我们经常遇到这样的需求：我们在VS写好的程序，需要在一个没有装opencv甚至没有装vs的电脑下运行，跑出效果。比如，你在你的电脑用opencv+vs2015写出一个程序，然后老师叫你把程序发给他，他要看看功能实现的怎么样。老师的电脑肯定没有整套的开发环境的，如果你想只把代码发给他，让他自己编译，肯定会出现问题。所以，我们需要掌握如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法。
下面将以一个实际例子说明如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法。
比如我现在在VS2015下实现了一个图像拼接功能的程序
1 #include "highgui/highgui.hpp"
2 #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
3 #include "opencv2/legacy/legacy.hpp"
4 #include <iostream>
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6 using namespace cv;
7 using namespace std;
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9 void OptimizeSeam(Mat& img1, Mat& trans, Mat& dst);
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11 typedef struct
12 {
13 Point2f left_top;
14 Point2f left_bottom;
15 Point2f right_top;
16 Point2f right_bottom;
17 }four_corners_t;
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19 four_corners_t corners;
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21 void CalcCorners(const Mat& H, const Mat& src)
22 {
23 double v2[] = { 0, 0, 1 };//左上角
24 double v1[3];//变换后的坐标值
25 Mat V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2); //列向量
26 Mat V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1); //列向量
27
28 V1 = H * V2;
29 //左上角(0,0,1)
30 cout << "V2: " << V2 << endl;
31 cout << "V1: " << V1 << endl;
32 corners.left_top.x = v1[0] / v1[2];
33 corners.left_top.y = v1[1] / v1[2];
34
35 //左下角(0,src.rows,1)
36 v2[0] = 0;
37 v2[1] = src.rows;
38 v2[2] = 1;
39 V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2); //列向量
40 V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1); //列向量
41 V1 = H * V2;
42 corners.left_bottom.x = v1[0] / v1[2];
43 corners.left_bottom.y = v1[1] / v1[2];
44
45 //右上角(src.cols,0,1)
46 v2[0] = src.cols;
47 v2[1] = 0;
48 v2[2] = 1;
49 V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2); //列向量
50 V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1); //列向量
51 V1 = H * V2;
52 corners.right_top.x = v1[0] / v1[2];
53 corners.right_top.y = v1[1] / v1[2];
54
55 //右下角(src.cols,src.rows,1)
56 v2[0] = src.cols;
57 v2[1] = src.rows;
58 v2[2] = 1;
59 V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2); //列向量
60 V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1); //列向量
61 V1 = H * V2;
62 corners.right_bottom.x = v1[0] / v1[2];
63 corners.right_bottom.y = v1[1] / v1[2];
64
65 }
66
67 int main(int argc, char *argv[])
68 {
69 Mat image01 = imread(".\\src_pic\\right.jpg", 1); //右图
70 Mat image02 = imread(".\\src_pic\\left.jpg", 1); //左图
71 imshow("p2", image01);
72 imshow("p1", image02);
73
74 //灰度图转换
75 Mat image1, image2;
76 cvtColor(image01, image1, CV_RGB2GRAY);
77 cvtColor(image02, image2, CV_RGB2GRAY);
78
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80 //提取特征点
81 SurfFeatureDetector surfDetector(800); // 海塞矩阵阈值，在这里调整精度，值越大点越少，越精准
82 vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;
83 surfDetector.detect(image1, keyPoint1);
84 surfDetector.detect(image2, keyPoint2);
85
86 //特征点描述，为下边的特征点匹配做准备
87 SurfDescriptorExtractor SurfDescriptor;
88 Mat imageDesc1, imageDesc2;
89 SurfDescriptor.compute(image1, keyPoint1, imageDesc1);
90 SurfDescriptor.compute(image2, keyPoint2, imageDesc2);
91
92 //获得匹配特征点，并提取最优配对
93 FlannBasedMatcher matcher;
94 vector<DMatch> matchePoints;
95 matcher.match(imageDesc1, imageDesc2, matchePoints, Mat());
96 cout << "total match points: " << matchePoints.size() << endl;
