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OpenCV(VS 2022 C++) 环境性能
在这个科技迅猛开展的时代，计算机视觉畛域正日益遭到关注。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为该畛域的关键工具，在图像和视频数据处置中表演着关键角色。
以下将简明引见OpenCV在VS 2022 C++环境下的性能环节，如有无余，敬请斧正。
以下为团体经常使用的软件及其版本：
关于VS的下载和经常使用，本文不再过多引见。
留意：本文中提到的门路仅为示例，详细门路需依据实践状况启动调整。
一、下载OpenCV
OpenCV官方下载链接：
以OpenCV 4.8.0版本为例，点击Windows版本下载。
下载成功后，将获取的文件双击装置，门路选用团体喜好。
二、环境变量的性能
1.性能用户环境变量
以OpenCV 4.8.0为例，关上OpenCV文件夹下的vc16文件夹。
门路为：
复制bin和lib文件的门路。
搜查“编辑系统环境变量”并关上，点击“环境变量”选项。
在用户变量中找到“Path”变量并双击进入，点击新建，将刚才的lib和bin门路复制至此处。
2.性能系统环境变量
在“环境变量”窗口中，点击系统变量下的“Path”变量，与上述形式相反，将lib门路复制至此处，最后点击确定。
三、Visual Studio的性能
1.关上VS，新建一个空名目。
2.确保调试版本为“Debug”，架构为“X64”。
3.以“test1”处置打算为例，右键点击“test1”关上属性。
4.在装置的OpenCV-4.8.0-Win下找到include和include下的opencv目录（注：依据自己的门路来复制）。
前往VS的“test1”属性页，点击VC++目录下的蕴含目录，下拉编辑，将include和opencv2两个文件夹的目录复制到此。
5.而后点击库目录，将之前的lib门路复制到此，而后点击确定。
6.在“test1”属性页中找到“链接器”，点击“输入”，在“附加依赖项”中下拉点击编辑。
在OpenCV-4.8.0-Win装置目录下找到lib文件夹，将lib文件夹下的opencv_文件复制到此处（留意是文件名中带有“d”的文件）。
7.在OpenCV-4.8.0-Win装置目录下找到bin文件夹，将bin文件夹下后缀为dill的文件复制到C:\Windows\System32下。
四、测试
随机选用一个测试摄像头的代码。
运转后能够关上电脑自带的摄像头，说明性能成功。
VS2022+Qt6.5性能教程
此教程将指点您在曾经装置了Qt Creator和VS2022的环境中，如何找到并装置Qt的附加MSVC 2019组件，并在VS2022中性能Qt 6.5。
首先，确保满足VS2022对MSVC的需求，虽然Qt Creator自动经常使用mingw_64，但须要MSVC允许。
步骤1：补充装置MSVC
步骤2：性能VS2022与Qt
关于先装置插件再装置MSVC的状况，须要手动调整VS中的MSVC门路。详细操作如下：
步骤3：在VS2022中创立名目
如今，您的VS2022已成功性能并能与Qt 6.5协同上班了。
SeetaFace教程（一） 在 VS 中的编译装置和环境性能
SeetaFace开源库整合了FaceDetection、FaceAlignment、FaceIdentification三大模块。
其中，FaceDetection在图像中检测人脸区域，经过方形框示意。
FaceAlignment在FaceDetection定位出人脸框后，进一步准确定位出两眼核心、鼻尖和两嘴角五个关键点。
最后，FaceIdentification应用FaceAlignment的五个关键点消息，提取单团体脸特色。
经常使用SeetaFace库，首当其冲的步骤是库的编译。
接上去，咱们将分步骤引见SeetaFace在Visual Studio中各个模块的编译环节以及环境性能。
一、编译FaceDetection局部FaceDetection位于SeetaFaceEngine\FaceDetection目录下。
遵照官方指南启动装置。
在处置kStdDevThresh初始化方法存在疑问时，仅需在类结构函数中初始化：LABBoostedClassifier() : use_std_dev_(true), kStdDevThresh(10.0f)。
编译后产出与。
二、编译FaceAlignment局部FaceAlignment雷同位于SeetaFaceEngine\FaceAlignment目录内，装置流程与FaceDetection相似。
关于函数模板重载不可确定的疑问，在援用时将两个参数强迫转换为double类型；若未定义isnan函数，则自行定义如下：#ifndef isnan#define isnan(x) ((x)!=(x))#endif编译后产出与。
三、编译FaceIdentification局部此模块无需创立工程，间接关上SeetaFaceEngine\FaceIdentification\examples目录下的VS处置打算文件。
名目内含Identification和Tester两个工程，先编译Identification工程即可获取与。
在编译时，若工具集设置为不正确（如VS2012经常使用v120），可将其更改为对应的版本。
在搭建独立名目环境后，新建一个空名目，并将、、、、、六个文件复制到名目根目录下。
设置蕴含目录：D:\SeetaFaceEngine\FaceIdentification\include、D:\SeetaFaceEngine\FaceAlignment\include、D:\SeetaFaceEngine\FaceDetection\include。
在衔接器的输入中减少、、的附加依赖项。
至此，环境搭建成功。
在名目内新建cpp文件，复制SeetaFaceEngine\FaceIdentification\src\test\test_face_中的内容，理论能成功成功编译。
但是，在运转时或者遇到“../../model/seeta_fr_ not exist!”失误。
此失误源于SeetaFace须要提早训练好的model文件，还应包括对应的数据文件。
model文件位于SeetaFaceEngine\FaceIdentification\model目录下，数据文件在SeetaFaceEngine\FaceIdentification\data目录内。
将程序中model和data的定义位置修正为本地电脑对应的门路即可处置。
运转程序后，疑问得以处置。
