环境配置
本文是OpenCV3.4.2 在VS2015下的配置过程，用的是WIN10系统
用CMake的动态链接库配置
OpenCV3.4.2官方下载 8月29日已更新至3.4.2版本
VS2015自行下载
二1：opencv下载安装
进入OpenCV的官网，选择3.4.2的Sources版本进行下载，
二2：CMake下载安装
得到如下文件，其中1（OpenCV_VS2013_x64）是另外创建的文件夹，用于存放CMake生成的目标解决方案
打开CMake，添加源码和目标文件夹路径
打开已安装好的CMake软件
(1)添加解压出的OpenCV-3.4.2文件夹绝对路径（比如，我的绝对路径是D:/OpenCV/opencv-3.4.2），
(2)添加自定义创建的OpenCV-3.3.0build的空文件夹，这里文件夹名称为“OpenCV3.3_VS2015_x64”，
因为OpenCV版本是3.4，编译器是VS2015，并且打算生成x64位的解决方案（比如，我的绝对路径是D:/OpenCV/opencv_VS2015_x64）
Configure，配置相应库
点击Finish，CMake开始对OpenCV源码进行配置生成并下载相应函数库，如ffmpeg，IPP等（此时需要等待若干分钟）
当第一次Configure后，界面会出现红色部分，这是为了让用户可以手动补充相应函数库，如TBB、CUDA、Eigen等，
这里视你的需求而定，若需要其他库，请自行下载相应库，并自行配置库的include和lib
第一次配置OpenCV3.3，怕出现一些不必要的版本兼容问题，所以没有额外添加库，并且这里将CUDA的选项也注销了，
即取消勾选WITH的WITH_CUDA
（第一次最好不要配置CUDA版本的OpenCV3.4.2，因为较复杂，若配置无CUDA版本的OpenCV3.3成功后，可以再配置CUDA版的）
再次点击Configure，确保红色画面消失，如果红色画面一直未消失，请检查WITH选项，是否勾选了不必要的库
二3：在VS中Install
(1) 当多次Configure后（一般只需要2次），红色界面完全消失，并出现Configuring done的提示。
(2) 此时请点击Generate按钮，生成相应的解决方案，若出现Generating done的提示，即表明解决方案生成成功。
(3) 继续点击Open Project。此时CMake会自行启动Visual studio 2015软件，打开上述生成的解决方案
二4：配置环境变量
在Visual studio 2015出现已上述生成的解决方案，进行debug和Release下的配置Debug
(1) 右击All_BUILD，选择生成 。此时需要等待---时间视网速而定，
(2) 生成完成后，右击INSTALL，选择生成（会在自定义创建的OpenCV文件夹下生成一个install文件夹，包含了include和bin）
上述过程完成后，生成的是Debug版的动态链接库，此时还需要在Release下进行生成
Release
换成release模式，与上述Debug步骤一致
1) 右击All_BUILD，选择生成 。此时需要等待很长时间，大概半个小时
(2) 生成完成后，右击INSTALL，选择生成
自动生成的install文件夹
二5：配置OpenCV3.4.2动态链接库
若要调用OpenCV3.4.2需要将bin绝对路径，添加到系统环境变量中
我的bin绝对路径为D:OpenCVOpenCV3.3OpenCV3.3_VS2013_x64installx64vc12in，如下图所示，
该文件夹下有很多dll文件，其中带d的表示Debug版，不带d的表示Release版。配置动态链接库就是让VS可以找到opencv的二进制文件，dll文件
将bin绝对路径，添加到系统环境变量中，如何找到“编译环境变量”，可以自行百度或者参考下述界面来寻找
二6：检测示例
写一段测试代码来检验是否配置成功
(1) 创建新的Visual Studio工程
(2)配置工程
因为上述生成的是Visual Studio2015 x64的动态链接库，不适用于x86的工程，所以需要配置x64的工程，操作如下
在属性管理器中，添加新项目属性页，如选中并右击，再选择“新项目属性页”Debug
这里将新建的属性页命名为：OpenCV3.4.2_VS2015_Debug_x64
(a) include，为属性页的包含目录添加include路径，此时需要添加三个路径，即x64文件夹下的include及其子文件夹的绝对路径
D:OpenCVOpenCV3.3OpenCV3.3_VS2013_x64installinclude
D:OpenCVOpenCV3.3OpenCV3.3_VS2013_x64installincludeopencv
D:OpenCVOpenCV3.3OpenCV3.3_VS2013_x64installincludeopencv2
(b) lib，为属性页的库目录添加lib路径，即D:OpenCVOpenCV3.4OpenCV3.3_VS2013_x64installx64vc12lib
并需要在属性页--链接器--输入--附加依赖项中添加库的名称
注意OpenCV3.4.2的动态链接库如下，因为是现在添加的是Debug版本，所以后缀带d（只需要将下面lib文件名Copy一下）
添加内容：（其实就是之前install/…/lib下的内容）
opencv_aruco342d.lib
opencv_bgsegm342d.lib
opencv_bioinspired342d.lib
opencv_calib3d342d.lib
opencv_ccalib342d.lib
opencv_core342d.lib
opencv_datasets342d.lib
opencv_dnn342d.lib
opencv_dnn_objdetect342d.lib
opencv_dpm342d.lib
opencv_face342d.lib
opencv_features2d342d.lib
opencv_flann342d.lib
opencv_fuzzy342d.lib
opencv_hdf342d.lib
