安装opencv的备份

本文详细介绍了如何在Visual Studio 2010中配置OpenCV环境,包括安装步骤、配置路径及解决常见错误的方法。适用于初学者快速上手。

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

1.安装好opencv

2.安装好vs2010

(1)最好要在工具栏添加“开始执行(不调试)”(ctrl+f5)

(2)添加opencv

可执行文件目录(以下为本机目录)

D:\opencv\opencv\build\x86\vc10\bin;

引用目录

D:\opencv\opencv\build\include;D:\opencv\opencv\build\include\opencv;D:\opencv\opencv\build\include\opencv2;

库目录

D:\opencv\opencv\build\x86\vc10\lib;

调取文件时要添加“项目->属性页->调试->命令参数”


遇到的问题:

1.出现1>CGALTEST510.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "classboost::system::error_category const & __cdeclboost::system::system_category(void)"(?system_category@system@boost@@YAAEBVerror_category@12@XZ),该符号在函数 "void __cdecl boost::system::`dynamicinitializer for 'native_ecat''(void)"(??__Enative_ecat@system@boost@@YAXXZ) 中被引用

右击项目,选择“属性”--“链接器”--“输入”--“附加依赖项”

opencv_calib3d249.lib

opencv_calib3d249d.lib

opencv_contrib249.lib

opencv_contrib249d.lib

opencv_core249.lib

opencv_core249d.lib

opencv_features2d249.lib

opencv_features2d249d.lib

opencv_flann249.lib

opencv_flann249d.lib

opencv_gpu249.lib

opencv_gpu249d.lib

opencv_highgui249.lib

opencv_highgui249d.lib

opencv_imgproc249.lib

opencv_imgproc249d.lib

opencv_legacy249.lib

opencv_legacy249d.lib

opencv_ml249.lib

opencv_ml249d.lib

opencv_nonfree249.lib

opencv_nonfree249d.lib

opencv_objdetect249.lib

opencv_objdetect249d.lib

opencv_ocl249.lib

2.出现“无法启动此程序,因为计算机中丢失opencv_core249.dll”

将opencv的bin文件夹里的全部拷贝到C:\Windows\SysWOW64里面(电脑是64位)



 


<think>好的,用户想在树莓派5上安装OpenCV,我需要根据提供的引用资料来整理步骤。首先,用户提供的引用有三个,其中引用[2]和[3]提到了树莓派5B和安装OpenCV的方法。引用[1]的方法虽然简单,但可能适用于旧版本系统,而树莓派5B使用的是Debian 12 Bookworm,可能需要更详细的步骤。 首先,我需要确认系统版本。引用[2]提到树莓派5B用的是Raspberry Pi OS 64位(基于Debian 12),所以步骤需要适配这个系统。用户可能已经安装了Python,但需要确认Python版本,比如Python 3.9或更高,这可能影响OpenCV安装方式。 接下来,换源是关键,引用[3]强调了换源的重要性,可能需要将默认源更换为国内镜像,如清华源或阿里云源,以确保安装过程中的依赖项下载顺利。这可以避免网络问题导致的安装失败。 然后,安装方法有两种:直接使用apt安装或者从源码编译。引用[1]提到直接安装python3-opencv,这种方法简单快捷,但可能版本较旧。如果用户需要最新版本或特定功能,可能需要编译安装,但编译过程耗时长且容易出错,需要详细说明依赖项的安装和编译选项的设置。 另外,引用[2]提到使用Anaconda安装的可能,但用户的问题中没有明确是否需要。如果用户熟悉Anaconda,可以提供一个额外的选项,但需要确保与树莓派5的兼容性。 测试安装后的步骤也很重要,用户可能需要运行一个简单的Python脚本验证OpenCV是否正确安装,比如打印版本号或读取图像文件。这部分需要简洁明了,确保用户能轻松验证结果。 用户可能遇到的常见问题包括依赖项缺失、编译错误或版本冲突,应该在注意事项中提前说明,比如建议先更新系统、备份数据,以及如何处理安装失败的情况。此外,提醒用户安装过程可能需要较长时间,特别是编译安装,可能需要耐心等待。 最后,生成的相关问题需要覆盖安装后的使用、优化、常见错误解决和应用场景,这样用户如果有进一步需求可以自行参考。例如,如何用OpenCV进行图像处理,优化安装后的性能,或者解决摄像头无法识别的问题。 总结下来,回答需要结构清晰,分步骤指导,同时涵盖不同安装方法,注意事项,以及验证步骤,确保用户能顺利完成安装并根据自身需求选择最适合的方法。</think>### 树莓派5 安装 OpenCV 教程 #### 方法一:通过 apt 直接安装(简单快捷,适合基础需求) 1. **更新系统软件包列表** 确保系统处于最新状态: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 2. **安装 OpenCV 的 Python 绑定包** 使用 apt 直接安装预编译的 OpenCV 包: ```bash sudo apt install python3-opencv # 适用于 Python3 的 OpenCV[^1][^3] ``` 3. **验证安装** 运行 Python 解释器并输入以下代码: ```python import cv2 print(cv2.__version__) # 输出版本号(如 4.5.1) ``` --- #### 方法二:从源码编译安装(适合自定义功能或最新版本) 1. **安装依赖项** OpenCV 编译需要大量依赖库,需提前安装: ```bash sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libtiff5-dev \ libjpeg-dev libpng-dev libopenexr-dev libxine2-dev libgstreamer1.0-dev \ libgstreamer-plugins-base1.0-dev python3-dev python3-numpy ``` 2. **克隆 OpenCV 源码** ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv mkdir build && cd build ``` 3. **配置编译选项** ```bash cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. ``` 4. **编译并安装** ```bash make -j4 # 根据 CPU 核心数调整(树莓派5建议使用 -j4) sudo make install ``` 5. **验证安装** 与方法一相同,检查 Python 中是否能导入 `cv2`。 --- #### 注意事项 1. **换源加速(国内用户必做)** 若下载依赖缓慢,需替换为国内镜像源(如清华源、阿里云源)[^3]: ```bash sudo sed -i 's|raspbian.raspberrypi.org|mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian|g' /etc/apt/sources.list sudo apt update ``` 2. **系统兼容性** 树莓派5B 需使用 **64位系统**(如 Raspberry Pi OS Bookworm)[^2],32位系统可能无法编译最新版 OpenCV。 3. **安装时间** 源码编译需 **1-3小时**,建议连接稳定电源并保持散热。 ---
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