opencv vs2008

本文介绍了解决在使用OpenCV库进行图像处理时遇到的链接错误问题。通过正确配置项目属性并添加必要的库文件(cxcore210d.lib和highgui210d.lib),可以有效解决无法解析外部符号的问题。

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在运行opencv书上一个小例子时,遇到了这样一个问题

1>main.cpp
1>正在链接...
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _cvDestroyWindow,该符号在函数 _main 中被引用
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _cvReleaseImage,该符号在函数 _main 中被引用
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _cvWaitKey,该符号在函数 _main 中被引用
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _cvShowImage,该符号在函数 _main 中被引用
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _cvNamedWindow,该符号在函数 _main 中被引用
1>main.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 _cvLoadImage,该符号在函数 _main 中被引用


后来发现原因是因为在项目—>配置属性—>链接器—>输入—>附加依赖项 

里没有添加下面两个库文件

cxcore210d.lib

highgui210d.lib

添加后,运行成功!

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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