visual studio Debug模式下,opencv cv::imshow读取图片为空

本文解决了一个在Visual Studio 2015 Debug x86模式下使用OpenCV遇到的错误:AssertionFailed(size.width>0&&size.height>0)。通过调整附加依赖项中的lib文件和添加缺失的dll文件,成功解决了该问题。

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版本Visual studio2015

错误:OpenCV Error: Assertion Failed (size.width>0 && size.height>0)

在测试opencv程式时,出现了以上这个错误,模式为Debug x86,仅仅是在这个模式下报错,在Release x86模式、Debug x64模式和Releasex64模式都正常运行。
首先我之前在visual studio2015已经配置好了x64的opencv,现在是配置x86的,所以发现了这个错误。网上有的说是路径写得不对,不能写相对路径,要写绝对路径,但我写的就是绝对路径,所以我不是这个问题,以下是我的解决方法。

问题解决:

一、在配置附加依赖项时,我把全部.lib都添加进去了,注意,这些lib是有分Debug模式和Release模式的,后面有"d"的是Debug模式,没有"d"的是release模式,我没有管带"d"或者不带"d"的,把全部lib都填进去了,觉得添加得多准没错,有的版本可能是可以的,比如我之前配置的x64 ,我也是把带"d"和不带的都添加进去了,但没这个问题,也不知道为什么x86的会出现这个问题,所以在Debug模式下把没有带"d"的全部删除!
在这里插入图片描述

这里有必要简单说一下Debug模式和Release模式,这两种模式是不一样的,总体来说Debug模式在语法编译上要比较严格些,而Release模式会忽略一些错误,所以即使有一点瑕疵并不影响运行,具体的区别可以度娘一下。

二、把Debug模式下附加依赖项带"d"的库删除以后,这个读取图片为空的报错就没了,但又会报两个错。
1、计算机丢失msvcp120d.dll
2、计算机丢失msvcr120d.dll

这个很简单,就是缺少了dll文件,就去百度下载这两个dll,然后把这两个dll放在你配置opencv系统环境的bin文件夹中,我的路径E:\opencv_86\opencv\build\x86\vc12\bin;
在这里插入图片描述

配置完以后,再重新启动一下visual studio,运行程式,就没问题了!

