搭建 Clion + OpenCV

首先，使用 homebrew 安装 OpenCV (目前最新的版本是 4.4)。

brew install opencv

然后在 Clion 中配置好本地安装的 gcc

Mac 默认的 gcc 版本比较老是 4.2.1(可以通过 gcc --version 命令查看)，因此也可以通过 homebrew 安装最新的 gcc。

下面在 Clion 中配置 gcc 的路径，选择的是使用 homebrew 安装的 gcc

编写一个 OpenCV 版本的 Hello World

上面的配置做完之后，我们来创建一个 HelloWorld 的项目

新创建的项目，默认使用 CMake 进行构建。因此，需要修改一下 CMakeLists.txt 文件

cmake_minimum_required(VERSION 3.17)

project(HelloWorld)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

#find_library(OpenCV)

find_package(OpenCV)

include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )

add_executable(HelloWorld main.cpp)

target_link_libraries(HelloWorld ${OpenCV_LIBS})

其中，需要注意的是

find_package 是用于查找依赖包。

include_directories 是用于添加 Headers 搜索路径，在这里将 OpenCV 的头文件添加到 include 路径。

add_executable 是为工程生成一个可执行文件，并指定所使用的源文件。

add_executable 常用的语法如下：

add_executable( [WIN32] [MACOSX_BUNDLE]

[EXCLUDE_FROM_ALL]

source1 source2 … sourceN)

是生成的可执行目标文件，会根据本地平台创建出来。

target_link_libraries 是为了将目标文件与库文件进行链接。

target_link_libraries 常用的语法如下：

target_link_libraries( [item1] [item2] […]

[[debug|optimized|general] ] …)

是 add_executable 生成的目标文件。OpenCV_LIBS 是一个可执行文件的变量，表示

可以链接 OpenCV 库。

然后修改 main.cpp

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

int main() {

Mat image = imread("test.jpg");

if (image.empty()){

printf("Image not loaded");

return -1;

}

imshow("image", image);

waitKey(0);

return 0;

}

最后，将 test.jpg 文件放在工程中，就可以编译了。

编译

执行命令：

cmake .

然后再执行命令，用于生成可执行文件

make

对于已经生成好的可执行文件，通过如下命令来执行，就可以把图片展示出来了。

./HelloWorld

每次修改 C++ 代码，只需要执行 make 即可。

对于一些常见的错误，如：

Undefined symbols for architecture x86_64:

"__ZN2cv6imreadERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEEi", referenced from:

_main in main.cpp.o

"__ZN2cv6imshowERKNSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERKNS_11_InputArrayE", referenced from:

_main in main.cpp.o

ld: symbol(s) not found for architecture x86_64

collect2: error: ld returned 1 exit status

可以删除 CMakeCache.txt 文件，然后重新 make 一下即可。

总结

在 Clion 中配置 OpenCV 的开发环境并不繁琐，只需要了解 CMake 即可。配置完之后，就可以开心的使用 OpenCV 处理图像了。