1.使用Visual Studio和OpenCV的初衷
虽然Halcon软件可以很简单地处理图像，但由于其商用软件的性质，我们使用的都是和谐版。最近进入6月还被迫更新了一下他的license，需要进入“51Halcon”网站注册并下载。美国特朗普禁止了很多芯片，将来真不知道这个软件会不会被禁止破解使用，因此，貌似还是学会使用开源的OpenCV来学习机器视觉比较好。
OpenCV，最初我以为它是一个集成好的，如同Matlab一样的软件，但其实，它只是一个“Computer Vision Library”，是一个开源的库，而这个库是需要一个平台才能运行的。
经过调查才知道，原来这个库可以通过C++语言编程来驱动，因此我决定安装可以调试C++程序的软件。
过去在本科阶段学习C语言的时候（7年前了吧），了解过Visual C++貌似是一个可以运行C和C++语言的软件(集成开发环境)，但貌似这个软件后来被Visual Studio所取代。（是否是升级还是取代，并不是很清楚，但询问过一些用过OpenCV的同学了解到，使用Visual Studio确实可以跑OpenCV的代码）
2.安装Visual Studio的过程
去年2017年，我也安装过Visual Studio 2017，但连是否安装成功我也不是很清楚。因为这个软件还附带了很多的文件，都无法浏览安装在C盘以外的盘符内，因此比较占用C盘系统盘的空间。今年我下定决心，无论如何也要把这个软件用起来，因此也就买了新的台式机（16G内存）并安装了500G的固态硬盘专门用来当系统盘C盘。
在学校的pt网站上下载了Visual Studio 2017以后，就开始解压和安装。在安装过程中果真出现了需要选择其他附件的地方。根据需求，我只选择了我可能会用到的C++的部分，并没有勾选其他的.net和C#等内容。后来发现这样的设置确实不会在使用C++时出现问题。
最后，安装完成之后，这个软件还需要登陆微软账号才能使用。因为这个Visual Studio貌似是微软开发出来的专用于开发软件的套件，因此也就需要微软的账号。
3.下载OpenCV和配置OpenCV
OpenCV有一个专用的org网站，可以下载最新版本的OpenCV库，我在2018年6月初下载到了3.4.1的版本。
解压后，可以发现build、source两个文件夹和三个“txt”文件。根据网上查到的资料，三个“txt”文件主要是一些说明内容，不需要配置。只需要关注前两个文件夹。
“build”文件夹主要是各种包含文件（include）和库文件(x64/vc15)。
“source“文件夹则主要是一些例程，在samples/cpp中可以找到很多例程用于学习和参考。
配置OpenCV文件是一个非常麻烦容易出错的过程。要说清楚的是，配置OpenCV并不是把OpenCV库放进VisualStudio里面那么简单。
首先，要在Visual Studio里面建立一个工程文件‘project’才能进行配置。单个的‘cpp’文件是不能配置使用OpenCV库的。
之后，在屏幕上方Debug工具中，一定要选择“x64”这个选项。如果不选这个，后面的配置包含文件和库等内容将只对“x86”的内容有效，系统将不识别OpenCV中常见的那些函数和变量（会将“Mat”识别为随即输入的字符串等），这将会很尴尬。
之后，在“解决方案资源管理”里面右击已经建立的project，进入project的属性里面进行设置。在“VC++目录”的“包含目录”中添加：“C:\OpenCVLibrary\opencv\build\include\opencv2”
“C:\OpenCVLibrary\opencv\build\include\opencv”
“C:\OpenCVLibrary\opencv\build\include”
在“VC++目录”的“库目录”中添加“C:\OpenCVLibrary\opencv\build\x64\vc15\lib”
再在“链接器-输入-附加依赖项”中添加“opencv_world341d.lib”（据说带“world”的）
这样，才能保证在这个新建的C++的project中新建C++代码之后，如果使用"#include <xxx>"，是可以引用到OpenCV库里面的函数和变量的。（但这只是允许引用，真正要引用，还得记得在程序最前面写好“#include<xxx>”）
关于初步使用，简单的功能可以实现读入和写入图片，驱动摄像头以及标定相机等，其具体设置方法在下一篇文档中进行介绍。