。例如，在使用 Python 和 Jupyter 处理图像时，OpenCV 可以为您提供以高效方式读写图像的功能。
六、opencv 配置
OpenCV 配置是指在您的计算机上安装和配置 OpenCV 库，以使用它在您的 C++ 代码中开发计算机视觉应用程序。
对于 Windows 平台上的用户，配置 OpenCV 包括在计算机上安装 Visual Studio 和 OpenCV，并将 OpenCV 配置到 Visual Studio 中。现在，OpenCV 配置在 Windows 平台上变得更加简单，因为存在一些自动化工具，可以帮助您跳过繁琐的配置步骤。
七、vs使用opencv
在 Visual Studio 中使用 OpenCV，使您可以使用可视化编程 IDE 来开发计算机视觉应用程序。它还提供了大量的用于调试、测试和开发的工具。
在使用 Visual Studio 和 OpenCV 开发计算机视觉应用程序时，您可以使用大量 OpenCV 的核心特性，包括图像读写、图像变换、图像分割、目标检测、运动估计等。
八、opencv哪个版本好
OpenCV 是一个持续增长和演化的开源计算机视觉库，每个版本都带来新的功能和改进。因此，选择 OpenCV 的版本取决于您的特定用例和需求。
对于一些较老的计算机，建议您使用较早的 OpenCV 版本（例如 2.4.13）或较轻量的轻量级计算机视觉库。
对于需要使用深度学习、末端检测等计算机视觉任务的用户，应该使用较新的 OpenCV 版本（例如 4.6）。
一般来说，OpenCV 最新版本与
