OpenCV3.1.0+VS2013配置+Win10（64位）（转载）
OpenCV3.1.0+VS2013配置+Win10（64位）
【环境】VS2013和MATLAB相互调用混合编程
Matlab 2016a和VS2013混合Dll编程步骤
更换了硬盘之后，重新配置了一次OpenCV，这次在下载的时候，发现有OpenCV3.1.0版本了，所以我就下载了截止到目前为止最新的版本进行配置。
PS：我之前使用的是，OpenCV3.0.0+VS2013。具体的配置可以参考一下两个链接：
http://blog.csdn.net/hyichao_csdn/article/details/41723825
http://jingyan.baidu.com/article/64d05a0245aa70de55f73b12.html
虽然配置OpenCV不是一件很繁琐的事情，但是因为不是很了解每一步的作用，所以有时候一不小心就会出错。下面就跟大家分享一下我配置的方法以及一些技巧。
在这之前，像做饭一样，我们得先准备好材料：
VS2013+OpenCV3.1.0
OpenCV3.1.0可以到OpenCV的官网上面下载：
http://opencv.org/
下载完成后，得到的是一个.exe：
接着运行它即可得到我们需要的文件夹。
-------------------------------------------------------上面是一些准备工作，下面正式开始-----------------------------------------------------
我想介绍两种方法，前一种比较low，每次使用VS新建一个工程时，需要重新配置；后一种效率比较高，每次使用VS的时候只需要添加现有的属性表（不清楚属性表是什么没关系哈，耐心往下看）即可，本文有一些截图过于细节，目的是为了方便初次配置的朋友，之前配置过的朋友可以跳着看哈。
（一）先来介绍第一种方法。
1、配置环境变量。
我的电脑（右键）——属性——高级系统设置——环境变量——Path（双击）
在原有的Path后面加上分号;然后加上D:/Work_Software/OpenCV3.1/opencv/build/x64/vc12/bin
注意加上的路径是你的电脑上build/x64/vc12/bin所对应的路径，不要照搬我上面的路径。
再注意最后不用加分号，分号只加在路径之间，而且切忌将原来的Path都删除！！！
PS：这个bin文件夹是什么来头呢？里面有一些dll文件，也就是动态链接库，可以理解成是opencv里面用到的函数的实现。
（初次配置OpenCV的朋友可以忽略此括号中的话，PS：配置过3.1.0之前版本的朋友会发现，3.1.0版本中build文件夹中只有x64文件夹，而没有了x86文件夹。也就是说，在配置3.1.0版本之后，使用VS进行OpenCV相关的编程的时候，只能使用64位的编译器，而不能使用32位的编译器了。这与之前版本有所不同，之前是，32位系统只能使用32位的编译器，而64位的系统可以使用32位或者64位的编译器。这个是我自己琢磨出来的，如果有错误的地方，欢迎指正。）
好了，到这里，环境变量就配置完成了，有的说法是，环境变量配置完成后需要重启一下电脑才能生效，这个没有亲测过，保险起见的话可以重启一下，顺便放松一下眼睛~~~~
2、VS中的配置。
（1）首先，打开VS2013并新建工程如下：
（2）接着，在源文件处新建一个main.cpp文件如下：
这样就完成了新建工程的任务，接下来就要对我们新建的工程进行设置了。下面才是关键：
（3）将32位编译器Win32改为64位编译器x64，操作如下图：
（4）接下来，对工程test1进行设置，总共有三个东西需要设置：“包含目录”“库目录”以及“附属依赖项”，一个一个来。
第一，编辑包含目录如下：
选择build文件夹中的include文件夹操作如下：
设置好包含目录之后，我们后面的使用中就可以在我们程序的开头将与OpenCV有关的头文件通过“#include<opencv2/opencv.hpp>”这样的方式包含进来了。
PS：有的教程不仅仅将include文件夹的路径添加到包含目录中，而且将include文件夹中opencv和opencv2这两个文件夹的路径也添加到包含目录中了。这一步可有可无，区别在于，如果我将opencv2文件夹的路径也添加到包含目录中，那么我在我的程序开头就可以将上面说到的“#include<opencv2/opencv.hpp>”改写成“#include<opencv.hpp>”，编译器可以自己跑到opencv2文件夹中查找。
第二，编辑库目录，类似于编辑包含目录，将/build/x64/vc12/lib的路径添加到库目录中如下图（容易知道，lib也就是library库的缩写）：
第三，添加附属依赖项如下：
需要注意的是，我们这里添加的附属依赖项是以“d”结尾的，也即是Debug模式的，如实想用Release模式的话，则将上面的“opencv_world310d.lib”改为“opencv_world310.lib”即可。
