安装opencv_contrib-4.6.0报错cannot convert ‘ceres::SubsetManifold*’ to ‘ceres::LocalParameterization*’

部署运行你感兴趣的模型镜像

安装opencv_contrib-4.6.0报错cannot convert ‘ceres::SubsetManifold*’ to ‘ceres::LocalParameterization*’

说明

安装opencv_contrib-4.6.0报错,如下

/opencv-4.6.0/opencv_contrib-4.6.0/modules/sfm/src/libmv_light/libmv/simple_pipeline/bundle.cc:553:37: error: cannot convert ‘ceres::SubsetManifold*’ to ‘ceres::LocalParameterization*’
  553 |                                     constant_translation_manifold);
      |                                     ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
      |                                     |
      |                                     ceres::SubsetManifold*

解决

github中的解决方法
在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.9

PyTorch 2.9

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

在编译OpenCV 4.6.0时找不到 `/usr/local/opencv_contrib-4.6.0/modules/viz/misc/python/python_viz.hpp` 文件,可尝试以下解决方案: ### 检查文件是否存在 要先确认该文件是否确实存在于指定路径。可以使用以下命令检查: ```bash ls /usr/local/opencv_contrib-4.6.0/modules/viz/misc/python/python_viz.hpp ``` 若文件不存在,可能是 `opencv_contrib` 源码未完整下载或者在解压过程中出现问题。可以重新下载并解压 `opencv_contrib` 源码: ```bash wget -O opencv_contrib-4.6.0.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.6.0.zip unzip opencv_contrib-4.6.0.zip -d /usr/local ``` ### 检查路径设置 要确保在编译OpenCV时,正确指定了 `opencv_contrib` 的路径。在使用 `cmake` 配置编译选项时,需要设置 `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 变量指向 `opencv_contrib` 的 `modules` 目录。示例命令如下: ```bash mkdir build cd build cmake -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/usr/local/opencv_contrib-4.6.0/modules .. ``` ### 清理缓存并重新编译 有时候,之前的编译缓存可能会导致问题。可以清理缓存并重新进行编译: ```bash cd build rm -rf * cmake -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/usr/local/opencv_contrib-4.6.0/modules .. make -j$(nproc) sudo make install ``` ### 检查文件权限 确保文件和目录具有足够的权限,以便编译器可以访问。可以使用以下命令修改权限: ```bash chmod -R 755 /usr/local/opencv_contrib-4.6.0 ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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