Vscode C++版opencv编译配置报错记录

说明: 由于本文章重点在于解决本人opencv编译时遇到的一些问题,所以不给出详细的配置过程。详细可参考下面下方链接。希望这些错误也能帮助其他人快速解决问题。

VScode搭建Opencv(C++开发环境)_vscode opencv-优快云博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.youkuaiyun.com/qq_45022687/article/details/120241068需要特别说明的时是,要注意cmake版本与opencv版本,最好与本人这次配置的相同,否则可能遇到不一样的错误。

配置版本说明:

1、Mingw编译器:选择最新的即可

2、cmake版本 3.21.3

3、opencv版本 4.5.5

1、问题一 

使用cmake-gui进行configure时,提醒如下图所示的warning显示ffmpeg无法下载(不会阻断cmake进程),这是因为我们的网络无法去访问对应的网址,这里不是科学上网的问题(我用科学上网工具也会报错)。之后我们可以到cmakeDownloadlog.txt中去寻找ffmpeg的下载链接,进行手动下载。

打开对应位置的的CmakeDownloading.txt,如下图所示。

上面的日志文件中记录了下载对应文件的链接,例如 8862c87496e2e8c375965e1277dee1c7-fmpeg version.cmake文件,对应的下载链接为后面的https:/tawgithubusercontent.com/ops3rdparty/4d348507d156ec797a88a887cfa7f9129a35afac/ffmpeg/ffmpeg version.cmake(注意这个网址是无法直接访问的,需要使用github加速),加速方法为:在网址前加:https://ghproxy.com/,最终为https://ghproxy.com/https:/tawgithubusercontent.com/ops3rdparty/4d348507d156ec797a88a887cfa7f9129a35afac/ffmpeg/ffmpeg version.cmake,这样就可以下载文件,之后分别将下载好的三个文件替换C:\opencv\sources\.cache\ffmpeg中的三个文件,并重新命名为MD5码+文件名。MD5在CmakeDownLog.txt中有记录,

比如ffmpeg_version.cmake 的MD5码为8862c87496e2e8c375965e1277dee1c7,

则需要重新命名为:8862c87496e2e8c375965e1277dee1c7-fmpeg version.cmake

2、问题二

在使用mingw32-make -j 8 进行编译之后,报如下错误

这里是因为uintptr_t数据类型不存在,这是因为在C:/opencv/build/x64/minGW/3rdparty/ade/ade-0.1.1f/sources/ade/include/ade/typed_graph.hpp中缺少头文件(C:/opencv/build/x64/minGW是我自己创建的,在cmake-gui中的build路径),加上头文件#include <cstdint>即可解决。

3、问题三

也发生在mingw32-make -j 8 之后,报错如下所示。

通过阅读错误可以发现,find_if_not函数的第三个参数被判断为 <unresolved overloaded function type>,即判断为未解析重载的重载函数类型,编译器无法判断他用的是哪一个,编译器列出了isspace的重载版本所在的目录(图中的In file included from: ***),解决方法就是指定isspace为algorithm对应的版本,确定C:\opencv\sources\modules\gapi\src\api\gcomputation.cpp中包含了#include <algorithm>的头文件,之后在find_if_not的isspace参数前加入全局作用域,代表它使用的是algorithm中的isspace,即::isspace即可解决问题

解决了如上几个错误,再次mingw32-make -j 8就成功了!!!之后进行install即可。

### 如何在 VSCode配置编译 Python OpenCV 项目 #### 安装必要的软件包 为了成功地在 Visual Studio Code (VSCode) 中使用 Python 和 OpenCV 进行开发,需确保已安装 Python 解释器以及所需的库。对于 OpenCV 的安装可以通过 pip 工具完成。 ```bash pip install opencv-python ``` 如果计划使用额外的功能模块比如 SIFT 或 SURF,则还需要安装 `opencv-contrib-python` 库[^2]: ```bash pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17 ``` 注意本号的选择是为了兼容特定的操作系统架构;上述命令适用于 Windows 64位系统下的 Python 3.6 本。 #### 设置 VSCode 开发环境 一旦完成了 Python 和所需库的安装,接下来就是在 VSCode 内创建一个新的工作区并配置相应的设置来支持 Python 脚本编写与调试功能。 - 打开 VSCode 并通过扩展市场安装官方提供的 "Python" 插件。 - 创建新的文件夹作为项目的根目录,并将其添加到 VSCode 中。 - 使用终端窗口执行前述提到的 pip 命令以确保所有依赖项都已被正确加载至当前环境中。 - 对于更复杂的构建流程或自定义 CMakeLists.txt 文件的情况,可以考虑利用 CMake Tools 扩展简化跨平台构建过程[^3]。 #### 测试配置是否有效 最后一步是验证一切正常运作的方法之一就是尝试运行一段简单的测试代码片段来看能否顺利调用 OpenCV 函数而不报错。 ```python import cv2 print(cv2.__version__) img = cv2.imread('example.jpg') cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段程序会读取一张图片显示出来,以此确认 OpenCV 是否被正确集成到了 Python 环境里并且可以在 VSCode 下正常使用[^1]。
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