精通人脸识别02：集成环境安装和调试

小咪咪 2022-02-02 01:01 246阅读 0赞

### 精通人脸识别02：集成环境安装和调试 ###

--------------------

### 一、准备工作 ###

1、下载安装VS2017，到官网下载：[https://www.microsoft.com/zh-cn/][https_www.microsoft.com_zh-cn]，可以用免费版本社区版，注意下载的是一个几百K的脚本，运行脚本会进行边下边安装，因此需要带宽好些的网络，安装也快些，大概2个小时能完成。

2.准备的工具

*  Opencv4.1.0.exe 下载地址[https://github.com/opencv/opencv/releases][https_github.com_opencv_opencv_releases]
 *  Opencv\_contrib 下载地址[https://github.com/opencv/opencv\_contrib/releases][https_github.com_opencv_opencv_contrib_releases]或者网盘地址下载[https://pan.baidu.com/s/1XNYTtRRxPQZbisuIFvOIRg][https_pan.baidu.com_s_1XNYTtRRxPQZbisuIFvOIRg]
 *  CMake 3.14.3 下载地址[https://cmake.org/download/][https_cmake.org_download]或者[https://cmake.org/files/v3.14/][https_cmake.org_files_v3.14]
 *  下载python2.7（选装） https://www.python.org/downloads/release/python-2715/

### 二、配置cmake和导出Opencv工程文件。 ###

运行opencv-4.1.0-vc14\_vc15.exe解压到文件夹cmake-3.14.3-win64-x64

![2019051016383984.png][]

在解压后的 cmake 目录中，找到 /bin 下的 cmake-gui.exe，点击运行，如下所示

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

其中， source code路径指向解压后的 “opencv/sources”，build 路径可指向自己建的一个 “result” 文件夹

注： 此处误将 source 路径指向了 "opencv-4.0/modules"，导致 Configure 时出现如下错误

![890227-20171013085758605-1617679050.png][]

###  **配置opencv-maste** ###

设置好路径后，点击左下角的 Configure 按钮，弹出窗口，如下所示

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

点击 Finish 按钮，继续，此时主界面的 Configure 按钮变为 Stop，表示配置进行中

注意：如遇到问题，先检查错误信息；然后，点击 File -> Delete Cache，退出 cmake-gui，并将 build 文件夹内的内容清空，再重新配置

等 Configure 依次结束后，如果 cmake 的主界面仍有红色区域，则再次点击 Configure 进行配置，直到红色区域完全消失。

![890227-20171012205806637-1565780032.png][]

下图是 Configure 完成后的界面，红色消失，只剩白色的区域

![890227-20171012210151449-1853305985.png][]

### **配置opencv\_contrib-master** ###

找到 Name 下的 OPENCV\_EXTRA\_MODULES\_PATH，为其设置 opencv\_contrib-4.0.1的路径 ，精确到 /modules 目录

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

再次点击 Configure 进行配置，可能需要 Configure 两三次之后，红色区域才能完全消失。

最后，点击 Generate，出现 “Generating done” 则意味着 cmake 的工作结束了。

## **三、VS编译生成库文件** ##

进入到生成的result 目录下，找到 OpenCV.sln，使用 VS 2017 打开。

找到 INSTALL，分别在 Debug 和 Release 模式下，根据系统选择 x86 或 x64，右键 -> 生成

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

待编译完成后在release文件夹生成各个模块的库文件

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

库文件列表：

ade.lib  
opencv\_aruco410.lib  
opencv\_bgsegm410.lib  
opencv\_bioinspired410.lib  
opencv\_calib3d410.lib  
opencv\_ccalib410.lib  
opencv\_core410.lib  
opencv\_datasets410.lib  
opencv\_dnn410.lib  
opencv\_dnn\_objdetect410.lib  
opencv\_dpm410.lib  
opencv\_face410.lib  
opencv\_features2d410.lib  
opencv\_flann410.lib  
opencv\_fuzzy410.lib  
opencv\_gapi410.lib  
opencv\_hfs410.lib  
opencv\_highgui410.lib  
opencv\_imgcodecs410.lib  
opencv\_imgproc410.lib  
opencv\_img\_hash410.lib  
opencv\_line\_descriptor410.lib  
opencv\_ml410.lib  
opencv\_objdetect410.lib  
opencv\_optflow410.lib  
opencv\_phase\_unwrapping410.lib  
opencv\_photo410.lib  
opencv\_plot410.lib  
opencv\_reg410.lib  
opencv\_rgbd410.lib  
opencv\_saliency410.lib  
opencv\_shape410.lib  
opencv\_stereo410.lib  
opencv\_stitching410.lib  
opencv\_structured\_light410.lib  
opencv\_superres410.lib  
opencv\_surface\_matching410.lib  
opencv\_text410.lib  
opencv\_tracking410.lib  
opencv\_ts410.lib  
opencv\_video410.lib  
opencv\_videoio410.lib  
opencv\_videostab410.lib  
opencv\_xfeatures2d410.lib  
opencv\_ximgproc410.lib  
opencv\_xobjdetect410.lib  
opencv\_xphoto410.lib

