inGW（Minamalist GNU For Windows）是精簡的C/C++編譯器，它將經典的開源C語言編譯器GCC移植到Windows下，且包含Win32API。因此可將C語言編譯、生成Windows下的可執行程序，可以直接在Windows下運行。

標準的MinGW需要連接網絡在線安裝。

minGW的安裝，對于我等編程愛好者而言，也不是件容易的事。這不，利用VScode進行調試時，提示找不到gdb.exe(調試器)。網上查了查，才發現，按照標準流程下載、安裝minGW是不帶gdb.exe的！ 坑真多啊！通過minGWInstaller圖形化界面安裝了半天，提示安裝成功了，但在c:\minGW\bin還是沒發現gdb.exe的蹤影，氣得我把minGW目錄刪掉了。 我冷靜下來，再次從官網下載安裝，卻遇到下載安裝后只安裝到一半，文件下載進度完成100%，但continue鍵是灰的，提示安裝出現錯誤，只能點擊quit，退出安裝。到C:\minGW\bin目錄下一看，僅僅只看到一個文件： mingw-get.exe， 真的是一口老血差點吐出來！

再次借助網上教程，向大咖學習：

1. 輸入cmd，打開命令行，
2. 輸入mingw-get，如果彈出Mingw Installation Manager窗口，說明安裝正常。
3. 然后關閉Mingw Installation Manager窗口，否則接下來的步驟會報錯
4. 在cmd中輸入命令mingw-get install gcc，等待一會，gcc就安裝成功了。

我按照這個步驟，安裝過程：

轉到C:\minGW\bin目錄下，發現安裝了很多文件：

運行gcc.exe成功：

使用以下命令，繼續安裝g++和gdb

mingw-get install g++

mingw-get install gdb

安裝過程開始后，下載文件，解壓，安裝，但都出現了部分文件不能安裝的錯誤，估計跟我第一次直接刪除安裝目錄有關：

查看目錄:

1. Windows系統下OpenCV及第三方庫文件的使用與下載

如果沒有特殊要求，在Windows系統下可以直接使用OpenCV的預編譯版本。在github的opencv項目release中選擇相應release版本即可。然而，由于版權原因，預編譯的opencv并沒有包含諸多第三方工具，因此，如果要使用一些第三方工具，或者要在linux系統下使用openCV的話，還需要自己從源碼進行編譯。

1.1 OpenCV下載與安裝

OpenCV可以從官網下載，本文使用openCV 4.50版本。下載完成后點擊安裝，該安裝包實際上是指打包的壓縮文件，選擇路徑解壓即可，本文將opencv解壓安裝到D:\lib路徑下，解壓后的opencv所在目錄為D:\lib\opencv。在opencv目錄下，source為源文件的文件夾，build為編譯文件的文件夾，包括了VC14和VC15的預編譯文件。如果要直接使用編譯好的opencv，引用build目錄下的文件即可。本文在opencv目錄下新建一個rebuild目錄，用來保存自行編譯后的文件。

1.2 OpenCV_Contrib庫下載與安裝

要安裝第三方工具，需要從github上下載相應的opencv_contrib版本，這里從opencv-contrib倉庫的release版本中下載opencv_contrib-4.5.0版本.將解壓后的opencv_contrib-4.5.0文件夾直接放到opencv的source目錄下，以備后續編譯使用。

1.3 OpenCV_3rdParty庫下載與安裝

在OpenCV的編譯過程中，還需要一些第三方庫支持，這些庫文件包含在opencv_3rdparty庫中，該庫不同的分支(branch)文件對應了編譯過程中可能需要的ippicv、ffmpeg以及dnn等第三方庫，如果要安裝對應的工具，則需要下載對應的庫文件。需要注意的是，第三方庫文件的下載過程已經寫在opencv的編譯文件中了，但是由于國內網絡環境的原因，直接下載通常很難成功，這也是編譯失敗的主要原因之一。要使用預先下載的第三方庫文件代替直接下載。

