双目测距实战1-环境配置

我们将采用目前最稳定、最推荐的方法：使用 MSYS2 和 MinGW-w64 工具链。这种方法可以避免很多手动配置的麻烦和编译器不兼容的问题。

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整体流程概览

1. 安装 VS Code 和 C/C++ 插件 (如果你还没有)
2. 安装 MSYS2 包管理器
3. 通过 MSYS2 安装 MinGW-w64 C++ 编译器和相关工具 (如 g++, make, gdb)
4. 通过 MSYS2 安装 OpenCV (这是关键，它会自动处理依赖和路径)
5. 配置 Windows 环境变量
6. 在 VS Code 中配置项目 (包含 c_cpp_properties.json, tasks.json, launch.json 三个核心文件)
7. 编写、编译和运行一个简单的 OpenCV 程序

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第一步：安装 VS Code 及 C/C++ 插件

如果你已经安装好了，可以跳过此步。

1. 下载 VS Code: 前往 VS Code 官网 下载并安装。
2. 安装 C/C++ 插件:
   • 打开 VS Code。
   • 点击左侧边栏的扩展图标 (Extensions)。
   • 搜索 “C/C++”。
   • 选择 Microsoft 提供的 “C/C++” 扩展，点击 Install。

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第二步：安装 MSYS2

MSYS2 是一个在 Windows 上的软件分发和构建平台，它提供了一个强大的包管理器 pacman，可以非常方便地安装开发工具和库。

1. 下载 MSYS2: 前往 MSYS2 官网，下载 .exe 安装程序。
2. 安装 MSYS2:
   • 运行安装程序，建议保持默认安装路径 C:\msys64。
   • 安装完成后，不要立即关闭窗口，勾选 “Run MSYS2 now”。

MinGW-w64 vs. MSYS2

MinGW-w64：指的是编译器工具链本身（g++.exe, gdb.exe ****等）。它就像汽车的“引擎”。

MSYS2：是一个软件分发平台和命令行环境。它提供了一个强大的包管理器 pacman 和一个 bash ****shell 环境。它负责下载、安装、管理和更新 MinGW-w64 这个“引擎”。

关系就是：MSYS2 是一个“汽车工厂”，而 MinGW-w64 是这个工厂生产和使用的“引擎”。 你通过工厂的系统（pacman）订购了 ucrt64 型号的引擎（mingw-w64-ucrt-x86_64-toolchain）。

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第三步：通过 MSYS2 安装 MinGW-w64 编译器工具链

1. 打开 MSYS2 终端: 你会看到一个类似 Linux 终端的窗口。
2. 修改镜像源

echo 'Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/msys/$arch' > /etc/pacman.d/mirrorlist.msys

echo 'Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/mingw/i686' > /etc/pacman.d/mirrorlist.mingw32

echo 'Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/mingw/ucrt64' > /etc/pacman.d/mirrorlist.ucrt64

3. 更新包数据库和基础包: 运行以下命令。这个过程可能需要关闭窗口并重新打开，请按照终端的提示操作。

pacman -Syu

如果提示关闭，请关闭窗口，然后从开始菜单找到 “MSYS2 UCRT64” 重新打开，再次运行 pacman -Syu 直到提示 “there is nothing to do”。

4. 安装 MinGW-w64 工具链: 这会安装 g++ (编译器), gdb (调试器), make 等所有必要的工具。

pacman -S --needed base-devel mingw-w64-ucrt-x86_64-toolchain

当提示选择时，按 Enter 键默认安装全部。

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第四步：通过 MSYS2 安装 OpenCV

这是最关键的一步。使用 pacman 安装可以确保 OpenCV 是用与你刚刚安装的 g++ 相同的编译器编译的，避免了库不兼容的问题。

1. 搜索 OpenCV 包:

pacman -Ss opencv

2. 安装 OpenCV 和 pkg-config: pkg-config 是一个帮助我们自动获取编译和链接标志的工具，非常有用。

pacman -S mingw-w64-ucrt-x86_64-opencv
pacman -Ql mingw-w64-ucrt-x86_64-opencv | grep opencv4.pc  #验证安装
pacman -S mingw-w64-ucrt-x86_64-qt6   #安装Qt

