引言
由于毕设的原因，需要实现 openCV 库中的两个底层函数，之前一直在用 python 下的 openCV 库，但是 openCV 的底层绝大部分都是用 C++ 写的，故只好重新开始学习 C++ 下的 openCV 库。
关于 IDE 的选择：
因为目前的需求只是搭建一个可以运行 C++ 下的 openCV 库的一个 IDE，所以像 VS 这种重型的工具不在考虑范围内，思想向后，觉得用 VSCode 最为合适。
个人感受：
我目前为止配过 java，python 等语言，还有各种 IDE 的插件、环境，发现这次是有史以来最难的一次，我大概花了3 天的时间，看过不下 30 篇博客，终于弄好了！！！
这篇博客会记录我搭建的必要过程，和解决问题的一些思路。
希望对大家会有所帮助~
环境
cmake - 3.9.0 （提取码 85uw ）
步骤
1、Visual Studio Code 配置
安装 C/C++ 插件（C++ Intellisense 可选）
2、openCV 配置
将 opencv-3.4.5-vc14_vc15.exe 解压到 除C盘外的其他盘内（若是C盘，cmake 时很可能报错）
在 opencv\build\x64 路径下新建一个 文件夹（可自起，这里是 MinGW ）
3、MinGw 配置
- (版本)
Version选择5.3.0 - (架构)
Architecture32位cpu 选择 i686，64位cpu 选择 x86_64 - (线程模式)
Threads如果使用 posix api 选择 posix，如果使用 win32 api 选择win32 - (异常处理机制)
Exception有三种，根据机器情况进行选择- SJLJ (setjmp/longjmp) 兼容性好，32位或64位架构都可以使用，但速度慢
- DWARF (DW2, dwarf-2) 速度比SJLJ快，但只能用于32位架构，且有bug，尽量不用
- SEH (zero overhead exception) 速度很快，但只能用于64位架构
(编译版本)Build revision 选择最高的
如果你是 win10下的64位系统 建议选择 与图像上一致的选项。
配置环境变量 path ：
新增 C:\Program Files\mingw-w64\x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0\mingw64\bin
检查是否配置成功：
win键 + R 输入 cmd 打开 dos 框
若出现上诉画面，则配置成功
4、 cmake 配置
配置环境变量 path ：
新增 C:\Program Files (x86)\cmake-3.9.0-rc3-win64-x64\bin
运行 cmake-3.9.0-rc3-win64-x64\bin\cmake-gui.exe
如上图所示：
where is the source code: 选择
where to build the binaries: 选择
点击 configure 按钮，按照下图所示进行选择
选择 MinGW 中的 C 和 C++ 编译的exe程序
我的路径： C:\Program Files\mingw-w64\x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0\mingw64\bin
C：gcc.exe
C++ : g++.exe
设置完毕点击 Finish，耐心等待进度条读完，直到输出窗口看到 Configuring done。再次点击 Configure 等待进度条读完。之后点击Generate 等待进度条读完，出现 Generating done。
这时，可以看到 opencv\build\x64\MinGW 的文件夹下新增了好多东西。
在dos框（windows power shell 也可以）里，利用 cd 命令 切换到 D:\opencv\build\x64\MinGW，输入 minGW32-make 命令，这个时候大概花费 40 分钟左右的时间来编译，编译完成之后，输入 minGW32-make install 来完成装载。
最后，配置环境变量 path ：
新增 D:\opencv\build\x64\MinGW\bin
注意：
1、使用 cmake 时要求安装 python3（版本没有限制，比2高就行），并且python 必须配好了环境变量。
2、输入 minGW32-make 命令后，编译过程可能会失败，我之前有一次卡在了6%，有一次卡在了25%，如果发生这种错误，建议将你的所有软件的版本和我保持一致再重复以上过程，因为若是编译卡住，很可能是各个软件的版本不兼容导致，报的错误，百度下来的资料很少，很难解决。
3、如果每一步都是和以上步骤保持一致，还会出错，建议重启电脑（可能是某些环境变量没有立即生效）
4、三个环境变量总结如下图：
5、项目配置
新建一个专门写 c/c++ 的目录
在vsCode中打开该目录
新建 testOpenCv.cpp，copy如下代码
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img=imread("C:\\Users\\axin\\Desktop\\sad.jpg");
cv::imshow("image",img);
cv::waitKey();
return 0;
}
运行下，应该会报错并提示你生成 launch.json 文件，copy下面代码复制到 launch.json 中，将 "miDebuggerPath" 改成自己的。
{
// Use IntelliSense to learn about possible attributes.
