1.准备软件和源码
Visual Studio Professional 2015简体中文版（专业版）：
http://download.microsoft.com/download/B/8/9/B898E46E-CBAE-4045-A8E2-2D33DD36F3C4/vs2015.pro_chs.iso
SHA1: 629E7154E2695F08A3C692C0B3F6CE19DF6D3A72
激活密钥：HMGNV-WCYXV-X7G9W-YCX63-B98R2
opencv-3.2.0.zip（https://github.com/opencv/opencv/releases）
opencv_contrib-3.2.0.zip（https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases）这个需要和上面版本一致 cmake-3.8.2-win64-x64.zip（https://cmake.org/files/v3.8/）
2.编译和安装源码
首先将VS2015安装好，将opencv源码和opencv_contrib解压到同一个目录下，我自己解压到D盘根目录下，进入到D:\opencv3.2\opencv目录下创建一个NewBuild，用于保存编译和安装结果
打开Cmake 输入源码路径和编译的路径，具体如下图所示：
初次使用Cmake需要配置生成器，我系统是64，选择的是Visual Studio 14 2015 Win64，如果系统是32位 选择不带Win64，下面一个一般是默认的，无需更改。配置好后，点击Configure进行配置，成功后，在出现的界面里找到下图这里，将扩展模块下modules目录包含进来，然后点击Generate，开始生成。
以上步骤成功后，进入到D:\opencv3.2\opencv\NewBuild下，找到OpenCV.sln，双击打开进入到VS2015界面
找到CMakeTargets下INSTALL ,右键，第一次编译选择生成，再次编译选择重新生成。这个过程有些长，需要耐心等待。
生成之后结果显示是成功多少个，失败0个，跳过零个，成功多少个是看你电脑装了多少编程环境，比如python、Java，一般会是100多个。
第三步配置环境
要想直接使用OpenCV库，还需配置相关环境。
首先新建一个测试工程test，点击文件，选择新建，项目
输入工程名和选择工程保存目录，然后点击确定，弹出来界面，点击下一步
勾上空项目，点击完成，就会生成一个空项目
点击工程下属性管理器，找到Debug|64下 Microsoft.Cpp.x64.user
右键，然后选择属性，就会进入到属性配置界面。
点击VC++目录，找到右边包含目录，点击编辑，将生成的源码的包含目录添加进来，如下图需要添加这三个路径
点击确定，然后选择库目录，点击编辑，将一个路径添加进来，如下图
点击确定，然后点击左边链接器 下的输入选项
点击上图右边附加依赖项，将D:\opencv3.2\opencv\NewBuild\install\x64\vc14\lib 这个目录下所有带.lib的文件的文件名添加进来，一定不要把扩展名忘了，如果不显示扩展名，就在查看里把隐藏扩展名勾掉，总共是42个文件名。
opencv_aruco320d.lib
opencv_bgsegm320d.lib
opencv_bioinspired320d.lib
opencv_calib3d320d.lib
opencv_ccalib320d.lib
opencv_core320d.lib
opencv_datasets320d.lib
opencv_dnn320d.lib
opencv_dpm320d.lib
opencv_face320d.lib
opencv_features2d320d.lib
opencv_flann320d.lib
opencv_fuzzy320d.lib
opencv_hdf320d.lib
opencv_highgui320d.lib
opencv_imgcodecs320d.lib
opencv_imgproc320d.lib
opencv_line_descriptor320d.lib
opencv_ml320d.lib
opencv_objdetect320d.lib
opencv_optflow320d.lib
opencv_phase_unwrapping320d.lib
opencv_photo320d.lib
opencv_plot320d.lib
opencv_reg320d.lib
opencv_rgbd320d.lib
opencv_saliency320d.lib
opencv_shape320d.lib
opencv_stereo320d.lib
opencv_stitching320d.lib
opencv_structured_light320d.lib
opencv_superres320d.lib
opencv_surface_matching320d.lib
opencv_text320d.lib
opencv_tracking320d.lib
opencv_video320d.lib
opencv_videoio320d.lib
opencv_videostab320d.lib
opencv_xfeatures2d320d.lib
opencv_ximgproc320d.lib
opencv_xobjdetect320d.lib
opencv_xphoto320d.lib
opencv_bgsegm320d.lib
opencv_bioinspired320d.lib
opencv_calib3d320d.lib
opencv_ccalib320d.lib
opencv_core320d.lib
opencv_datasets320d.lib
opencv_dnn320d.lib
opencv_dpm320d.lib
opencv_face320d.lib
opencv_features2d320d.lib
opencv_flann320d.lib
opencv_fuzzy320d.lib
opencv_hdf320d.lib
opencv_highgui320d.lib
opencv_imgcodecs320d.lib
opencv_imgproc320d.lib
opencv_line_descriptor320d.lib
opencv_ml320d.lib
opencv_objdetect320d.lib
opencv_optflow320d.lib
opencv_phase_unwrapping320d.lib
opencv_photo320d.lib
opencv_plot320d.lib
opencv_reg320d.lib
opencv_rgbd320d.lib
opencv_saliency320d.lib
opencv_shape320d.lib
opencv_stereo320d.lib
opencv_stitching320d.lib
opencv_structured_light320d.lib
opencv_superres320d.lib
opencv_surface_matching320d.lib
opencv_text320d.lib
opencv_tracking320d.lib
opencv_video320d.lib
opencv_videoio320d.lib
opencv_videostab320d.lib
opencv_xfeatures2d320d.lib
opencv_ximgproc320d.lib
opencv_xobjdetect320d.lib
opencv_xphoto320d.lib
然后点击确定，在点击右下角应用、确定，这个属性配置步骤只要第一次配置好，以后无需配置，还需要在系统环境变量添加opencv动态链接库路径，右键，属性，高级系统设置，环境变量，在系统环境变量找到Path，点击编辑，将此目录D:\opencv3.2\opencv\NewBuild\install\x64\vc14\bin添加进去，一路点击确定，完成设置。
将Debug编译器改成x64， 因为系统是64位，cmake编译源码也是64，属性列表也是64位，在构建OpenCV工程时，注意这里是否为x64，不是就切换到x64
然后在左下角解决方案管理器里，找到test下源文件右键点击新建项，输入文件名main.cpp,扩展名一定是.cpp
编写测试程序
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace std;
int main()
{
Mat src = imread("./1.jpg");
if (src.empty())
{
cout << "Could not load the image" << endl;
return -1;
}
namedWindow("Test", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Test", src);
waitKey(0);
return 0;
}
return 0;
}
点击调试下的 ”运行不调试“
效果如下图
至此，环境搭建完成，强大的Opencv机器视觉才刚刚开始。