從github上下載的opencv_3rdparty庫，默認的readme分支僅包含簡單的說明文檔，可以使用git branch命令查看不同分支，并使用git checkout <分支名>切換到不同分支，以便將對應文件復制出來。在opencv/source/3rdparty文件夾下可以看到第三方工具文件夾，在各文件夾下有對應的編譯文件，例如ffmpeg文件夾下的編譯文件ffmpeg.cmake，在ffmpeg.cmake文件中，可以找到需要下載的文件版本例如ffmpeg/master_20200908。在opencv_3rdparty庫中checkout相應的分支即可找到對應文件。

OpenCV編譯過程中下載的臨時文件位于opencv目錄下的.cache目錄中，可以在opencv目錄下新建.cache目錄，針對不同模塊新建包括ffmpeg、ippicv、xfeatures2d等目錄，將上一步中3rdparty庫對應分支的文件復制到對應的文件夾下即可。需要注意的是，OpenCV在緩存文件時并不是按照原始的文件名緩存在，而是在前面加上了md5校驗字符串，因此在復制文件時要將文件重命名。例如在ffmpeg.cmake文件中有以下內容：

...
ocv_update(FFMPEG_FILE_HASH_BIN64 "cf5dba83edf8619f57ccff4edb989c62")

那么就需要將原始的opencv_videoio_ffmpeg_64.dll文件重命名為cf5dba83edf8619f57ccff4edb989c62-opencv_videoio_ffmpeg_64.dll。典型的文件夾結構如下圖。如果在編譯過程中出現下載錯誤，可以檢查對應安裝包的編譯文件，看看是否與所需要的文件版本內容一致。

另一個選擇是將下載的第三方文件放在特定文件夾中，并找到每個CMakelist.txt文件，將其中https://raw.githubusercontent.com....目錄修改為存放對應文件的位置如file:///D:/lib/3rdparty...。

2.編譯環境和工具安裝

2.1 安裝MinGW-W64的msys32發行版

MinGW-w64 是一個Windows系統下支持GCC編譯器的工具，它支持64位和32位操作系統。使用MinGW-W64，可以替代微軟的VC編譯器來編譯c和c++項目。MSYS2是一個集成了pacman和MinGW-w64的Cygwin升級版的工具，用于在Windows系統下提供接近原生的Linux工具鏈。通過msys2集成的pacman包管理工具，可以方便地安裝和管理包，如果你熟悉Arch Linux，使用Pacman工具會感到格外方便。

由于網絡環境的原因，MinGW-w64在國內使用很不方便，經常出現無法更新軟件的情況，因此這里使用包含了MinGW-w64的msys2發行版。

從清華大學開源網站msys2下載地址下載msys2后采用默認設置安裝，安裝在C:\msys64目錄下。安裝完成后，打開C:\msys64\etc\pacman.d目錄并修改以下三個文件，以將msys2的軟件源配置為清華鏡像，加快下載速度。

#編輯 /etc/pacman.d/mirrorlist.mingw32 ，在文件開頭添加：
Server=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/mingw/i686
#編輯 /etc/pacman.d/mirrorlist.mingw64 ，在文件開頭添加：
Server=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/mingw/x86_64
#編輯 /etc/pacman.d/mirrorlist.msys ，在文件開頭添加：
Server=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/msys/$arch

打開C:\msys64\mingw64.exe，輸入以下命令以安裝完整的64位工具鏈，也可以按照toolchain下面的命令，單獨安裝gcc,g++和gdb三個工具，如果要安裝32位工具，則使用mingw32.exe和對應的mingw32與對應的i686相關工具。本文安裝64位工具鏈，安裝完成后，在mingw64.exe的命令行下輸入gcc --version、g++ --version或者gdb --version可以看到相應版本。

#安裝64位工具和make工具
pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-toolchain
pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-make
#上述命令包含了以下3個包，因此下面3個不需要再另外安裝
pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-gcc
pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-g++
pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-gdb

#安裝32位工具
pacman -S mingw32/mingw-w64-i686-toolchain
pacman -S mingw32/mingw-w64-i686-make
pacman -S mingw32/mingw-w64-i686-gcc
pacman -S mingw32/mingw-w64-i686-g++
pacman -S mingw32/mingw-w64-i686-gdb

#pacman常用的操作指令
pacman -Sy #更新軟件包數據
pacman -R package-name #刪除軟件包
pacman -S package-name #安裝軟件包
pacman -Syu #更新所有
pacman -Ss xx #查詢軟件xx的信息