<think>嗯,用户之前问过如何用OpenCV和CUDA将图像读取到锁页内存,现在又问如何在Visual Studio里配置才能使用cv::cuda。看起来用户可能正在尝试配置开发环境,以便在项目中使用OpenCV的CUDA模块。我需要详细地解释配置步骤,确保他们能顺利设置。 首先,用户可能已经安装了OpenCV,但可能没有正确配置支持CUDA的版本。需要提醒他们检查是否安装了带有CUDA支持的OpenVC版本,因为默认的预编译版本可能不包含CUDA模块。这时候需要指导他们如何从源码编译OpenCV,或者找到预编译的CUDA版本。 接下来,用户可能对Visual Studio的项目配置不太熟悉,比如包含目录、库目录的设定,以及链接库的添加。需要分步骤说明如何在项目属性中添加这些配置,特别是针对不同平台(x64)和配置(Debug/Release)的区别。同时,可能需要指出不同OpenCV版本对应的库文件名,比如opencv_world455d.lib这样的命名规则。 另外,用户可能会遇到CUDA驱动和工具包的兼容性问题。需要提醒他们安装正确版本的CUDA Toolkit,并确保显卡驱动支持该版本。同时,系统环境变量的设置也是关键,尤其是Path中添加OpenCV的bin目录,避免运行时找不到DLL的问题。 测试环节也很重要,提供一个简单的测试代码示例,让用户验证配置是否成功。如果测试代码能够编译运行并调用CUDA函数,说明配置正确。否则需要检查之前的步骤,比如路径是否正确,库文件是否存在,以及是否使用了正确的配置(Debug/Release)。 可能用户的问题中还隐藏着更深的需求,比如他们可能在处理图像处理项目时需要GPU加速,所以除了配置环境,可能还需要一些优化建议,比如数据传输和内核调用的最佳实践。这时候可以补充一些性能优化的提示,帮助他们更好地利用CUDA加速。 最后,需要提醒用户注意常见错误,比如库文件版本不匹配、环境变量未设置、项目平台配置错误等,这些都可能导致编译或运行时错误。提供一些排查方法,比如检查输出目录是否有DLL,使用依赖查看工具等,能帮助他们自主解决问题。 总结下来,回答需要结构清晰,逐步引导用户完成配置,同时预见到他们可能遇到的问题,给出解决方案和验证方法,确保他们能顺利在Visual Studio中使用cv::cuda模块。</think>以下是配置Visual Studio以使用OpenCV CUDA模块的分步指南: --- ### **1. 前置条件准备** #### **(1) 安装CUDA Toolkit** - 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit - 选择与显卡驱动兼容的版本(如CUDA 11.x或12.x) - 验证安装:命令行执行 `nvcc --version` #### **(2) 安装带CUDA支持的OpenCV** - **选项1**:下载预编译的OpenCV-CUDA版本(推荐[OpenCV官方Windows包](https://opencv.org/releases/)) - **选项2**:手动编译OpenCV(需CMake): ```bash cmake -DWITH_CUDA=ON -DOPENCV_DNN_CUDA=ON -DBUILD_EXAMPLES=ON .. ``` --- ### **2. Visual Studio项目配置** #### **(1) 创建新项目** - 选择 **C++项目**,设置平台为 **x64** #### **(2) 配置包含目录** 右键项目 → 属性 → **VC++目录** → **包含目录**: ``` [OpenCV安装路径]\include [OpenCV安装路径]\include\opencv2 [CUDA安装路径]\include ``` #### **(3) 配置库目录** → **库目录**: ``` [OpenCV安装路径]\x64\vc16\lib [CUDA安装路径]\lib\x64 ``` #### **(4) 添加依赖库** → **链接器** → **输入** → **附加依赖项**: ``` opencv_world455d.lib # Debug模式 opencv_world455.lib # Release模式 cudart_static.lib # CUDA运行时库 ``` --- ### **3. 环境变量配置** - 添加OpenCV的DLL路径到系统PATH: ``` [OpenCV安装路径]\x64\vc16\bin ``` --- ### **4. 测试代码** ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/cudawarping.hpp> int main() { // 检查CUDA设备 if (cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount() == 0) { std::cerr << "未检测到CUDA设备!" << std::endl; return -1; } // 读取图像到GPU cv::Mat img_host = cv::imread("test.jpg"); cv::cuda::GpuMat img_gpu; img_gpu.upload(img_host); // 执行GPU操作(示例:缩放) cv::cuda::GpuMat resized_gpu; cv::cuda::resize(img_gpu, resized_gpu, cv::Size(640, 480)); // 回传结果 cv::Mat resized_host; resized_gpu.download(resized_host); cv::imshow("Result", resized_host); cv::waitKey(0); return 0; } ``` --- ### **5. 常见错误排查** | **问题现象** | **解决方案** | |----------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | 链接错误 `LNK2019` | 检查附加依赖项中的库文件名是否与安装版本匹配(如`opencv_world455d.lib`) | | 运行时提示缺少DLL | 确认系统PATH包含OpenCV的`bin`目录,或手动将DLL复制到`.exe`所在目录 | | `cv::cuda`命名间不可用 | 检查OpenCV是否编译了CUDA模块(查看OpenCV的`version.hpp`中的`HAVE_CUDA`宏) | | GPU设备未检测到 | 更新显卡驱动,确认CUDA版本与驱动兼容 | --- ### **6. 性能优化建议** 1. **减少主机-设备数据传输**:尽量在GPU内存中完成连续操作 2. **使用流(Stream)异步处理**: ```cpp cv::cuda::Stream stream; img_gpu.upload(img_host, stream); stream.waitForCompletion(); ``` 3. **避免频繁内存分配**:复用`GpuMat`对象 --- ### **附:配置验证截图** ![配置成功截图](https://placehold.co/600x400/png?text=运行后显示缩放图像即成功) 通过以上步骤,即可在Visual Studio中正常调用`cv::cuda`模块。如果遇到问题,建议使用`cv::cuda::printCudaDeviceInfo()`输出GPU设备信息辅助诊断。
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