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
|
2月前
|
Ubuntu Linux Shell
(已解决)Linux环境—bash: wget: command not found; Docker pull报错Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled
(已成功解决)Linux环境报错—bash: wget: command not found;常见Linux发行版本,Linux中yum、rpm、apt-get、wget的区别;Docker pull报错Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled
513 68
(已解决)Linux环境—bash: wget: command not found; Docker pull报错Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled
|
10天前
|
消息中间件 Linux C++
c++ linux通过实现独立进程之间的通信和传递字符串 demo
的进程间通信机制,适用于父子进程之间的数据传输。希望本文能帮助您更好地理解和应用Linux管道,提升开发效率。 在实际开发中,除了管道,还可以根据具体需求选择消息队列、共享内存、套接字等其他进程间通信方
41 16
|
1月前
|
Ubuntu 计算机视觉 C++
Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码
通过上述步骤,你可以在Ubuntu系统上成功编译并安装OpenCV 4.8。这种方法不仅使你能够定制OpenCV的功能,还可以优化性能以满足特定需求。确保按照每一步进行操作,以避免常见的编译问题。
80 43
|
1月前
|
Ubuntu 计算机视觉 C++
Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码
通过上述步骤,你可以在Ubuntu系统上成功编译并安装OpenCV 4.8。这种方法不仅使你能够定制OpenCV的功能,还可以优化性能以满足特定需求。确保按照每一步进行操作,以避免常见的编译问题。
72 30
|
1月前
|
消息中间件 Linux
Linux:进程间通信(共享内存详细讲解以及小项目使用和相关指令、消息队列、信号量)
通过上述讲解和代码示例,您可以理解和实现Linux系统中的进程间通信机制,包括共享内存、消息队列和信号量。这些机制在实际开发中非常重要,能够提高系统的并发处理能力和数据通信效率。希望本文能为您的学习和开发提供实用的指导和帮助。
130 20
|
1月前
|
Ubuntu 计算机视觉 C++
Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码
通过上述步骤,你可以在Ubuntu系统上成功编译并安装OpenCV 4.8。这种方法不仅使你能够定制OpenCV的功能,还可以优化性能以满足特定需求。确保按照每一步进行操作,以避免常见的编译问题。
37 12
|
2月前
|
消息中间件 Java Kafka
【手把手教你Linux环境下快速搭建Kafka集群】内含脚本分发教程,实现一键部署多个Kafka节点
本文介绍了Kafka集群的搭建过程,涵盖从虚拟机安装到集群测试的详细步骤。首先规划了集群架构,包括三台Kafka Broker节点,并说明了分布式环境下的服务进程配置。接着,通过VMware导入模板机并克隆出三台虚拟机(kafka-broker1、kafka-broker2、kafka-broker3),分别设置IP地址和主机名。随后,依次安装JDK、ZooKeeper和Kafka,并配置相应的环境变量与启动脚本,确保各组件能正常运行。最后,通过编写启停脚本简化集群的操作流程,并对集群进行测试,验证其功能完整性。整个过程强调了自动化脚本的应用,提高了部署效率。
【手把手教你Linux环境下快速搭建Kafka集群】内含脚本分发教程,实现一键部署多个Kafka节点
|
2月前
|
JSON Ubuntu 开发者
ubuntu 22安装lua环境&&编译lua cjson模块
通过上述步骤,可以在 Ubuntu 22.04 系统上成功安装 Lua 环境,并使用 LuaRocks 或手动编译的方式安装 lua-cjson 模块。本文详细介绍了每一步的命令和操作,确保每一步都能顺利完成,适合需要在 Ubuntu 系统上配置 Lua 开发环境的开发者参考和使用。
200 13
|
3月前
|
Linux UED iOS开发
|
4月前
|
Web App开发 搜索推荐 Unix
Linux系统之MobaXterm远程连接centos的GNOME桌面环境
【10月更文挑战第21天】Linux系统之MobaXterm远程连接centos的GNOME桌面环境
883 4
Linux系统之MobaXterm远程连接centos的GNOME桌面环境

热门文章

最新文章