###    三、OPENCV调试例子 ###

### 1) 环境变量，运行程序时候系统能加载共享库生成的dll文件。 ###

计算机 -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量，编辑系统变量里的 path 变量，为其添加变量值 如：F:\\SVN\_CODE\\CODE\\OpenSource\\opencv\\opencv\\result\\bin\\Release

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

### 2) 新建VS工程后，添加头文件和库文件 ###

头文件： F:\\SVN\_CODE\\CODE\\OpenSource\\opencv\\opencv\\build\\include

库文件： F:\\SVN\_CODE\\CODE\\OpenSource\\opencv\\opencv\\result\\lib\\Release

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

### 3) 依赖项 ###

生成的 lib 库，格式为 “opencv\_modulename\_version.lib”，带 "\_d" 的对应 Debug 模式，不带的对应 Release 模式。

可根据程序的需要，添加相应的静态库。 例如，人脸识别时，用到 face 模块，可在依赖项中，添加 opencv\_face400d.lib

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

4)编写调试代码

// faceTest.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。  
//

\#include "stdafx.h"  
\#include <vector>  
\#include <iostream>  
\#include <opencv2/objdetect.hpp>  
\#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
\#include "opencv2/imgproc/types\_c.h"  
\#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;  
using namespace std;

int main(int argc, const char\*\* argv)  
\{  
Mat matTestSrc = imread("test.bmp");//加载图片全名称，如果不是当前目录就要带路径。  
Mat outImgRz,OutImgCvt;  
cvtColor(matTestSrc, OutImgCvt, CV\_RGB2GRAY);//转为灰度图  
resize(OutImgCvt, outImgRz, Size(200, 200));//resize为200\*200的图像  
equalizeHist(outImgRz, outImgRz);  
imshow("test", outImgRz);  
imwrite("testOut.jpg", OutImgCvt);  
system("pause");  
return 0;

原图和灰度化后的对照图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

[https_www.microsoft.com_zh-cn]: https://www.microsoft.com/zh-cn/
[https_github.com_opencv_opencv_releases]: https://github.com/opencv/opencv/releases
[https_github.com_opencv_opencv_contrib_releases]: https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
[https_pan.baidu.com_s_1XNYTtRRxPQZbisuIFvOIRg]: https://pan.baidu.com/s/1XNYTtRRxPQZbisuIFvOIRg
[https_cmake.org_download]: https://cmake.org/download/
[https_cmake.org_files_v3.14]: https://cmake.org/files/v3.14/
[2019051016383984.png]: /images/20220202/9cfc149422b644ddb697f3285084b728.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220202/570fa49ffbcf4205a6a6e4d104fd248d.png
[890227-20171013085758605-1617679050.png]: /images/20220202/b299679b87294acfae16ad6abb559093.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220202/8b8a7ac3213b43d583556c47e13ad983.png
[890227-20171012205806637-1565780032.png]: /images/20220202/cae2dc8aab5241cebce26f1db65b3a5b.png
[890227-20171012210151449-1853305985.png]: /images/20220202/666e897695d9442388b691f08e226dc0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220202/75eb74432e2f44baad6990e82a0f105e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220202/ddae59142f8947cca8be88f86fcad4cb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220202/ad61c7667326423285b53abe5f6725d6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220202/b83c5018cc714b6f8639589efba2959c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220202/769304053330459382658ec1d44937b9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220202/f8641aa1706f4db3a9019b6de528699d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3d1cWl1bWluZzIwMDg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220202/606e7df9bb40472b98673773fdda60de.png