Linux开发---usr/bin/c++ :not found

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本文介绍了一个简单的命令来安装lsb-core。使用sudo权限运行apt-get install lsb-core即可完成安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sudo apt-get install lsb-core

直接安装lsb-core就可以了

LLVM报错解决：/usr/bin/ld: cannot find -lz和/usr/bin/ld: cannot find -lncurses
个人博客
06-15 2424
晚上在用LLVM时报错如下： g++ `llvm-config-3.9 --cppflags` -std=c++11 -o compiler main.o `llvm-config-3.9 --libs` `llvm-config-3.9 --ldflags` -lpthread -ldl -lz -lncurses -rdynamic -L/usr/local/lib -ljsoncpp ...
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/usr/bin/c++ not found 处理
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07-28 2069
Linux cmake 编译遇到的问题
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weixin_33859844的博客
05-14 312
如果新装的系统，运行一些很正常的诸如：shutdown，fdisk的命令时，悍然提示：bash:command not found。那么首先就要考虑root 的$PATH里是否已经包含了这些环境变量。主要是这四个：/bin ,/usr/bin,/sbin,/usr/sbin。 四个主要存放的东东：./bin: bin为binary的简写主要放置一些系统的必备执行档例如:cat、cp、chmod d...
ncurses 安装出错：“/bin/sh: 1: -I../C++: not found”
electrocrazy的博客
01-15 3431
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hankern的专栏
09-20 697
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由于/usr/bin 不在PATH 环境变量中,故无法找到该命令
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08-28 5万+
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08-04 1233
centos 服务器 无 vi 软件
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出现一个警告信息，暂时不管 /usr/bin/ld: warning: libopencv_imgcodecs.so.3.2, needed by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.3.2.0, may conflict with libopencv_imgcodecs.so.3.3 /usr/bin/ld: warning: libopencv_imgproc.so.3.2, needed by /usr/lib/x86_64-linux-gn
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06-13 751
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07-20
<think>我们正在解决OpenCV编译过程中的链接器错误。根据引用，用户可能遇到两个问题： 1. 需要正确配置CMake以包含CUDA模块（引用[1]） 2. 针对特定平台（如HISI3559A）需要修改libpng的CMake文件以修复未定义引用（引用[2]） 用户之前尝试强制移除libtiff，但可能因为环境问题失败。现在编译OpenCV时出现链接器错误。 可能的错误原因及解决方案： 1. 未正确链接CUDA相关库：在CMake中需要明确指定所需的OpenCV CUDA模块。 2. 平台特定问题（如ARM NEON指令集）：需要修改第三方库的编译选项。 步骤： 一、确保CMake正确配置CUDA模块 在CMakeLists.txt中，应包含如下查找OpenCV组件的语句（如引用[1]所示）： ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED COMPONENTS core highgui imgproc features2d calib3d cudaarithm cudabgsegm cudafilters cudaimgproc cudawarping cudafeatures2d) ``` 二、修复ARM平台下libpng的NEON支持问题（如引用[2]所示） 修改文件：`3rdparty/libpng/CMakeLists.txt` 在文件开头添加： ```cmake IF(HISI3559A) SET(ARM 1) SET(ENABLE_NEON 1) ENDIF() ``` 注意：如果用户不是HISI3559A平台，但遇到类似未定义引用`png_init_filter_functions_neon`的错误，则可能需要根据实际平台调整条件判断。例如，如果是ARM64平台，可以改为： ```cmake IF(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "aarch64" OR CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR MATCHES "arm") SET(ARM 1) SET(ENABLE_NEON 1) ENDIF() ``` 三、环境问题 之前用户尝试移除libtiff，但可能因为conda环境问题没有成功。建议： 1. 创建一个新的conda环境（避免使用base环境）： ```bash conda create -n opencv_build python=3.9 -y conda activate opencv_build conda install numpy cmake -y ``` 2. 或者完全退出conda环境，使用系统环境编译（避免conda环境中的库干扰）： ```bash conda deactivate ``` 四、重新配置和编译 1. 清除之前的构建： ```bash cd build rm -rf * ``` 2. 