### opencv+zbar+VS13配置详解
#### 一、引言
在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是极为重要的工具之一，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。而ZBar则是一款优秀的条形码/二维码识别库。两者结合使用可以实现强大的图像识别功能。本文将详细介绍如何在Visual Studio 2013环境下配置OpenCV和ZBar，以实现高效的图像处理和条码识别应用。
#### 二、环境准备
1. **下载并安装OpenCV**：访问[OpenCV官网](https://opencv.org/releases/)下载适合的版本。推荐下载预编译的二进制文件，这样可以直接使用。
2. **下载并安装ZBar**：访问[ZBar官网](http://zbar.sourceforge.net/)下载最新版本的源代码包。
3. **安装Visual Studio 2013**：确保已经安装了Visual Studio 2013及其相关组件。
#### 三、配置步骤详解
1. **创建项目**：
- 打开Visual Studio 2013，选择“文件”>“新建”>“项目”，创建一个新的C++项目。
2. **添加OpenCV库**：
- 在解决方案资源管理器中右键点击项目名称，选择“属性”。
- 在弹出的属性页面中选择“配置属性”>“C/C++”>“常规”，在“附加包含目录”中添加OpenCV的头文件路径。例如：
```plaintext
D:\opencv\build\include
```
- 选择“链接器”>“常规”，在“附加库目录”中添加OpenCV的库文件路径。例如：
```plaintext
D:\opencv\build\x64\vc12\lib
```
3. **配置调试选项**：
- 选择“调试”>“选项与设置”>“常规”，勾选“启动源服务器支持”。
- 在“符号”页签中，勾选“Microsoft符号服务器”。
4. **配置环境变量**：
- **用户变量**：
- 新建`INCLUDE`变量，添加OpenCV和ZBar的头文件路径。例如：
```plaintext
D:\opencv\build\include;D:\zbar\src\include
```
- 新建`LIB`变量，添加OpenCV和ZBar的库文件路径。例如：
```plaintext
D:\opencv\build\x64\vc12\lib;D:\zbar\build\x64\vc12\lib
```
- 如果已有`PATH`变量，则直接添加路径；如果没有，则新建`PATH`变量。例如：
```plaintext
D:\opencv\build\x64\vc12\bin;D:\zbar\build\x64\vc12\bin
```
- **系统变量**：
- 新建`opencv`变量，设置为OpenCV的根目录路径。例如：
```plaintext
D:\opencv
```
- 新建`zbar`变量，设置为ZBar的根目录路径。例如：
```plaintext
D:\zbar
```
- 在系统变量的`Path`中，按照以下顺序添加路径：
1. 将`opencv`和`zbar`对应的`bin`路径移到最前面。
2. 最后添加剩余的`opencv`和`zbar`的`bin`路径。
5. **配置项目依赖**：
- 在项目属性的“链接器”>“输入”中，添加OpenCV和ZBar的相关库文件。例如：
```plaintext
opencv_world450.lib zbar.lib
```
6. **测试配置**：
- 创建一个简单的程序来测试配置是否成功。例如，读取一张图片并识别其中的条形码或二维码。
- 编译并运行程序，如果一切正常，则说明配置成功。
#### 四、常见问题及解决方法
1. **找不到库文件**：检查`LIB`和`Path`中的路径是否正确，确保库文件确实存在于指定路径中。
2. **编译错误**：确认OpenCV和ZBar的版本与Visual Studio 2013兼容，检查编译器设置是否有误。
3. **调试时无法找到源文件**：确保已启用“启动源服务器支持”，并且正确设置了符号服务器。
#### 五、总结
通过上述步骤，我们已经完成了在Visual Studio 2013环境下配置OpenCV和ZBar的过程。这为后续开发高效可靠的图像处理和条码识别应用程序打下了坚实的基础。需要注意的是，在实际开发过程中可能会遇到各种问题，但只要按照本文介绍的方法逐一排查，大多都能得到解决。希望本教程能够帮助您顺利完成配置工作，顺利开展项目开发。
