Linux/Ubuntu下使用VS Code配置C/C++项目环境调用OpenCV

简介: 通过以上步骤,您已经成功在Ubuntu系统下的VS Code中配置了C/C++项目环境,并能够调用OpenCV库进行开发。请确保每一步都按照您的系统实际情况进行适当调整。

在Linux(以Ubuntu为例)环境下,使用Visual Studio Code(简称VS Code)配置C/C++项目以调用OpenCV库,需要经过几个关键步骤。以下是详细的操作指南,旨在帮助您顺利设置开发环境。

1. 安装必要的软件包

安装VS Code

首先确保您已经安装了VS Code。如果尚未安装,可以通过终端命令安装:

sudo apt update
sudo apt install code
​

安装GCC/G++编译器

OpenCV的C++开发需要GCC/G++编译器。通常Ubuntu系统自带这些编译器,但如果没有,可以通过以下命令安装:

sudo apt install build-essential
​

2. 安装CMake

OpenCV的编译和安装依赖于CMake。使用以下命令安装CMake:

sudo apt install cmake
​

3. 下载并编译OpenCV

下载OpenCV源代码

访问OpenCV官方网站或GitHub仓库下载最新版的OpenCV和OpenCV_contrib源代码。假设您下载到了 ~/Downloads目录下:

cd ~/Downloads
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.x.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.x.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
mv opencv-4.x opencv
mv opencv_contrib-4.x opencv_contrib
​

请将上述命令中的 4.x替换为实际版本号。

配置与编译

创建一个构建目录并进入:

mkdir build && cd build
​

使用CMake配置OpenCV,确保指定了OpenCV_contrib的位置:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/Downloads/opencv_contrib/modules \
      -D ENABLE_NEON=ON \
      -D ENABLE_VFPV3=ON \
      -D BUILD_TESTS=OFF \
      -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
      -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
      -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
​

之后,编译并安装OpenCV:

make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ldconfig
​

4. 配置VS Code

安装C/C++插件

在VS Code中,打开扩展市场,搜索并安装“C/C++”插件,该插件由Microsoft提供,用于增强C/C++语言支持。

创建工作区和项目

在您想要存放项目的目录下,创建一个新的文件夹,然后在VS Code中通过“文件 -> 打开文件夹...”打开此目录。

配置c_cpp_properties.json

在工作区中,通过 .vscode目录下的 c_cpp_properties.json文件配置编译器路径和包含目录:

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Linux",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "/usr/local/include",
                "/usr/local/include/opencv4"
            ],
            "defines": [],
            "compilerPath": "/usr/bin/g++",
            "cStandard": "c11",
            "cppStandard": "c++17",
            "intelliSenseMode": "gcc-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}
​

配置tasks.json

为了方便编译和运行程序,创建一个 tasks.json文件来定义编译任务:

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "type": "shell",
            "label": "Build with g++",
            "command": "/usr/bin/g++",
            "args": [
                "-g",
                "${file}",
                "-o",
                "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}",
                "-I/usr/local/include/opencv4",
                "-L/usr/local/lib",
                "-lopencv_core",
                "-lopencv_highgui",
                "-lopencv_imgproc"
            ],
            "options": {
                "cwd": "${workspaceFolder}"
            },
            "problemMatcher": ["$gcc"],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            }
        }
    ]
}
​

配置launch.json

为了调试,配置 launch.json文件:

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "C++ Launch (GDB)",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}",
            "args": [],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "environment": [],
            "externalConsole": true,
            "MIMode": "gdb",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "Enable pretty-printing for gdb",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ],
            "preLaunchTask": "Build with g++"
        }
    ]
}
​

5. 测试项目

现在,您可以编写一个简单的OpenCV测试程序,比如显示一张图片:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main(int argc, char** argv) {
    cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
    if(img.empty()) {
        std::cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::imshow("Display window", img);
    cv::waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window
    return 0;
}
​

保存文件后,按下F5启动调试,如果一切配置正确,您应该能看到图像显示窗口。

通过以上步骤,您已经成功在Ubuntu系统下的VS Code中配置了C/C++项目环境,并能够调用OpenCV库进行开发。请确保每一步都按照您的系统实际情况进行适当调整。

目录
相关文章
|
15天前
|
编译器 C语言 C++
配置C++的学习环境
【10月更文挑战第18天】如果想要学习C++语言,那就需要配置必要的环境和相关的软件,才可以帮助自己更好的掌握语法知识。 一、本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境,您需要确保电脑上有以下两款可用的软件,文本编辑器和 C++ 编译器。 二、文本编辑器 通过编辑器创建的文件通常称为源文件,源文件包含程序源代码。 C++ 程序的源文件通常使用扩展名 .cpp、.cp 或 .c。 在开始编程之前,请确保您有一个文本编辑器,且有足够的经验来编写一个计算机程序,然后把它保存在一个文件中,编译并执行它。 Visual Studio Code:虽然它是一个通用的文本编辑器,但它有很多插
|
15天前
|
前端开发 JavaScript 数据库
VSCode编程助手工程能力体验报告(一):通义灵码 - 帮你高效切入新项目、编码和提升质量
我是一位软件工程师,用通义灵码个人版vscode插件的workspace做项目分析和复盘,对比之前没有灵码,现在提效了80%,本文介绍了具体的使用流程。
|
1月前
|
JavaScript Linux 网络安全
VS Code远程调试Nodejs项目
VS Code远程调试Nodejs项目
|
2月前
|
开发框架 .NET C#
VSCode开发.net项目时调试无效
【9月更文挑战第22天】在使用 VSCode 开发 .NET 项目时遇到调试问题,可从项目配置、调试配置、调试器安装、运行环境、日志和错误信息等方面排查。确认项目类型及文件配置,检查 `launch.json` 文件及配置项,确保调试器扩展已安装并启用,验证 .NET 运行时版本和环境变量,查看 VSCode 输出窗口和项目日志文件,检查权限及代码错误。若问题仍未解决,可查阅官方文档或社区论坛。
|
23天前
|
存储 编译器 对象存储
【C++打怪之路Lv5】-- 类和对象(下)
【C++打怪之路Lv5】-- 类和对象(下)
21 4
|
23天前
|
编译器 C语言 C++
【C++打怪之路Lv4】-- 类和对象(中)
【C++打怪之路Lv4】-- 类和对象(中)
20 4
|
23天前
|
存储 安全 C++
【C++打怪之路Lv8】-- string类
【C++打怪之路Lv8】-- string类
17 1
|
1月前
|
存储 编译器 C++
【C++类和对象(下)】——我与C++的不解之缘(五)
【C++类和对象(下)】——我与C++的不解之缘(五)
|
1月前
|
编译器 C++
【C++类和对象(中)】—— 我与C++的不解之缘(四)
【C++类和对象(中)】—— 我与C++的不解之缘(四)
|
1月前
|
C++
C++番外篇——对于继承中子类与父类对象同时定义其析构顺序的探究
C++番外篇——对于继承中子类与父类对象同时定义其析构顺序的探究
51 1