Устанавливаем на карту памяти Raspbian.
Для этого в Windows:

1. скачиваем Raspbian https://www.raspberrypi.org/downloads/ и разархивируем его
2. скачиваем и устанавливаем Etcher https://etcher.io
3. записываем при помощи Etcher образ на карту памяти
4. загружаемся в ОС, подключаем RaspberryPi к интернету, обновляем ОС до актуального состояния:
   • apt-get update
   • apt-get upgrade
5. настраиваем RaspberryPi raspi-config
   • Interfacing Options -> Camera
   • Overclock -> Modest
   • Advanced Options -> Expand Filesystem
   • перезагружаемся и проверяем, что файловая система расширена на весь объем карты памяти df -h
6. выключаем RaspberryPi, подключаем камеру, включаем питание, проверяем работоспособность и правильность подключения камеры raspistill -o cam.jpg и vcgencmd get_camera
7. устанавливаем необходимые пакеты apt-get install build-essential cmake pkg-config
8. устанавливаем библиотеки OpenCV apt-get install libopencv-dev
9. устанавливаем Code:Blocks apt-get install codeblocks
10. запускаем и настраиваем Code:Blocks
    • Project -> Build options -> Compiler settings -> Compiler Flags -> C++11 + O3
    • Linker settings -> Link libraries -> Add (/usr/lib/arm-linux-gnueabihf/)
    • узнать расположение библиотек в системе можно выполнив pkg-config --libs opencv или find / -name "libopencv*"
    • наличие пакетов в системе поможет проверить apt search
11. переводим камеру в режим трансляции modprobe bcm2835-v4l2
12. возможно придется сделать mknod /dev/video0 c 81 0
13. проверить корректность распознавания камеры можно при помощи v4l2-ctl --list-devices, а вывести возможные режимы работы камеры поможет v4l2-ctl --list-formats
14. убеждаемся в работоспособности связки:
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
int main()
{
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) return 1;
cv::Mat frame;
cv::namedWindow("win",1);
while (cvWaitKey(10)!=32)
{
cap >> frame;
cv::imshow("win", frame);
}
return 0;
}