运行CMake（根据实际路径调整）： ```bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D WITH_CUDA=ON \ -D CUDA_ARCH_BIN=7.5 \ # 根据GPU计算能力调整 -D CUDA_ARCH_PTX="" \ -D WITH_CUDNN=ON \ -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \ -D ENABLE_NEON=ON \ # 如果是ARM平台 -D BUILD_EXAMPLES=OFF \ .. ``` 3. 如果遇到特定库（如libtiff）的问题，可以尝试在CMake中禁用相关模块（除非需要）： ```cmake -D BUILD_TIFF=OFF ``` 五、其他常见链接错误处理 1. 确保所有依赖库已安装（如libpng, libjpeg等）： ```bash sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev ``` 2. 如果错误涉及C++标准库，可以尝试在CMake中设置C++标准： ```cmake -D CMAKE_CXX_STANDARD=11 ``` 六、编译并安装 ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 七、验证安装 ```bash pkg-config --modversion opencv4 ``` 如果仍然遇到错误，请提供具体的错误信息以便进一步分析。 相关问题： 1. 如何查看GPU的计算能力（CUDA_ARCH_BIN）？ 2. 如何修复OpenCV编译中未定义的引用错误？ 3. 如何配置CMake以启用OpenCV的CUDA支持？ 4. 如何在ARM平台上编译OpenCV？</think>### 解决OpenCV编译中的链接器标志错误 #### 错误原因分析 链接器错误通常由以下原因导致： 1. **依赖库缺失**：缺少必要的系统库或第三方库 2. **符号未定义**：函数声明存在但实现未链接 3. **ABI不兼容**：不同编译器版本生成的二进制不兼容 4. **链接顺序错误**：库文件链接顺序不正确 #### 解决方案（分步操作） ##### 1. 修复CUDA相关链接问题（基于引用[1]） ```cmake # 在您的CMakeLists.txt中确保包含以下组件 find_package(OpenCV REQUIRED COMPONENTS core highgui imgproc features2d calib3d cudaarithm cudabgsegm cudafilters cudaimgproc cudawarping cudafeatures2d ) # 添加以下链接指令 target_link_libraries(your_target PRIVATE ${OpenCV_LIBS} CUDA::cudart CUDA::cublas CUDA::cufft ) ``` ##### 2. 修复ARM平台NEON支持问题（基于引用[2]） 修改 `3rdparty/libpng/CMakeLists.txt`： ```cmake # 在文件开头添加 if(ARM OR AARCH64) set(ARM 1) set(ENABLE_NEON 1) add_definitions(-DPNG_ARM_NEON_OPT=1) endif() ``` ##### 3. 通用解决方案 ```bash # 清理构建目录 cd ~/Downloads/opencv-4.7.0/build rm -rf * # 重新配置CMake（关键参数） cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D WITH_CUDA=ON \ -D CUDA_ARCH_BIN=7.5 \ # 根据您的GPU架构修改 -D CUDA_FAST_MATH=ON \ -D WITH_CUDNN=ON \ -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \ -D ENABLE_NEON=ON \ # ARM平台需启用 -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ .. ``` ##### 4. 修复libtiff依赖问题（基于您之前的操作） ```bash # 创建纯净编译环境 conda create -n opencv_build python=3.9 -y conda activate opencv_build conda install numpy cmake -y # 强制移除冲突库 conda remove --force libtiff libpng -y ``` ##### 5. 完整编译命令 ```bash cd ~/Downloads/opencv-4.7.0/build cmake .. 2>&1 | tee cmake.log # 保存日志 make -j$(nproc) VERBOSE=1 2>&1 | tee build.log # 详细输出 sudo make install ``` #### 常见错误处理 1. **未定义符号错误**： ```bash nm -gC your_library.so | grep missing_symbol ``` 在链接命令中添加 `-Wl,--no-as-needed` 标志 2. **ABI不兼容**： ```cmake # 在CMakeLists.txt中添加 set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON) ``` 3. **CUDA链接错误**： ```cmake find_package(CUDA REQUIRED) include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS}) ``` #### 验证安装 ```bash # 检查OpenCV版本 pkg-config --modversion opencv4 # 验证CUDA支持 python -c "import cv2; print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount())" ``` #### 附加建议 1. 使用 `ccmake` 交互式工具检查配置： ```bash sudo apt-get install cmake-curses-gui ccmake .. ``` 2. 检查系统库版本一致性： ```bash ldd -r opencv_core | grep "not found" ``` > 建议始终保留编译日志（cmake.log/build.log），它们包含解决链接问题的关键信息[^1][^2]
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