在简体中文环境下配置OpenCV可能对一些初学者来说有些困惑。然而，只要按照以下步骤进行操作，就能轻松地配置OpenCV并开始编写图像处理代码。

第一步是下载OpenCV库。可以在OpenCV官方网站（https://opencv.org）上找到最新版本的OpenCV，并且提供了Windows、Linux和MacOS等不同的安装包。在选择合适的安装包后，下载并解压到一个指定的目录中。

接下来，为了能够在代码中调用OpenCV库中的函数，需要进行一些配置工作。

首先，在操作系统的环境变量中添加OpenCV库的路径。在Windows系统中，可以打开“控制面板”，然后选择“系统和安全”，再选择“系统”选项，在弹出的窗口中点击“高级系统设置”。在弹出的窗口中选择“环境变量”，在系统变量中找到“Path”变量，编辑该变量并在其值中添加OpenCV库的路径，多个路径之间使用分号进行分隔。

在Linux系统中，可以通过编辑.bashrc文件的方式配置OpenCV库的路径。使用文本编辑器打开.bashrc文件，并在其中添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/opencv/library/:$LD_LIBRARY_PATH

请将"/path/to/opencv/library/"替换为实际的OpenCV库的路径。

之后，安装OpenCV所需的依赖项。OpenCV库需要一些额外的软件和库来进行编译和运行。可以使用包管理工具来安装这些依赖项。在Ubuntu系统中，可以使用apt-get命令来安装依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev libswscale.dev

在其他Linux发行版上，可能会使用不同的包管理工具来安装依赖项，具体的命令可以参考各自发行版的文档。

在Windows系统中，需要手动下载并安装一些依赖项。例如，需要安装CMake（https://cmake.org）来进行编译，以及Visual Studio来进行开发。可以根据OpenCV官方网站上的指南来了解Windows系统下的依赖项的安装方法。

最后，编译和链接代码时要指定OpenCV库的路径和名称。在C++代码中，需要在文件开头添加以下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

在编译时，需要添加参数来指定OpenCV库的路径和名称。在Linux系统中，可以使用g++命令来进行编译：

g++ -o output_file input_file.cpp `pkg-config --libs --cflags opencv`

在Windows系统中，可以使用Visual Studio或者其他IDE来进行编译。

通过按照以上步骤进行操作，就可以在简体中文环境下成功配置OpenCV，并且开始编写图像处理代码。希望这些指导对于那些有兴趣探索计算机视觉和图像处理的人们来说是有帮助的。

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