opencv3.1+opencv_contrib+vs13

生成opencv.sln时,一直是这个错误,不知道如何解决,有哪位大神可以帮助解决一下吗?
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4个回答

你opencv对应的lib库文件有没有生成。用源码重新编译等试试

wsjkd12
wsjkd12 用cmake已经configure,generate成功了。就是生成opencv.sln时出错。 对应的lib库里边确实没有出错信息需要的opencv_xxx.lib,但是明明cmake成功了。我不知道如何生成全部正确对应的lib。还望赐教。弄了好几天不知道如何整。用的是opencv3+vs13+opencv_contrib库。(上边是我附的图片)
3 年多之前 回复

aruco这个库的头文件和lib是否存在

http://www.uco.es/investiga/grupos/ava/node/26
从此下载

以上头和库的路径是否正确。

wsjkd12
wsjkd12 用cmake已经configure,generate成功了。就是生成opencv.sln时出错。 对应的lib库里边确实没有出错信息需要的opencv_xxx.lib,但是明明cmake成功了。我不知道如何生成全部正确对应的lib。还望赐教。弄了好几天不知道如何整。用的是opencv3+vs13+opencv_contrib库。(下边是我附的图片)
3 年多之前 回复

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用cmake已经configure,generate成功了。就是生成opencv.sln时出错。
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对应的lib库里边确实没有出错信息需要的opencv_xxx.lib,但是明明cmake成功了。我不知道如何生成全部正确对应的lib。还望赐教。弄了好几天不知道如何整。用的是opencv3+vs13+opencv_contrib库。

用cmake已经configure,generate成功了。
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就是生成opencv.sln时出错。