要在系統命令行中使用gcc等命令，還需要將minGW-W64添加到windows的環境變量中。在windows控制面板-->系統-->高級系統設置-->環境變量下，雙擊path參數并新建環境變量，將以下路徑添加到環境變量中（如果要使用32位的msys2，路徑也要相應地修改為32位的目錄）。環境變量配置完成后，在windows命令行或者powershell中輸入，輸入gcc --version、g++ --version或者gdb --version可以看到相應版本。

注意：如果配置環境變量時命令行已經在運行，需要關掉命令行并重新打開，才能使配置生效。

C:\msys64
C:\msys64\mingw64\bin
C:\msys64\mingw64\x86_64-w64-mingw32\bin

2.2 安裝CMAKE工具

CMake 是一個開源的跨平臺工具系列，旨在構建、測試和打包軟件。在CMaje官網下載對應的編譯工具進行安裝，并將安裝路徑寫入環境變量。在命令行輸入cmake --version可以看到cmake版本信息。安裝完成后，也可以通過CMake自帶的圖形界面Cmake GUI進行文件編譯。相比命令行而言，操作更簡單。

2.3 安裝python2.7

OpenCV編譯需要python的numpy工具包，如果要編譯OpenCV的python接口，同樣需要安裝python，雖然目前python已經停止對python2的支持，但和大多數歷史遺留項目一樣，opencv仍然需要安裝python2版本。在python官網下載python2的最新發行版python2.7.18并進行安裝，安裝時選中最后一條“將python寫入環境變量”，否則在安裝完成后需要手動將python以及python的script目錄添加的環境變量中。安裝完成后在命令行輸入python -V可以看到python的版本信息。

修改pip鏡像為清華開源站，在命令行輸入以下兩行，更換python安裝庫位置，以提高包下載速度，更換完成后通過pip命令安裝numpy包。在編譯OpenCV的過程中，可能還需要python的debug文件，在python官網下載對應的debug info文件并解壓復制到python安裝目錄的DLLs目錄下。如果不需要編譯python相關內容，可以跳過該步驟。

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#安裝numpy
pip install numpy

如果安裝了msys2,那么在安裝python2.7之前，輸入python -V，是會顯示python3的版本信息的，這是因為minGW64的bin目錄中已經有了python3的文件，但是這個python沒有安裝pip，是不完整的，如果要為minGW64安裝pip，需要在該目錄下運行

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py #下載pip安裝腳本
.\pip3.8.exe install pip #安裝pip

注意，由于系統路徑中python已經指定為2.7版本，要使用該python3，需要使用完整的路徑加程序名稱。

2.4 安裝JDK和Ant

如果要編譯Java環境相關內容，還需要安裝和配置JDK和Apache-ant，下載JDK的windows版本并使用默認設置安裝，下載ant的可執行文件binary版本，并解壓縮，本文解壓縮到D:\lib\apache-ant-1.10.9目錄下，并將該目錄和bin子目錄添加到環境變量中。在命令行中輸入java和ant可以看到java命令行幫助和ant編譯出錯（因為沒有xml文件）信息，即說明安裝完成。如果不需要安裝Java相關內容，則不需要安裝上述工具。

3. OpenCV編譯

打開CMake(cmake-gui),輸入路徑(where is the source code)選擇opencv的源代碼路徑D:\lib\opencv\sources，輸出路徑(where to build the binary)選擇第一步新建的rebuild目錄D:\lib\opencv\rebuild。

點擊左下角Configure，在編譯器選項中選擇MinGW Makefiles，下面選擇Specify native compilers，以使用MinGW64進行編譯，如果電腦安裝有Visual Studio也可以選擇相應的Visual Studio編譯器進行編譯。

在下一步的compiles中，c語言選擇C:/msys64/mingw64/bin/gcc.exe，c++選擇C:/msys64/mingw64/bin/g++.exe。點擊確定后，系統會開始嘗試進行配置，第一次配置完成后，往往會出現很多紅色錯誤，需要一一解決。在該步驟還可能出現找不到項目文件或編譯器的錯誤，可以檢查配置過程輸入文件，往往是文件路徑錯誤，或者未安裝make工具等情況造成的。在這里需要調整部分參數配置，或者添加、修改參數。

