VSCode 与 PyCharm 配置 OpenCV 实战指南（Python/C++）

确保当前目录有 test.jpg 图片，点击右上角绿色运行按钮即可看到窗口弹出。

C++ + VSCode 环境配置

通过 VSCode + CMake + MSVC 构建并使用 OpenCV C++ 库。

安装 C++ 编译工具

下载 Build Tools for Visual Studio 2022，安装时勾选 Desktop development with C++，确保包含 MSVC 构建工具、Windows SDK 和 CMake 工具。

验证安装：

cmake --version
cl

下载并配置 OpenCV 预编译包

从 OpenCV 官网下载 Windows 预编译包（如 opencv-4.8.0）。解压到固定路径（例如 C:\opencv\opencv-4.8.0）。

配置环境变量：

1. 添加系统变量 OPENCV_DIR，值为 C:\opencv\opencv-4.8.0\build\x64\vc15。
2. 修改 Path 变量，追加 C:\opencv\opencv-4.8.0\build\x64\vc15\bin。

安装 VSCode C/C++ 扩展

安装 C/C++ (ms-vscode.cpptools) 和 CMake Tools (ms-vscode.cmake-tools) 扩展。

创建 C++ 项目

创建项目结构如下：

OpenCV_VSCode_CPP
├── CMakeLists.txt
├── src
│   └── main.cpp
└── image
    └── test.jpg

src/main.cpp 示例：

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

int main() {
    std::string image_path = "../image/test.jpg";
    cv::Mat img = cv::imread(image_path);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "无法打开图像：" << image_path << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::imshow("原图 (Color)", img);
    cv::imshow("灰度图 (Gray)", gray);
    std::cout << "按任意键退出..." << std::endl;
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

CMakeLists.txt 示例：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(OpenCV_VSCode_CPP)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
find_package(OpenCV REQUIRED)
message(STATUS "OpenCV include dirs: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
message(STATUS "OpenCV libraries: ${OpenCV_LIBS}")
add_executable(${PROJECT_NAME} src/main.cpp)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} PRIVATE ${OpenCV_LIBS})

调试与运行

使用 CMake Tools 扩展，点击底部状态栏选择 Kit（如 Desktop x64），然后点击 Configure 和 Build。调试时按 F5，注意 launch.json 中 console 应设为 externalTerminal 以便弹窗显示图像。

Python + PyCharm 环境配置

流程与 VSCode 类似，但由 PyCharm GUI 管理。

1. 新建项目：选择 New Project，勾选 Create virtualenv。
2. 解释器设置：File → Settings → Project Interpreter。
3. 安装包：点击 + 号搜索 opencv-python 并安装。
4. 运行：右键脚本文件选择 Run，观察控制台输出和图片窗口。

C++ + PyCharm 环境配置

PyCharm Community 版对 C++ 支持有限，Professional 版支持更好。若用社区版，建议在内置 Terminal 手动执行 CMake 命令：

cd build
cmake -G "NMake Makefiles" ..
nmake

构建成功后，在终端运行生成的 .exe 文件即可。

常见问题与解决方案

1. 报错 'No module named cv2'：检查是否激活了虚拟环境，并在该环境中执行 pip install。
2. C++ 编译找不到头文件：确认 OPENCV_DIR 环境变量正确，且 tasks.json 或 CMakeLists.txt 中包含正确的 Include 路径。
3. 运行时报错找不到 dll：确保 Path 变量中包含了 OpenCV 的 bin 目录，或手动将 opencv_world*.dll 复制到可执行文件同级目录。
4. VSCode 调试无法弹窗：检查 launch.json 中的 console 字段是否为 externalTerminal。

附录：关键配置速查

• 环境变量 OPENCV_DIR：指向 ...uild\x64\vc15
• 环境变量 Path：追加 ...uild\x64\vc15\bin
• CMake 标准：建议设置为 C++17

至此，你已掌握在两大主流 IDE 下配置 OpenCV 的核心流程。接下来可以着手尝试更复杂的视觉算法开发了。