1. 介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的计算机视觉和机器学习算法。本文将介绍如何在VS2019中配置OpenCV4.1.0，并包括了详细的教程和测试代码。
2. 配置OpenCV4.1.0
在开始配置之前，需要确保已经下载并安装了Visual Studio 2019。按照以下步骤进行配置：
2.1 下载OpenCV4.1.0
前往OpenCV官方网站（https://opencv.org/releases/）下载OpenCV4.1.0版本的源代码。
2.2 解压文件
下载完成后，将压缩包解压到一个目录中，例如：C:\opencv。
2.3 配置环境变量
右键点击“此电脑”，选择“属性”；点击“高级系统设置”，然后点击“环境变量”按钮。在“系统变量”中新建一个名为“OPENCV_DIR”的变量，并将其值设置为解压目录的路径，例如：C:\opencv\build。接下来，在“Path”变量的值中添加“%OPENCV_DIR%\x64\vc14\bin”（如果是32位系统，请使用"\x86"而不是"\x64"）。
2.4 创建VS2019工程
打开Visual Studio 2019，选择“文件”菜单下的“新建”->“项目”，选择“Visual C++”->“Empty Project”，然后输入项目名称并选择保存路径。
2.5 配置项目属性
右键点击刚创建的项目，选择“属性”，然后按照以下步骤进行配置：
选择“VC++目录”，然后点击“包含目录”并添加“%OPENCV_DIR%\include”。
点击“库目录”并添加“%OPENCV_DIR%\x64\vc14\lib”。
选择“链接器”->“输入”，点击“附加依赖项”并添加以下文件名：
opencv_calib3d410d.lib
opencv_core410d.lib
opencv_dnn410d.lib
opencv_features2d410d.lib
opencv_flann410d.lib
opencv_gapi410d.lib
opencv_highgui410d.lib
opencv_imgcodecs410d.lib
opencv_imgproc410d.lib
opencv_ml410d.lib
opencv_objdetect410d.lib
opencv_photo410d.lib
opencv_stitching410d.lib
opencv_video410d.lib
opencv_videoio410d.lib
2.6 添加示例代码
在项目中添加示例代码以测试配置是否成功。在源码文件中（例如：main.cpp）添加以下代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("example.jpg");
if (image.empty()) {
std::cout << "Failed to load image." << std::endl;
return -1;
}
cv::namedWindow("Image", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
2.7 构建并运行
点击Visual Studio 2019界面上的“生成”按钮进行构建，构建成功后点击“调试”菜单下的“运行”按钮，查看是否能够成功显示图像。
3. 测试代码说明
上述示例代码加载了一张名为“example.jpg”的图像，若加载成功则将其显示在一个名为“Image”的窗口中。代码详细解释如下：
第1行引入了OpenCV的头文件。
第4行定义了一个名为“image”的cv::Mat对象，并使用imread函数读取了一张图像。
第6-9行是一个错误处理逻辑，如果图像加载失败，则输出错误信息并返回-1。
第11行创建一个名为“Image”的窗口，并在其中显示图像。
第12行调用waitKey函数来等待用户按下任意键。
第13行调用destroyAllWindows函数来关闭所有显示窗口。
第15行返回0作为程序的退出码。
4. 总结
本文提供了在VS2019中配置OpenCV4.1.0的详细教程和测试代码。配置OpenCV可以为计算机视觉和机器学习的开发提供强大的支持，使得开发者能够更方便地使用各种计算机视觉算法。通过该教程，希望读者能够成功配置OpenCV并顺利运行测试代码。