opencv_hfs342d.lib
opencv_highgui342d.lib
opencv_imgcodecs342d.lib
opencv_imgproc342d.lib
opencv_img_hash342d.lib
opencv_line_descriptor342d.lib
opencv_ml342d.lib
opencv_objdetect342d.lib
opencv_optflow342d.lib
opencv_phase_unwrapping342d.lib
opencv_photo342d.lib
opencv_plot342d.lib
opencv_reg342d.lib
opencv_rgbd342d.lib
opencv_saliency342d.lib
opencv_shape342d.lib
opencv_stereo342d.lib
opencv_stitching342d.lib
opencv_structured_light342d.lib
opencv_superres342d.lib
opencv_surface_matching342d.lib
opencv_text342d.lib
opencv_tracking342d.lib
opencv_video342d.lib
opencv_videoio342d.lib
opencv_videostab342d.lib
opencv_xfeatures2d342d.lib
opencv_ximgproc342d.lib
opencv_xobjdetect342d.lib
opencv_xphoto342d.lib
(c) bin，因为之前已经在系统环境变量中添加了bin文件夹路径，所以不需要再添加
Release
在属性管理器中的Release|x64，新建一个属性页命名为：OpenCV3.3_VS2013_Release_x64
下述操作和Debug类似，但库文件名称不一致，因为不含d
(a) include，为属性页的包含目录添加include路径，此时需要添加三个路径，即x64文件夹下的include及其子文件夹的绝对路径
D:OpenCVopencv_VS2015_x64installinclude
D:OpenCVopencv_VS2015_x64installincludeopencv
D:OpenCVopencv_VS2015_x64installincludeopencv2
(b) lib，为属性页的库目录添加lib路径，即D:OpenCVopencv_VS2015_x64installx64vc14lib
并需要在属性页--链接器--输入--附加依赖项中添加库的名称
注意OpenCV3.4.2的动态链接库如下，因为是现在添加的是Debug版本，所以后缀带d（只需要将下面lib文件名Copy一下）
添加内容：（其实就是之前install/…/lib下的内容）
opencv_aruco342d.lib
opencv_bgsegm342d.lib
opencv_bioinspired342d.lib
opencv_calib3d342d.lib
opencv_ccalib342d.lib
opencv_core342d.lib
opencv_datasets342d.lib
opencv_dnn342d.lib
opencv_dnn_objdetect342d.lib
opencv_dpm342d.lib
opencv_face342d.lib
opencv_features2d342d.lib
opencv_flann342d.lib
opencv_fuzzy342d.lib
opencv_hdf342d.lib
opencv_hfs342d.lib
opencv_highgui342d.lib
opencv_imgcodecs342d.lib
opencv_imgproc342d.lib
opencv_img_hash342d.lib
opencv_line_descriptor342d.lib
opencv_ml342d.lib
opencv_objdetect342d.lib
opencv_optflow342d.lib
opencv_phase_unwrapping342d.lib
opencv_photo342d.lib
opencv_plot342d.lib
opencv_reg342d.lib
opencv_rgbd342d.lib
opencv_saliency342d.lib
opencv_shape342d.lib
opencv_stereo342d.lib
opencv_stitching342d.lib
opencv_structured_light342d.lib
opencv_superres342d.lib
opencv_surface_matching342d.lib
opencv_text342d.lib
opencv_tracking342d.lib
opencv_video342d.lib
opencv_videoio342d.lib
opencv_videostab342d.lib
opencv_xfeatures2d342d.lib
opencv_ximgproc342d.lib
opencv_xobjdetect342d.lib
opencv_xphoto342d.lib
OpenCV测试Demo
在写代码前，先准备一张图像，保存在工程目录下，如xxxOpenCV3.3OpenCV3.3_TestDemo
在上述工程中新建demo.cpp文件，添加下述代码
#include <opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { cout << "OpenCV Version: " << CV_VERSION << endl; Mat img = imread("img.jpg"); imshow("img",img); waitKey(0); return 0; }
运行结果
(1) 输出OpenCV的版本号
(2) 显示出输入的图像
注： 分别在Debug和Release下运行，若都能正常运行，即表明OpenCV3.4.2配置成功
