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