配置过之前版本的朋友会发现，以前2点几版本的OpenCV需要添加一大堆的附属依赖项，到了3.0的时候仅仅需要两个.lib，到了3.1.0的时候，就只剩下一个了！！！
好了，到此为止，第一种方法就介绍完了，只要在新建的main.cpp文件中运行一下下面的测试代码：
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat picture = imread("F://My_Desktop//1st//no_phone//1.jpg");
imshow("测试程序", picture);
waitKey(0);
}
就可以欣赏到我们自己的劳动成果啦！imread后面的路径是所要显示的照片的路径，这里使用了“//”而不是“/”是因为“/”在C++中有转义的作用，所以要用两个“/”即“//”。
当然在前面也说到了，用这种方法的缺点是每次使用VS新建一个工程的时候，都要重复上面的2（1）-2（4）。所以，下面我将要介绍第二种方法！
---------------------------------------------------------第二种方法-----------------------------------------------------------------
（二）第二种方法。
1、配置环境变量。同上面的方法一样，如果在使用方法一的时候已经配置过了，那么这一步可以跳过。
2、VS中的配置。
（1）、（2）同（一）2（1）-（2）
（3）添加新项目属性表。
打开属性管理器：
这时候出现的窗口是下面这样的，这是使用32位编译器的情况，如上面说到的，我们要将编译器改为64位的：
这时候需要打开配置管理器，新建x64：
这样操作之后，属性管理器窗口多出了两个东西如下：
接下来在Debug|x64或者Relase|x64右键（这里以Debug为例）：
添加属性表，名称改成一个方便自己记忆的名字，我这里用的是opencv_3.1.props
接着，在我们新添加的属性表处右键选择属性：
然后就得到了一个很亲切的窗口，没错，这个在上面出现过，设置的过程也跟上面一样。按照上面的（一）2（4）所说的方法设置好“包含目录”“库目录”以及“附属依赖项”。
好了，当你设置好点下“确定”之后，你同样可以在main.cpp中输入（一）中给出的测试程序，运行即可。
下面是重点，当你下一次再打开VS新建工程的时候，你需要做的仅仅是下面的事情：
第一步：新建工程；
第二步：打开配置管理器（上面有说到如何打开），将Win32改为x64；
第三步：在属性管理器中，添加现有属性表，将上面制作好的opencv_3.1.props添加进来如下图所示。
这样就大功告成啦！！！接着在新建的main.cpp文件中就可以编程了，如果你不嫌烦的话，可以在试一下上面的测试程序。
谢谢你耐心看完它，希望能对你有所帮助！
Visual Studio和MATLAB混合编程，有两种方法：
1 MATLAB调用C程序；
2 VS调用MATLAB（目前见到的都是VS，其他编译器如codeblocks，或不提供这项功能）；
前一种是用MATLAB的mex命令调用VS或其他编译器，将以一定方式编写出的C文件编译成.mexw32（针对win32）或者.mexw64（针对win64），然后MATLAB就可以用调用动态链接库的方式，调用C程序。这一过程中，只需要在安装好编译器的前提下，执行：
mex -setup
和
mbuild -setup
并按照提示按部就班地帮助MATLAB找到C编译器就可以了。遇到MATLAB找不到Visual Stdio的情况时，可按照官方网站提供的方法，例如如果MATLAB找不到已安装的Visual Studio 2013，则在
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44408-matlab-mex-support-for-visual-studio-2013--and-mbuild-
下载官方提供的文件，按照README的要求将文件复制到指定目录下即可。
README:
The files * msvc120engmatopts.bat * msvc120opts.bat * msvc120opts.stp should be copied to C:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\win64\mexopts . The files * msvc120compp.bat * msvc120compp.stp should be copied to C:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\win64\mbuildopts .