97 // sort(matchePoints.begin(), matchePoints.end()); //特征点排序
98
99 Mat img_match;
100 drawMatches(image01, keyPoint1, image02, keyPoint2, matchePoints, img_match);
101 imshow("match points",img_match);
102
103 //获取排在前N个的最优匹配特征点
104 vector<Point2f> imagePoints1, imagePoints2;
105
106 for (int i = 0; i<matchePoints.size(); i++)
107 {
108 imagePoints1.push_back(keyPoint1[matchePoints[i].queryIdx].pt);
109 imagePoints2.push_back(keyPoint2[matchePoints[i].trainIdx].pt);
110 }
111
112
113
114 //获取图像1到图像2的投影映射矩阵 尺寸为3*3
115 Mat homo = findHomography(imagePoints1, imagePoints2, CV_RANSAC);
116 ////也可以使用getPerspectiveTransform方法获得透视变换矩阵，不过要求只能有4个点，效果稍差
117 //Mat homo=getPerspectiveTransform(imagePoints1,imagePoints2);
118 cout << "变换矩阵为：\n" << homo << endl << endl; //输出映射矩阵
119
120 //计算配准图的四个顶点坐标
121 CalcCorners(homo, image01);
122 cout << "left_top:" << corners.left_top << endl;
123 cout << "left_bottom:" << corners.left_bottom << endl;
124 cout << "right_top:" << corners.right_top << endl;
125 cout << "right_bottom:" << corners.right_bottom << endl;
126
127 //图像配准
128 Mat imageTransform1, imageTransform2;
129 warpPerspective(image01, imageTransform1, homo, Size(MAX(corners.right_top.x, corners.right_bottom.x),image02.rows));
130 //warpPerspective(image01, imageTransform2, adjustMat*homo, Size(image02.cols*1.3, image02.rows*1.8));
131 imshow("直接经过透视矩阵变换", imageTransform1);
132 imwrite(".\\dst_pic\\trans1.jpg", imageTransform1);
133
134
135 //创建拼接后的图,需提前计算图的大小
136 int dst_width = imageTransform1.cols; //取最右点的长度为拼接图的长度
137 int dst_height = image02.rows;
138
139 Mat dst(dst_height, dst_width,CV_8UC3);
140 dst.setTo(0);
141
142 imageTransform1.copyTo(dst(Rect(0, 0, imageTransform1.cols, imageTransform1.rows)));
143 image02.copyTo(dst(Rect(0, 0, image02.cols, image02.rows)));
144
145 OptimizeSeam(image02, imageTransform1, dst);
146
147
148 imshow("dst", dst);
149 imwrite(".\\dst_pic\\dst.jpg", dst);
150
151 waitKey();
152
153 return 0;
154 }
155
156
157 //优化两图的连接处，使得拼接自然
158 void OptimizeSeam(Mat& img1, Mat& trans, Mat& dst)
159 {
160 int start = MIN(corners.left_top.x, corners.left_bottom.x);//开始位置，即重叠区域的左边界
161
162 double processWidth = img1.cols - start;//重叠区域的宽度
163 int rows = dst.rows;
164 int cols = img1.cols; //注意，是列数*通道数
165 double alpha = 1;//img1中像素的权重
166 for (int i = 0; i < rows; i++)
167 {
168 uchar* p = img1.ptr<uchar>(i); //获取第i行的首地址
169 uchar* t = trans.ptr<uchar>(i);
170 uchar* d = dst.ptr<uchar>(i);
171 for (int j = start; j < cols; j++)
172 {
173 if (t[j*3] == 0 && t[j*3+1] == 0 && t[j*3+2] == 0)
174 {
175 alpha = 1;
176 }
177 else
178 {
179 alpha = (processWidth - (j - start)) / processWidth;
180 }
181
182 d[j*3] = p[j*3] * alpha + t[j*3] * (1 - alpha);
183 d[j*3+1] = p[j*3+1] * alpha + t[j*3+1] * (1 - alpha);
184 d[j*3+2] = p[j*3+2] * alpha + t[j*3+2] * (1 - alpha);
185
186 }
187 }
188 }
那么怎样才可以生成一个不依赖于环境的可执行程序exe呢？
1.选择release方式
为什么要选择release而不选择debug模式？因为debug模式我也尝试过了，因为debug模式要加入某些vs的debug dll，可能比较难找，就不使用debug模式了，relase模式更为方便。
2.重新生成解决方案
3.找到生成的exe的存放位置
因为我生成的是x64文件，所以就选择X64。生成X86的就选X86文件夹。
我们选relsease文件夹
发现有四项东西
3.建立自己的文件夹
自己新建一个文件夹（我命名为my_exe），以后所有东西都放这里了。并将上面提到的四项东西拷贝到这里。并根据我们程序写的读取图片和存储图片的位置，生成如下的两个文件夹src_pic和dst_pic。
4.找出opencv dll库的位置
将里面的东西全选，并拷贝到刚新建的文件夹内。
5.根据程序写的读取图片的位置放入待处理的图片
6.运行exe文件
这个exe文件是你从vs工程copy过来的那个exe，别弄错了。
完美运行。
再看看dst_pic文件夹，生成的图片已经如我们所愿存进去了！
可能遇到的问题
在实际操作中可能遇到exe无法执行或者出错的情况，这时应第一时间查看依赖项是否填写正确。
因为我们选择的是release版本，所以依赖项填写的是不带d的！这个要确认清楚。
