clion + opencv环境搭建

clion是一个jetbrains提供的c++开发环境，和idea,pycharm等开发工具类似，界面有很多相似的地方。

clion内置了一个mingw的编译环境，自带了gcc,g++等命令，安装完clion之后，我们新建项目，它会使用内置的mingw环境。

这样，我们就不用额外安装mingw环境了。

后面为了使用opencv, 我们需要通过源码编译符合自己本机的opencv库。

需要安装cmake，这个带gui。我本机的版本是：3.14。

另一个就是需要下载windows下的opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe，这个可执行程序解压之后，有源码和自带的opencv依赖库，依赖库，通过visual studio来搭建opencv的环境没有任何问题，但是通过clion来搭建，就各种报错。所以还是需要通过它的源码来编译安装一次。

本机可能还需要python环境，我这里安装的python3.10是可以的，没有必要使用python2版本。

前面的准备工作做好了，就可以进行编译了。

我们运行opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe ，它可以加压出源码sources和build版本的opencv。

我们需要使用sources源码。mingw_build目录是我们新建的，用来存放opencv编译后的结果。打开cmake-gui，选择源码，构建目录，点击Configure按钮，设置生成器类型MinGW Makefiles，点击Finish开始配置：

配置过程中，可能会因为下载opencv_video_io_ffmpeg.dll和opencv_video_io_ffmpeg_64.dll失败而报错，我们根mingw_build/CMakeDownloadLog.txt 中提示的githubusercontent地址手动下载这两个文件到sources/3rdparty/ffmpeg目录下：

configure没有报错，提示done之后，就可以generate。

前面安装了clion，自带了mingw编译环境，这里为了后续执行命令方便，可以把mingw可执行程序目录加入环境变量Path中：

D:\Program Files\JetBrains\CLion 2023.1.2\bin\mingw\bin

最后还需要在命令行下执行编译命令。命令行下进入mingw_build目录，然后执行mingw32-make -j4编译，后面执行mingw32-make install安装。

mingw32-make install之后，mingw_build目录下会生成一个install目录，这里就是编译好的opencv库。

为了避免opencv程序运行是缺少动态链接库，我们把install\x64\mingw\bin目录也加入环境变量的Path中。

E:\opencv\mingw_build\install\x64\mingw\bin

在clion中新建项目，指定存储目录，会生成一个CMakeList.txt，我们根据自己编译的opencv环境来进行如下设置：

cmake_minimum_required(VERSION 3.25)
project(opencvtutorial)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)




set(OpenCV_DIR E:/opencv/mingw_build/install)
find_package(OpenCV 4 REQUIRED)
include_directories(E:/opencv/mingw_build/install/include)
add_executable(opencvtutorial main.cpp)
target_link_libraries(opencvtutorial ${OpenCV_LIBS})

这里OpenCV_LIBS设置的环境变量为：

E:\opencv\mingw_build\install\x64\mingw\lib

就是编译安装之后的install\x64\mingw\lib目录。

CMakeList.txt主要添加包含目录，就是程序中引入的opencv相关头文件，不会报找不到问题，设置库目录，就是把opencv相关的lib依赖加入项目中，避免编译报错。

编写代码：

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

using namespace std;
using namespace cv;

dnn::Net net;

int main() {
    cout << CV_VERSION << endl;
    string onnxfile = "E:\\workspace\\python\\aitutorial\\test.onnx";
    net = dnn::readNetFromONNX(onnxfile);
    if (!net.empty()) {
        float value = 1024;
        Mat inputBlob = Mat(1, 1, CV_32F, Scalar(value));
        net.setInput(inputBlob, "input");
        Mat output = net.forward("output");
        cout << "input value : " << value << endl;
        cout << "output : " << output.at<float>(0, 0) << endl;
    }
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行打印结果如下：

我通过直接下载的opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe运行生成的opencv/build结果，可以通过visual studio配置并成功运行opencv示例，但是在clion这里怎么都不行，所以就通过mingw环境编译了一次opencv，很幸运，最后成功了，看来不同的工具对应的环境还是差别很大的。

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