Codeblocks + opencv + Cmake + minGW 环境搭建（一劳永逸版）

应工作开发需要，今天搭建一个codeblocks的C++开发环境，需要配置opencv2.4.4的API协同开发。

1、为了避免不必要的配置编译器，下载codeblocks16.1带mingw编译器版本，安装很简单，几乎是默认下一步。

2、汉化，英文有困难的可以选择汉化，下载一个zh_CN汉化包

　　找到你Codeblocks的安装根目录，依次进入share文件夹、CodeBlocks文件夹；

　　进去之后，新建一个locale文件夹， 进入locale文件夹，再新建一个zh_CN文件夹；

　　解压汉化包，把解压的文件放到zh_CN文件夹下。

　　重启codeblocks，打开Enviroment-View,如下图操作：

 　 

3、新建控制台程序，运行helloworld测试，如下图可知已经成功，不需要什么配置，因为mingw编译器已经自带。

     

4、配置opencv2.4.4开发环境，使得可以调用opencv库中的方法

     首先要用mingw编译一下opencv才行。（先把mingw的bin目录加到系统变量path中）

     （1）下载一个cmake编译工具，这里从用cmake2.8版本的，直接默认下一步安装即可。

     （2）打开cmake，填上信息（直接天minGW/opencv244）开始编译。如下图。(这里我遇到了一个缺少什么libintl-8.dll的问题，查百度解决直接把mingw的bin目录加到path靠前的地方去)

     

     （3）cmd进入到刚才那个生成代码的地方（/minGW/opencv244），输入mingw32-make，完成后输入 mingw32-make install,开始编译opencv2.4.4源码，根据机器性能，时间不一定，最多不超过半个小时吧

     

　  （4）编译完成之后，你会看到install目录下生成了3个文件夹lib、bin、include，直接把这三个文件夹拷贝到你codeblocks下新建的一个opencv2.4.4目录就可以了，这样方便统一环境文件。下次直接打包好，不用重新编译。当然如果你的opencv版本换了，你还是要重新用cmake和mingw命令编译一下的。

　　（注意，千万别弄错了三个文件夹，install下的，否则编程include<>就会出现找不到头文件的报错）

　　

　　（5）新建控制台程序，试试在项目中配置一下就可以了，如图。

　　

　　

　　

5、配置好了，写个测试程序试试。

# include<iostream>
# include<opencv2/core/core.hpp>
# include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
# include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
   Mat img = imread("lena.png");

   resize(img,img,Size(500,500));

   imshow("image", img);

   waitKey();
   destroyAllWindows();
   return 0;
}

　　编译运行可以看到显示了lena的图片结果。

　　

 

　　这样就搭建完成了。