关于opencv 报错

最新推荐文章于 2024-01-25 10:11:36 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： opencv 计算机视觉 人工智能
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未定义标识符 "CV_WINDOW_AUTOSIZE"

加入头文件 #include <opencv2/highgui/highgui_c.h>

Clion+vcpkg配置opencv+zbar实现C++条码检测
qq_23172985的博客
03-31 3548
Clion+vcpkg配置opencv+zbar实现C++条码检测，踩坑实录。find_package(OpenCV REQUIRED)、CMakeLists.txt，opencv日志等级。
CMake编译Opencv报错及解决方案汇总
CV_X.Wang的博客
05-15 4369
该提示是有关是否给opencv自动配置环境的，为了消除这个红色错误，仅需在cmake内找到【OPENCV_GENERATE_SETUPVARS】，取消勾选即可。，随后在Cmake中重新执行【configure】，就会发现改红色错误消失。是一个布尔变量，用于指定是否生成用于设置OpenCV环境变量的文件。这个文件包含了设置环境变量所需的命令，比如将OpenCV的路径添加到。环境变量中，以便在编译和运行时能够正确地找到OpenCV库和头文件。时，CMake会在安装OpenCV时生成一个名为。
【OpenCV4】opencv2/core/core.hpp : No such file or directory
...
07-03 3万+
由于最新的从github上下载下来的源码已经更新到了4.x 所以在配置Qt的pro文件的时候网上的大部分示例代码都会出这个问题 当然使用VS或者是什么其他的IDE也是一样 clone下来的源码的目录结构是 opencv4/opencv2/... 可以看一下opencv4.x版本的目录结构： opencv4 └── opencv2 ├── aruco ...
opencv_highgui错误
小锋子Shawn
10-17 1506
不知道这个什么错误
Opencv(C++)学习 window环境下opencv4的一次告警消除探索
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01-25 1867
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解决Python导入opencv报错“DLL load failed while importing cv2: 找不到指定的模”
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Python导入opencv报错“DLL load failed while importing cv2: 找不到指定的模”
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Window系统无法调用OpenCV报错Directory separator should not appear in library name
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Window系统无法调用OpenCV代码报错：java.lang.UnsatisfiedLinkError: Directory separator should not appear in library name: C:\Windows\System32\opencv_java343.dll。出现该问题主要是安装的Windows系统缺乏...
C++-OpenCV自学笔记（一）安装与HighGUI
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opencv安装配置教程
WPR_001的博客
05-11 3156
基于VS2019的配置 一、环境 vs2019社区版、win10 64位操作系统 二、opencv配置步骤（共5步） 1、下载OpenCV4.3.0，官网为opencv.org 2、安装opencv，我的安装目录是 E:\opencv 3、添加环境变量，在PATH中添加： E:\opencv\opencv\build\x64\vc15\bin 4、将E:\opencv\opencv\build\x64\vc15\bin目录下面的 opencv_world430.dll和opencv_worl
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安装opencv报错
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### 解决安装 OpenCV 时出现的错误 当遇到安装 OpenCV 的问题时，可能的原因包括版本冲突、网络连接超时以及依赖项缺失等问题。以下是针对这些问题的具体解决方案。 #### 版本冲突处理 如果怀疑问题是由于不同版本之间的冲突引起的，则建议先完全移除现有的 OpenCV 安装包再重新安装最新稳定版。对于 Python 用户来说，这通常意味着要执行一系列 `pip uninstall` 和 `conda uninstall` 命令来清理环境中的旧版本文件[^1]： ```bash pip uninstall opencv-contrib-python pip uninstall opencv-python-headless pip uninstall opencv-python conda uninstall opencv ``` #### 更换 PyPI 源地址 有时因为网络原因导致下载失败或者速度过慢而引发的各种异常情况也很常见。此时可以考虑更换国内更快捷稳定的镜像站点作为新的索引源来进行软件包获取操作。例如阿里云提供了可靠的 PIP 镜像服务，能够有效减少此类麻烦的发生几率[^4]: ```bash pip install --index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ opencv-python ``` #### 测试安装是否成功 为了验证新安装好的库能否正常使用，在完成上述步骤之后可以从官方样例程序入手做初步测试。比如在 Ubuntu 系统下编译并运行 C++ 示例代码片段以确认一切正常工作[^2]: ```cpp cd opencv-3.4.0/samples/cpp/example_cmake/ cmake . make ./opencv_example ``` 若能顺利打开摄像头并在窗口顶部看到 "hello opencv" 文字提示则说明配置无误。 #### 使用 Conda 渠道安装 除了传统的 pip 工具外，Anaconda 发行版自带的 conda 包管理器也是一个不错的选择。它不仅支持多平台跨操作系统部署而且内置了大量的科学计算相关资源可供选用: ```bash conda create -n cv python=3.x conda activate cv conda install -c conda-forge opencv ``` 以上措施应该可以帮助克服大多数情况下与 OpenCV 相关的技术难题。当然具体情况还需要具体分析，希望这些信息对你有所帮助。
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