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第五步：配置 Windows 环境变量

为了让系统和 VS Code 能找到 g++ 等命令和 OpenCV 运行时所需的 DLL 文件，需要将 MinGW-w64 的 bin 目录添加到系统的 Path 环境变量中。

1. 在 Windows 搜索框中搜索 “环境变量”，然后点击 “编辑系统环境变量”。
2. 在弹出的窗口中，点击 “环境变量…” 按钮。
3. 在 “系统变量” 区域，找到并双击 Path。
4. 点击 “新建”，然后添加 MinGW-w64 的 bin 目录的路径。如果你的 MSYS2 安装在 C:\msys64，那么路径就是：

C:\msys64\ucrt64\bin

5. 一路点击 “确定” 保存。
6. 验证安装: 打开一个新的 cmd 或 PowerShell 窗口（必须是新的），输入以下命令进行验证：

g++ --version
gdb --version

如果能正确显示版本号，说明环境变量配置成功。

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第六步：在 VS Code 中配置项目

现在，我们来创建一个项目并配置 VS Code 来编译和运行 OpenCV 代码。

1. 创建项目文件夹: 在你喜欢的位置创建一个文件夹，例如 D:\Projects\OpenCV_Test。
2. 用 VS Code 打开文件夹: 打开 VS Code，通过 File > Open Folder... 打开你刚刚创建的文件夹。
3. 创建源文件: 在 VS Code 中新建一个文件，命名为 main.cpp，并粘贴以下测试代码。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图片cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");// 检查图片是否成功加载if (image.empty()) {std::cout << "Could not open or find the image!" << std::endl;return -1;}// 创建一个窗口cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE);// 在窗口中显示图片cv::imshow("Display window", image);// 等待按键，然后关闭窗口cv::waitKey(0);return 0;
}

- **注意**: 你需要准备一张名为 `test.jpg` 的图片，并把它放在项目文件夹 `OpenCV_Test` 中。

4. 配置 VS Code 任务:
   现在，我们需要告诉 VS Code 如何编译和运行我们的代码。VS Code 通过 .vscode 文件夹下的 json 文件来管理这些配置。
   • 按 Ctrl+Shift+P 打开命令面板，输入 C/C++: Edit Configurations (UI) 并回车。这会自动生成一个 .vscode 文件夹和 c_cpp_properties.json 文件。
   • 配置 c_cpp_properties.json (管编辑):
     将文件内容修改为如下。这个文件告诉 VS Code 在哪里寻找头文件。

{"configurations": [{"name": "Win32","includePath": ["${workspaceFolder}/**","C:/msys64/ucrt64/include/**" ],"defines": ["_DEBUG","UNICODE","_UNICODE"],"compilerPath": "C:/msys64/ucrt64/bin/g++.exe","cStandard": "c17","cppStandard": "c++17","intelliSenseMode": "windows-gcc-x64"}],"version": 4
}

    * **关键点**: `includePath` 中包含了 `C:/msys64/ucrt64/include/**`，这样 VS Code 就能找到 `opencv2` 的头文件了。
- **配置 **`tasks.json`** (用于编译)**:

{"version": "2.0.0","tasks": [{// 这是我们唯一需要的、正确的编译任务"label": "build opencv project with MinGW","type": "shell","command": "g++ -g \"${file}\" -o \"${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.exe\" $(pkg-config --cflags --libs opencv4 Qt6Core )","options": {"env": {"PKG_CONFIG_PATH": "C:/msys64/ucrt64/lib/pkgconfig","PATH": "C:/msys64/ucrt64/bin;C:/msys64/usr/bin;${env:PATH}"},"shell": {"executable": "C:/msys64/usr/bin/bash.exe","args": ["-c"]}},"problemMatcher": ["$gcc"],// ▼▼▼ 把 isDefault: true 加到这里 ▼▼▼"group": {"kind": "build","isDefault": true}}// 那个错误的、自动生成的任务已经被我们删除了]
}