另一种是反过来，由VS去调用MATLAB，因为归根结底，许多底层的代码都依赖于C/C++语言，如果要使用MATLAB进行实时的数据处理，那么必然是使用C/C++（从操作系统内核、套接字，或者设备）获取数据，再调用MATLAB进行处理。切入正题：
1 首先正确地安装好环境，如下是我使用的环境：
x86
Windows 7
VS2013
MATLAB R2010a（安装目录为D:\MATLAB\R2010a）。
2 下面是VS路径的包含：
右键项目—属性—VC++目录
—包含目录，添加D:\MATLAB\R2010a\extern\include;（注意分号）
—库目录，添加D:\MATLAB\R2010a\extern\lib\win32\microsoft;
—C/C++（—常规），添加附加包含目录D:\MATLAB\R2010a\extern\include\;
—链接器
—常规，添加附加库目录D:\MATLAB\R2010a\extern\lib\win32\microsoft;
—输入，添加附加依赖项：libeng.lib;libmat.lib;libmex.lib;libmx.lib;mclmcrrt.lib;mclmcr.lib;
3 系统环境变量：PATH里添加D:\MatLab\R2010a\bin\win32; 帮助VS找到MATLAB的提供的动态链接库。
4 注册MATLAB服务器：cmd，在D:\MatLab\R2010a\bin目录下运行
matlab \regserver
大概是开启MATLAB Server模式，接收VS的调用请求吧。
5 下面写C/C++程序：
添加头文件以及动态链接库：
#include "engine.h" #pragma comment(lib, "ws2_32.lib") #pragma comment(lib, "libeng.lib") #pragma comment(lib, "libmx.lib") #pragma comment(lib, "libmat.lib")
打开引擎（引擎用来调用MATLAB）：
Engine* pEng = NULL;
if (!(pEng = engOpen(NULL)))
{
printf("Open matlab enging fail!");
getchar();
return -1;
}
引擎打开函数openEng调用完毕后一定要检查是否打开成功（类似云malloc函数，申请完内存一定要检查是否申请成功），因为就算pEng==NULL，在函数engEvalString执行中也不会抛出异常的，只会导致engGetVariable执行失败，当然咯，因为根本没执行嘛，哪来的variable？
然后可以调用啦，一切的matlab命令都可以通过下面这个函数传入MATLAB执行，类似于Linux的系统调用exec("...")和windows的system("...")：
engEvalString(pEng, "x=0:0.01:pi); y=sin(x); plot(x, y)");
如果要得到MATLAB的返回结果：
engEvalString(pEng, "x=0:0.02:3.14; y=sin(x); plot(x, y)"); mxArray *x= engGetVariable(pEng, "x"); mxArray *y= engGetVariable(pEng, "y"); double * _x = mxGetPr(x); double * _x = mxGetPr(y); //此时_x为x数组，_y为y数组
由于MATLAB里面，数据都将看成矩阵来处理，因此返回结果也是以Array的方式返回，如果是单个值，就是array[0]，否则为array[0..n-1]，如何得到n呢？还是用函数engGetVariable咯，可以先执行n=length(x)，再将n传回。
执行结束后，记得关闭引擎：
if(pEng)
engClose(pEng);
注意一旦关闭，就不能再使用pEng了，否则会抛出异常。并且，在关闭引擎后，原本在执行过程中得到的figures也会关闭。在我的课题里面，引擎是在程序开始时打开，程序最终退出时才关闭。
6 如果在编译期间出现“找不到XXX.lib”的情况，检查路径是否正确添加，不然就直接复制lib文件到system32吧。。。
7 如果编译链接通过，运行起来还是有异常，检查matlab server是否有注册成功：运行matlab /regserver，再试一试。
8 因为调用MATLAB执行的命令是以字符串形式传入的，千万注意字符串里面的特殊符号、空格。特殊符号前面需要加上反斜杆，若有空格，依据MATLAB的语法，应使用单引号。例如：
engEvalString(pEng,"cd \'E:\\Desktop\\Alilce and Bob\' ");
9 如果遇到ERROR LNK2019，如：
错误 1 error LNK2019: 无法解析的外部符号 _mxGetPr，该符号在函数 "void __cdecl dataProcessing(struct engine *)" (?dataProcessing@@YAXPAUengine@@@Z) 中被引用 C:\Users\OurEDA\Desktop\Ahotspot\Models\RSS CSI Models\matlab\main.obj matlab 错误 2 error LNK2019: 无法解析的外部符号 _mxDestroyArray，该符号在函数 "void __cdecl dataProcessing(struct engine *)" (?dataProcessing@@YAXPAUengine@@@Z) 中被引用 C:\Users\OurEDA\Desktop\Ahotspot\Models\RSS CSI Models\matlab\main.obj matlab 错误 3 error LNK2019: 无法解析的外部符号 _engEvalString，该符号在函数 "void __cdecl dataProcessing(struct engine *)" (?dataProcessing@@YAXPAUengine@@@Z) 中被引用 C:\Users\OurEDA\Desktop\Ahotspot\Models\RSS CSI Models\matlab\main.obj matlab 错误 4 error LNK2019: 无法解析的外部符号 _engOpen，该符号在函数 _main 中被引用 C:\Users\OurEDA\Desktop\Ahotspot\Models\RSS CSI Models\matlab\main.obj matlab 错误 5 error LNK2019: 无法解析的外部符号 _engClose，该符号在函数 _main 中被引用 C:\Users\OurEDA\Desktop\Ahotspot\Models\RSS CSI Models\matlab\main.obj matlab 错误 6 error LNK2019: 无法解析的外部符号 _engGetVariable，该符号在函数 "void __cdecl dataProcessing(struct engine *)" (?dataProcessing@@YAXPAUengine@@@Z) 中被引用 C:\Users\OurEDA\Desktop\Ahotspot\Models\RSS CSI Models\matlab\main.obj matlab 错误 7 error LNK1120: 6 个无法解析的外部命令 C:\Users\OurEDA\Desktop\Ahotspot\Models\RSS CSI Models\Debug\matlab.exe 1 1 matlab
检查MATLAB和VS是否运行在同一平台上，如果MATLAB是x64，那么配置管理器中一定要选中x64，否则选Win32:
右键项目——在配置管理器的下拉菜单里选中正确的平台，然后按照上面所述的过程重新配置路径。
以上~
