VS2015+opencv3+opencv_contrib+dlib配置过程和问题记录

本文详细介绍了在Windows环境下配置OpenCV3.4.1及opencv_contrib模块的过程,并提供了解决配置过程中出现的常见问题的方法。同时,文章还涵盖了dlib的安装与调试步骤,以及解决相关编译错误的具体方案。

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

opencv3+opencv_contrib配置

配置需要用到编译工具Cmake,详细过程网上比较全,参考了这个OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib编译(Windows)

编译过程如上文所示,VS的配置过程如下(这里包括opencv的配置和opencv_contrib的配置):
(我的opencv_contrib目录跟上文不一样)
1、配置包含目录
在属性页,选择左侧配置属性–>VC++目录,编辑包含目录,添加如下路径:
在这里插入图片描述

2、编辑库目录,这里可自行选择编译平台,我选的release、x64,配置如下:
在这里插入图片描述

3、配置链接器输入依赖项
在这里插入图片描述

这一步,我的C:\OpenCV3.2.0\opencv_contrib\win-install\x64\vc14\lib目录下原本没有上面的opencv_tracking320.lib文件,如果不添加的话,项目编译会报错:
LNK2019:无法解析的外部符号 "public: bool cdecl cv::Tracker::init(class cv::Mat const &,class cv::Rect const &)" (?init@Tracker@cv@@QEAA_NAEBVMat@2@AEBV?$Rect@N@2@@Z),该符号在函数 main 中被引用

解决方法:
于是强行从C:\OpenCV3.2.0\opencv_contrib\lib\Release目录下将该lib文件copy到C:\OpenCV3.2.0\opencv_contrib\win-install\x64\vc14\lib目录,然后在上图中的链接器中添加该lib,错误解决。
主要参考了博客win10 下的opencv3.2.0实现tracker常见问题
(上面第三个dlib文件是下面要讲的dlib的配置)

上面用的包是之前实验室电脑上别人编译好的,这次自己编译了一次OpenCV3.4.1+opencv_contrib,参考博客OpenCV3.4.1+opencv_contrib编译:windows 10
这篇博客用的方法不同之处在于,用cmake编译的时候购选了BUILD_opencv_world,这样,在后面使用过程中,只需将库目录和包含目录指定到build目录的install文件夹下x64/vc14/lib和include文件夹,不需要再添加别的文件了。 还是需要加.lib文件到链接器下的附加依赖项中,否则会报“无法解析的外部符号”等错误。
配置好之后报了一个错:“由于找不到opencv_world341d.dll,无法继续执行代码。尝试重新安装程序以解决此问题”
原因是我没有把opencv的动态链接库文件添加到系统路径,将“xxx\opencv-3.4.1build\bin\Debug”添加到系统路径即可。

dlib配置

主要参考Dlib机器学习笔记1 – Windows下的编译安装调试(超详细,菜鸟也成功)
配置完之后还遇到以下几个问题:
1、USER_ERROR__inconsistent_build_configuration__see_dlib_faq_2
项目右键->添加现有项->添加dlib-all目录下的source.cpp文件
还有相关问题参考博客:VS2015+DLIB19.10配置, dlib_faq_2和dlib_faq_1问题解决

2、添加上述文件后,可能会出错:找不到png.h
解决方法是定位错误发生的位置,将#include<png.h>改为静态路径#include"D:/ycc/dlib-19.15/dlib/external/libpng/png.h"

3、可能出错:找不到jpeglib.h
配置属性》c/c++》预处理器中的预处理器定义
添加DLIB_JPEG_STATIC

4、还可能出现一大串无法解析外部符号的错误
不知道这个错误的原因是什么,之前是在控制台用cmake编译的dlib,发生如上错误,后来用cmake-gui+vs2015(也就是博客Dlib机器学习笔记1 – Windows下的编译安装调试(超详细,菜鸟也成功)
中的方法编译之后,问题解决了。

网上还有一些解决问题的偏方,试过才知不可信。现在多跳坑以后才能预见坑。

### 安装配置OpenCVdlib库 #### Windows操作系统上的安装过程 对于Windows用户而言,在安装Python版本的OpenCV之前,建议先通过Anaconda来管理环境。这不仅简化了依赖项的解决,还使得包管理虚拟环境创建更加便捷。 - **安装Anaconda** 访问官方网站下载并按照指示完成Anaconda的安装[^2]。 - **创建新的Conda环境** 使用命令`conda create --name opencv_env python=3.x anaconda`创建一个新的环境,其中`opencv_env`是新环境的名字而`python=3.x`指定了所需的Python版本。 - **激活该环境** 输入`activate opencv_env`以启用此环境。 - **安装OpenCV-Python** 推荐的方式是从官方渠道获取最新稳定版:`pip install opencv-python-headless` 或者 `pip install opencv-contrib-python` 如果需要额外模块的话。 - **安装dlib** 对于dlib来说,由于其依赖CMake编译工具链,因此还需要确保已正确设置了Visual Studio Build Tools或完整的IDE。之后可以通过pip直接安装:`pip install dlib` ```bash # 创建并激活环境 conda create --name opencv_env python=3.8 anaconda activate opencv_env # 安装必要的库 pip install opencv-python-headless pip install dlib ``` #### Linux操作系统上的安装指南 在Linux平台上,通常推荐利用系统自带的包管理系统来进行初步设置,然后再借助pip补充其他组件。 - **更新APT源列表** 执行`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y`刷新本地缓存并升级现有软件包至最新状态。 - **安装构建工具其他必需品** 这一步骤涉及到了一些辅助性的程序服务,比如cmake、g++等,它们对于成功编译某些第三方库至关重要。执行如下指令: ```bash sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev \ libpng12-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev \ libx264-dev libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran python3-pip python3-numpy ``` - **安装OpenCV** 利用pip可以直接安装适用于Python的OpenCV绑定: ```bash pip3 install opencv-python-headless ``` - **安装dlib** 同样地,也可以采用pip方式轻松获得dlib的支持: ```bash pip3 install dlib ``` ```bash # 更新系统并安装前置条件 sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install build-essential cmake ... # 安装所需库 pip3 install opencv-python-headless pip3 install dlib ```
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值