• Add Entry按鈕可以添加編譯參數，添加參數時選擇參數類型，布爾量通過打勾選擇有或無，字符串和路徑分別輸入對應值。
• Search框可以輸入參數的一部分來過濾和搜索變量，以便于修改

需要調整的配置包括：

• OPENCV_ENABLE_ALLOCATOR_STATS，取消選擇，否則可能出現vs_version.rc.obj錯誤
• BUILD_opencv_world選項可以打開，該選項將opencv編譯成一個包
• OPENCV_ENABLE_NONFREE選項打開，以安裝contrib文件包內容
• OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH選項輸入contrib包的modules目錄D:\lib\opencv\sources\opencv_contrib-4.5.0\modules。
• 修改CMAKE_INSTALL_PREFIX參數為D:/lib/opencv/rebuild/mingw64以更改安裝目錄
• 取消BUILD_TESTS和BUILD_Opencv_python_tests。

配置完成后再點擊Configure按鈕，然后點擊Generate按鈕。

注意：從命令行進入D:\lib\opencv\rebuild目錄，輸入mingw32-make install -j16進行編譯。注意j后面的數字表示編譯線程數，一般為4且不能超過計算機支持的最大線程數。在多線程編譯的情況下，有時錯誤信息會被覆蓋掉，從而無法及時找到編譯出錯的信息，這種時候可以通過mingw32-make install -j1將編譯線程數改為1，以便在編譯出錯時及時停止編譯，以處理出錯信息。

4. 在Visual Studio中使用OpenCV

在Visual Studio中使用OpenCV，可以直接使用預編譯版本下的VC14、VC15版本，也可以參照上述步驟重新編譯。部分Visual Studio與Visual C++版本對應關系如下表，在實踐中，VC15的編譯版本也可以在Visual Studio 2019中使用：

Visual Studio 版本Visual C++ 版本VS 6.0VC 6.0VS 2013VC 12VS 2015VC 14VS 2017VC 15VS 2019VC 16

• 將編譯文件的bin目錄D:\lib\opencv\build\x64\vc15\bin添加到環境變量中。
• 新建Visual Studio空項目。在Resource Files上右鍵單擊Add添加New Item，創建一個main.cpp文件。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[]) {
    const char* imagename="D:\\Pictures\\Camera Roll\\digitalmeter1.jpg";//此處為你自己的圖片路徑

    //從文件中讀入圖像
    Mat img=imread(imagename, 1);

    //如果讀入圖像失敗
    if (img.empty()) {
        fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
        return -1;
    }
    //顯示圖像
    imshow("image", img);

    //此函數等待按鍵，按鍵盤任意鍵就返回
    waitKey();
    return 0;
}

• 在項目資源上右鍵->屬性，在VC++目錄（VC++ Directory）的包含目錄(include Directories)中添加
  D:\lib\opencv\build\include和D:\lib\opencv\build\include\opencv2。
• 在庫目錄（Library Directories）中添加D:\lib\opencv\build\x64\lib。
• 在鏈接器(Linker)的輸入(Input)中，添加D:\lib\opencv\build\x64\lib下的opencv_world450d.lib，對應編譯文件的debug模式，如果要編譯release版本，則需要選擇不帶d的opencv_world450.lib文件。

編譯并運行項目，如果沒有錯誤，則可以顯示圖像內容。

5. 在VS Code中使用OpenCV

要在VS Code中使用OpenCV，需要安裝VScode的c/c++語言擴展插件，然后在項目文件夾下新建main.cpp文件，文件內容可與前節相同，根目錄下新建.vscode文件夾（也可以按照官方文檔指引，通過Terminal->Config Default Building Task命令新建該文件夾并在其中生成tasks.json文件)，然后在其中新建tasksjson、lauch.json和c_cpp_properties.json三個文件。選擇Windows系統的VC編譯工具cl.exe和mingw64進行編譯時，編譯選項略有不同。兩種不同編譯工具下的文件內容分別如下：