// Hover to view descriptions of existing attributes.
// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "(gdb) Launch",
"type": "cppdbg",
"request": "launch",
"program": "${workspaceFolder}/${fileBasenameNoExtension}.o",
"args": [],
"stopAtEntry": false,
"cwd": "${workspaceFolder}",
"environment": [],
"externalConsole": true,
"MIMode": "gdb",
"miDebuggerPath": "C:/Program Files/mingw-w64/x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0/mingw64/bin/gdb.exe",
"preLaunchTask": "g++",
"setupCommands": [
{
"description": "Enable pretty-printing for gdb",
"text": "-enable-pretty-printing",
"ignoreFailures": true
}
]
},
]
}
在.vscode 文件夹（launch.json 的父目录）下，新建 c_cpp_properties.json，copy 如下代码，修改includePath的后三个路径为自己的，compilerPath 同理。
{
"configurations": [
{
"name": "win",
"includePath": [
"${workspaceFolder}/**",
"D:\\opencv\\build\\include",
"D:\\opencv\\build\\include\\opencv2",
"D:\\opencv\\build\\include\\opencv"
],
"defines": [],
"compilerPath": "C:/Program Files/mingw-w64/x86_64-5.3.0-posix-seh-rt_v4-rev0/mingw64/bin/gcc.exe",
"cStandard": "c11",
"cppStandard": "c++17",
"intelliSenseMode": "clang-x64"
}
],
"version": 4
}
在.vscode 文件夹（launch.json 的父目录）下，新建 tasks.json，copy以下代码，修改 “-I” 和 “-L” 的路径。
{
// See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
// for the documentation about the tasks.json format
"version": "2.0.0",
"command": "g++",
"args": [
"-g",
"-std=c++11",
"${file}",
"-o",
"${fileBasenameNoExtension}.o",
"-I", "D:\\opencv\\build\\include",
"-I", "D:\\opencv\\build\\include\\opencv2",
"-I", "D:\\opencv\\build\\include\\opencv",
"-L", "D:\\opencv\\build\\x64\\MinGW\\lib",
"-l", "opencv_core345",
"-l", "opencv_imgproc345",
"-l", "opencv_imgcodecs345",
"-l", "opencv_video345",
"-l", "opencv_ml345",
"-l", "opencv_highgui345",
"-l", "opencv_objdetect345",
"-l", "opencv_flann345",
"-l", "opencv_imgcodecs345",
"-l", "opencv_photo345",
"-l", "opencv_videoio345"
],// 编译命令参数
"problemMatcher":{
"owner": "cpp",
"fileLocation":[
"relative",
"${workspaceFolder}"
],
"pattern":[
{
"regexp": "^([^\\\\s].*)\\\\((\\\\d+,\\\\d+)\\\\):\\\\s*(.*)$",
"file": 1,
"location": 2,
"message": 3
}
]
},
"group": {
"kind": "build",
"isDefault": true
}
}
如此，就可以按 F5 运行 testOpenCv.cpp，展示一张你选择的图片。
6、参考链接
将Sublime Text 3打造成OpenCV3.2的IDE
OpenCV在Windows环境下MinGW-W64编译方法
visual studio code(vscode) c++ 编译opencv并运行调试
最后
说实话，在完成这个配置的过程中，看过了许多博客，论坛，帖子，十分感谢为这个问题贡献精力的程序员们，但是，我觉得通过博客，论坛，帖子的这些方式去学习某件事情，其实十分低效，一方面由于每篇博客的水平层次不齐，遇到一个和你情况完全一致的真的很难，所以需要自己结合实际情况去分析处理，不可一味的模仿照搬；另一方面，博客一般都是在写某个点，而且由于时效性等原因，可能已经过时，要想系统地去了解掌握一个东西，最好还是学习官方教程、网课、或者书籍。
以上。