OpenCV3.3: http://opencv.org/releases.html 下载源文件
CMake：https://cmake.org/download/ 我下载的是3.9.2版本64位 contrib：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.3.0
下载完成后解压OpenCV3.3和contrib到D:\openCV （路径可以自己决定） ,安装CMake
打开刚刚安装的CMake 按照图中的序号进行 1.选取opencv3.3的解压文件，我的是D:\openCV\opencv-3.3.0 2新建一个文件存放opencv编译后的文件，我的是D:\openCV\OpenCV 3.在第三步中选取“visual studio 15 2017 Win64”，然后确定即可。
然后等将近十分钟或者更慢，当完成之后将contrib的解压文件中的modules文件路径填到如下图所示的位置（我填的路径是D:\openCV\opencv_contrib-3.3.0\modules） 然后点击Generate即可。 稍等。。。。。。
常见错误：
1.Error in configuration process, project files may be invalid
解决办法：
出现以上错误的原因是：路径问题，我们应该使用后面的...来选择路径。
你会发现通过Windows的复制黏贴的路径是以\开始，而通过软件选择的是以/开始，注意区别。
完成之后，到刚刚新建的文件夹中，我的是D:\openCV\OpenCV 在其中用VS2017的方式打开OPENCV.sln 如上图右键“解决方案”选择重新生成解决方案 稍等。。。。。。 上一步完成后，右键INSTALL，选择“仅用于项目”，选择“仅生成INSTALL” opencv编译好了，但由于在Release环境下所以生成的是仅用于Release环境的DLL文件，如果想在Debug模式下使用，需要在在VS下将Release改成Debug，然后重复在VS2017的步骤，这样就生成了可以在Debug模式下使用的DLL文件了。
VS2017配置opencv3.3并配置
打开小娜，查找“系统环境”点击“编辑系统环境变量” 如上图，点击“环境变量” 如上图，选择“系统变量”中的“Path”编辑
如上图，添加编译后生成的opencv文件中install文件的x64\vc15\bin文件路径，我的如图。
添加完后，重启计算机，使环境生效。
打开VS2017， 文件–>新建–>项目 选择“Windows控制台应用程序” 解决方案配置为debug（或Release），解决方案平台为x64
项目–>属性–>VC++目录–>包含目录
如上图，添加编译后在OpenCV目录中生成的install\include的路径 。 我的如图
在点击“库目录”，添加编译后在OpenCV中生成的install\x64\vc15\lib的目录。我的是 D:\openCV\OpenCV\install\x64\vc15\lib
完成后，点击右栏的“连接器”–>”输入”–>添加左栏的”附加依赖项” Debug下，附加依赖项： opencv_aruco330d.lib opencv_bgsegm330d.lib opencv_bioinspired330d.lib opencv_calib3d330d.lib opencv_ccalib330d.lib opencv_core330d.lib opencv_datasets330d.lib opencv_dnn330d.lib opencv_dpm330d.lib opencv_face330d.lib opencv_features2d330d.lib opencv_flann330d.lib opencv_fuzzy330d.lib opencv_highgui330d.lib opencv_img_hash330d.lib opencv_imgcodecs330d.lib opencv_imgproc330d.lib opencv_line_descriptor330d.lib opencv_ml330d.lib opencv_objdetect330d.lib opencv_optflow330d.lib opencv_phase_unwrapping330d.lib opencv_photo330d.lib opencv_plot330d.lib opencv_reg330d.lib opencv_rgbd330d.lib opencv_saliency330d.lib opencv_shape330d.lib opencv_stereo330d.lib opencv_stitching330d.lib opencv_structured_light330d.lib opencv_superres330d.lib opencv_surface_matching330d.lib opencv_text330d.lib opencv_tracking330d.lib opencv_video330d.lib opencv_videoio330d.lib opencv_videostab330d.lib opencv_viz330d.lib opencv_xfeatures2d330d.lib opencv_ximgproc330d.lib opencv_xobjdetect330d.lib opencv_xphoto330d.lib
Release下，附加依赖项; opencv_aruco330.lib opencv_bgsegm330.lib opencv_bioinspired330.lib opencv_calib3d330.lib opencv_ccalib330.lib opencv_core330.lib opencv_datasets330.lib opencv_dnn330.lib opencv_dpm330.lib opencv_face330.lib opencv_features2d330.lib opencv_flann330.lib opencv_fuzzy330.lib opencv_highgui330.lib opencv_img_hash330.lib opencv_imgcodecs330.lib opencv_imgproc330.lib opencv_line_descriptor330.lib opencv_ml330.lib opencv_objdetect330.lib opencv_optflow330.lib opencv_phase_unwrapping330.lib opencv_photo330.lib opencv_plot330.lib opencv_reg330.lib opencv_rgbd330.lib opencv_saliency330.lib opencv_shape330.lib opencv_stereo330.lib opencv_stitching330.lib opencv_structured_light330.lib opencv_superres330.lib opencv_surface_matching330.lib opencv_text330.lib opencv_tracking330.lib opencv_video330.lib opencv_videoio330.lib opencv_videostab330.lib opencv_viz330.lib opencv_xfeatures2d330.lib opencv_ximgproc330.lib opencv_xobjdetect330.lib opencv_xphoto330.lib
程序测试：
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat img = imread("2.jpg"); imshow("1",img); waitKey(0); //getchar(); return 0; }将一幅图片放入有main.c文件的文件夹中，重命名为“2.jpg”
运行！
结果：
完成！