    * 按 `Ctrl+Shift+P`，输入 `Tasks: Configure Default Build Task` 并回车。* 选择 `C/C++: g++.exe build active file`。这会生成一个 `tasks.json` 文件。* 用下面的内容**完全替换** `tasks.json` 文件。* **关键点**: `$(pkg-config --cflags --libs opencv4)` 这部分是精髓！它会自动执行 `pkg-config` 命令，生成所有必需的 `-I` (包含路径), `-L` (库路径) 和 `-l` (链接库) 参数。这避免了手动去写一长串 ` -lopencv_core455 -lopencv_highgui455 ...`，既易错又麻烦。
- **配置 **`launch.json`** (用于运行和调试)**:

{"version": "0.2.0","configurations": [{"name": "Run OpenCV with GDB","type": "cppdbg","request": "launch","program": "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}.exe","args": [],"stopAtEntry": false,"cwd": "${workspaceFolder}","environment": [{"name": "Path","value": "C:/msys64/ucrt64/bin;${env:Path}"}],"externalConsole": false,"MIMode": "gdb","miDebuggerPath": "C:/msys64/ucrt64/bin/gdb.exe","setupCommands": [{"description": "Enable pretty-printing for gdb","text": "-enable-pretty-printing","ignoreFailures": true}],"preLaunchTask": "build opencv project with MinGW"}]
}

    * 点击 VS Code 左侧的 "Run and Debug" 图标。* 点击 "create a launch.json file"，然后选择 `C++ (GDB/LLDB)`。* 选择 `g++.exe build and debug active file`。* 用下面的内容**完全替换** `launch.json` 文件。* **关键点**: `program` 指向我们编译生成的可执行文件。`miDebuggerPath` 指向 GDB 调试器。`preLaunchTask` 确保在每次调试前都会先运行我们在 `tasks.json` 中定义的构建任务。

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第七步：编译和运行

现在，所有配置都已完成！

1. 编译:
   • 确保你的 main.cpp 文件是当前打开并激活的。
   • 按下 Ctrl+Shift+B，这会触发你在 tasks.json 中定义的默认构建任务。
   • VS Code 的终端会显示编译过程。如果没有错误，你会在项目文件夹下看到一个 main.exe 文件。
2. 运行和调试:
   • 按下 F5 键或者左边Debug按钮
   • VS Code 会先执行编译任务，然后启动调试器运行 main.exe。
   • 如果一切顺利，你会看到一个标题为 “Display window” 的窗口弹出，并显示你的 test.jpg 图片！

常见问题排查 (Troubleshooting)

1. 错误: “undefined reference to cv::imread(std::string const&, int)”
   • 原因: 这是链接错误，意味着编译器找到了头文件但找不到库文件。
   • 解决:
     • 确保 tasks.json 中的 $(pkg-config --cflags --libs opencv4) 部分正确无误。
     • 打开一个 MSYS2 UCRT64 终端，手动运行 pkg-config --cflags --libs opencv4，看看是否能输出一长串 -I... -L... -l... 参数。如果不能，说明 pkg-config 或 OpenCV 安装有问题。
2. 错误: “opencv2/opencv.hpp: No such file or directory”
   • 原因: 编译器找不到头文件。
   • 解决:
     • 检查 c_cpp_properties.json 中的 "includePath" 是否正确指向了 C:/msys64/ucrt64/include/**。
     • 检查 tasks.json，确保 pkg-config 命令正常工作。
3. 程序启动后闪退，或者提示找不到 libopencv_core-4.dll 之类的文件
   • 原因: 运行时找不到 OpenCV 的动态链接库 (DLL)。
   • 解决: 这是环境变量 Path 没有配置正确。确保 C:\msys64\ucrt64\bin 已经添加到了系统 Path 中，并且你已经重启了 VS Code 或电脑。

恭喜你！现在你已经拥有一个功能完备的、基于 VS Code 和 MinGW-w64 的 OpenCV C++ 开发环境了。