5.1 VC編譯器

c_cpp_properties.json

{
  "configurations": [
    {
      "name": "win",
      "includePath": [
        "${workspaceFolder}/**",
        "C:\\lib\\opencv\\build\\include",
        "C:\\lib\\opencv\\build\\include\\opencv2"      ],
      "defines": ["_DEBUG"],
      "compilerPath": "C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio\\2017\\BuildTools\\VC\\Tools\\MSVC\\14.16.27023\bin\\Hostx64\\x64\\cl.exe",
      "cStandard": "c11",
      "cppStandard": "c++17",
      "intelliSenseMode": "msvc-x64"
    }
  ],
  "version": 4
}

tasksjson

{
  // See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
  // for the documentation about the tasks.json format
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "type": "shell",
      "label": "cl.exe build active file",
      "command": "cl.exe",
      "args": [
        "/Zi",
        "/EHsc",
        "/utf-8",
        "/Fe:",
        "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
        "${file}",
        "/DYNAMICBASE",
        "C:\\lib\\opencv\\build\\x64\\vc15\\lib\\opencv_world450.lib"
      ],
      
      "problemMatcher": ["$msCompile"],
      "group": {
        "kind": "build",
        "isDefault": true
      }
    }
  ]
}

lauch.json

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        
        {
            "name": "cl.exe build and debug active file",
            "type": "cppvsdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
            "args": [],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "environment": [],
            "externalConsole": false,
            "preLaunchTask": "cl.exe build active file"
        },
    ]
}

5.2 mingw64編譯器

c_cpp_properties.json

{
  "configurations": [
    {
      "name": "win",
      "includePath": [
        "${workspaceFolder}/**",
        "D:\\lib\\opencv\\rebuild\\install\\include",
        "D:\\lib\\opencv\\rebuild\\install\\include\\opencv2"      ],
      "defines": ["_DEBUG", "UNICODE", "_UNICODE"],
      "compilerPath": "C:\\msys64\\mingw64\\bin\\gcc.exe",
      "cStandard": "c11",
      "cppStandard": "c++17",
      "intelliSenseMode": "clang-x64"
    }
  ],
  "version": 4
}

tasksjson

{
    // See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
    // for the documentation about the tasks.json format
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "type": "shell",
            "label": "g++.exe build active file",
            "command": "C:\\msys64\\mingw64\\bin\\g++.exe",
            "args": [
                "-g", 
                "-std=c++11", 
                "${file}", 
                "-o", 
                "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
                "-I", "D:\\lib\\opencv\\rebuild\\install\\include",
                "-I", "D:\\lib\\opencv\\rebuild\\install\\include\\opencv2",
                "-L", "D:\\lib\\opencv\\rebuild\\install\\x64\\mingw\\lib",
                "-l", "libopencv_core450",
                "-l", "libopencv_imgproc450",
                "-l", "libopencv_imgcodecs450",
                "-l", "libopencv_video450",
                "-l", "libopencv_ml450",
                "-l", "libopencv_highgui450",
                "-l", "libopencv_objdetect450",
                "-l", "libopencv_flann450",
                "-l", "libopencv_video450",
                "-l", "libopencv_photo450",
                "-l", "libopencv_videoio450"
          
            ],
            "options": {
                "cwd": "C:\\msys64\\mingw64\\bin"
            },
            "problemMatcher": [
                "$gcc"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            }
        }
    ]
}

lauch.json

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        
        {
            "name": "(gdb) Launch",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
            "args": [],
            "stopAtEntry": true,
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "environment": [],
            "externalConsole": true,
            "MIMode": "gdb",
            "miDebuggerPath": "C:\\msys64\\mingw64\\bin\\gdb.exe",
            "preLaunchTask": "g++.exe build active file",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "Enable pretty-printing for gdb",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ]
        },
    ]
}

參考文獻

• [1] 再談OpenCV Contrib編譯與安裝
• [2] 將 VSCode 打造成 OpenCV 的 IDE（C++，window10 1803）
• [3] VSCODE 配置cl.exe編譯器
• [4] CL編譯器和LINK編譯器的使用方法
• [5] Configure VS Code for Microsoft C++
• [6] CMake+VS+opencv/opencv_contrib 環境配置
• [7] VisualStudio2019安裝配置OpenCV的C++環境