对应的lib库里边确实没有出错信息需要的opencv_xxx.lib,但是明明cmake成功了。我不知道如何生成全部正确对应的lib。还望赐教。弄了好几天不知道如何整。用的是opencv3+vs13+opencv_contrib库。
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opencv3.1+opencv_contrib+vs13
生成opencv.sln时,一直是这个错误,不知道如何解决,有哪位大神可以帮助解决一下吗? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201611/07/1478484965_174936.png)
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``` Ptr<ORB> detector = ORB::create(); Ptr<FREAK> extractor = FREAK::create(); detector->detect(img_1, Keypoints_1); extractor->compute(img_1, Keypoints_1, descriptors_1); detector->detect(img_2, Keypoints_2); extractor->compute(img_2, Keypoints_2, descriptors_2); ``` 在C++中使用opencv nonfree部分,我已经将opencv_contrib编译进去,并在VS2015中加入了依赖项等,但是在使用FREAK的时候依然报错“0x00007FF82E8A7788 处(位于 ConsoleApplication1.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: cv::Exception,位于内存位置 0x0000009443EEF4E0 处。”。我猜测是因为FREAK的定义问题,opencv3+之后与opencv2有部分不同。小白一枚了解不多,度娘和Github都解救不了我,望大神告知。
ubuntu16.04安装opencv时,make不通过该怎么办?
cmake已经完成,情况如下: ``` cmake .. -- Detected version of GNU GCC: 54 (504) -- Found ZLIB: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (found suitable version "1.2.8", minimum required is "1.2.3") -- Found ZLIB: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (found version "1.2.8") -- Checking for module 'gstreamer-base-1.0' -- No package 'gstreamer-base-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-video-1.0' -- No package 'gstreamer-video-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-app-1.0' -- No package 'gstreamer-app-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-riff-1.0' -- No package 'gstreamer-riff-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-pbutils-1.0' -- No package 'gstreamer-pbutils-1.0' found -- Checking for module 'gstreamer-base-0.10' -- No package 'gstreamer-base-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-video-0.10' -- No package 'gstreamer-video-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-app-0.10' -- No package 'gstreamer-app-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-riff-0.10' -- No package 'gstreamer-riff-0.10' found -- Checking for module 'gstreamer-pbutils-0.10' -- No package 'gstreamer-pbutils-0.10' found -- Looking for linux/videodev.h -- Looking for linux/videodev.h - not found -- Looking for linux/videodev2.h -- Looking for linux/videodev2.h - found -- Looking for sys/videoio.h -- Looking for sys/videoio.h - not found -- Checking for module 'libavresample' -- No package 'libavresample' found -- Looking for libavformat/avformat.h -- Looking for libavformat/avformat.h - found -- Looking for ffmpeg/avformat.h -- Looking for ffmpeg/avformat.h - not found -- Checking for module 'libgphoto2' -- No package 'libgphoto2' found -- found IPP (ICV version): 9.0.1 [9.0.1] -- at: /home/quxutao/opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/unpack/ippicv_lnx -- CUDA detected: 7.5 -- CUDA NVCC target flags: -gencode;arch=compute_20,code=sm_20;-gencode;arch=compute_20,code=sm_21;-gencode;arch=compute_30,code=sm_30;-gencode;arch=compute_35,code=sm_35;-gencode;arch=compute_30,code=compute_30 -- Could NOT find Doxygen (missing: DOXYGEN_EXECUTABLE) -- To enable PlantUML support, set PLANTUML_JAR environment variable or pass -DPLANTUML_JAR=<filepath> option to cmake -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "2.7" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "2.6" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "3.4" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "1.4", but required is at least "3.2" (found /home/quxutao/.virtualenvs/cv/bin/python) -- Could NOT find JNI (missing: JAVA_INCLUDE_PATH JAVA_INCLUDE_PATH2 JAVA_AWT_INCLUDE_PATH) -- Could NOT find Matlab (missing: MATLAB_MEX_SCRIPT MATLAB_INCLUDE_DIRS MATLAB_ROOT_DIR MATLAB_LIBRARIES MATLAB_LIBRARY_DIRS MATLAB_MEXEXT MATLAB_ARCH MATLAB_BIN) -- VTK is not found. Please set -DVTK_DIR in CMake to VTK build directory, or to VTK install subdirectory with VTKConfig.cmake file -- Caffe: NO -- Protobuf: YES -- Glog: NO -- HDF5: YES -- Module opencv_sfm disabled because the following dependencies are not found: Eigen Glog/Gflags -- Tesseract: NO -- HDF5: YES -- Build libprotobuf from sources: -- The protocol buffer compiler not found -- Tesseract: NO -- -- General configuration for OpenCV 3.1.0 ===================================== -- Version control: unknown -- -- Platform: -- Host: Linux 4.15.0-47-generic x86_64 -- CMake: 3.5.1 -- CMake generator: Unix Makefiles -- CMake build tool: /usr/bin/make -- Configuration: RELEASE -- -- C/C++: -- Built as dynamic libs?: YES -- C++ Compiler: /usr/bin/c++ (ver 5.4.0) -- C++ flags (Release): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG -DNDEBUG -- C++ flags (Debug): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wno-narrowing -Wno-delete-non-virtual-dtor -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG -- C Compiler: /usr/bin/cc -- C flags (Release): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG -DNDEBUG -- C flags (Debug): -fsigned-char -W -Wall -Werror=return-type -Werror=non-virtual-dtor -Werror=address -Werror=sequence-point -Wformat -Werror=format-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wno-narrowing -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -msse -msse2 -mno-avx -msse3 -mno-ssse3 -mno-sse4.1 -mno-sse4.2 -ffunction-sections -fvisibility=hidden -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG -- Linker flags (Release): -- Linker flags (Debug): -- Precompiled headers: YES -- Extra dependencies: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjasper.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so gtk-3 gdk-3 pangocairo-1.0 pango-1.0 atk-1.0 cairo-gobject cairo gdk_pixbuf-2.0 gio-2.0 gobject-2.0 gthread-2.0 glib-2.0 dc1394 v4l1 v4l2 avcodec-ffmpeg avformat-ffmpeg avutil-ffmpeg swscale-ffmpeg /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libbz2.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/openmpi/lib/libhdf5.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsz.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so dl m pthread rt cudart nppc nppi npps cufft -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -- 3rdparty dependencies: libwebp IlmImf libprotobuf -- -- OpenCV modules: -- To be built: cudev core cudaarithm flann hdf imgproc ml reg surface_matching video cudabgsegm cudafilters cudaimgproc cudawarping dnn fuzzy imgcodecs photo shape videoio cudacodec highgui objdetect plot ts xobjdetect xphoto bgsegm bioinspired dpm face features2d line_descriptor saliency text calib3d ccalib cudafeatures2d cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo datasets rgbd stereo structured_light superres tracking videostab xfeatures2d ximgproc aruco optflow stitching -- Disabled: world contrib_world -- Disabled by dependency: - -- Unavailable: java python2 python3 viz cvv matlab sfm -- -- GUI: -- QT: NO -- GTK+ 3.x: YES (ver 3.18.9) -- GThread : YES (ver 2.48.2) -- GtkGlExt: NO -- OpenGL support: NO -- VTK support: NO -- -- Media I/O: -- ZLib: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (ver 1.2.8) -- JPEG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so (ver ) -- WEBP: build (ver 0.3.1) -- PNG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so (ver 1.2.54) -- TIFF: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so (ver 42 - 4.0.6) -- JPEG 2000: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjasper.so (ver 1.900.1) -- OpenEXR: build (ver 1.7.1) -- GDAL: NO -- -- Video I/O: -- DC1394 1.x: NO -- DC1394 2.x: YES (ver 2.2.4) -- FFMPEG: YES -- codec: YES (ver 56.60.100) -- format: YES (ver 56.40.101) -- util: YES (ver 54.31.100) -- swscale: YES (ver 3.1.101) -- resample: NO -- gentoo-style: YES -- GStreamer: NO -- OpenNI: NO -- OpenNI PrimeSensor Modules: NO -- OpenNI2: NO -- PvAPI: NO -- GigEVisionSDK: NO -- UniCap: NO -- UniCap ucil: NO -- V4L/V4L2: Using libv4l1 (ver 1.10.0) / libv4l2 (ver 1.10.0) -- XIMEA: NO -- Xine: NO -- gPhoto2: NO -- -- Parallel framework: pthreads -- -- Other third-party libraries: -- Use IPP: 9.0.1 [9.0.1] -- at: /home/quxutao/opencv-3.1.0/3rdparty/ippicv/unpack/ippicv_lnx -- Use IPP Async: NO -- Use VA: NO -- Use Intel VA-API/OpenCL: NO -- Use Eigen: NO -- Use Cuda: YES (ver 7.5) -- Use OpenCL: YES -- Use custom HAL: NO -- -- NVIDIA CUDA -- Use CUFFT: YES -- Use CUBLAS: NO -- USE NVCUVID: NO -- NVIDIA GPU arch: 20 21 30 35 -- NVIDIA PTX archs: 30 -- Use fast math: NO -- -- OpenCL: -- Version: dynamic -- Include path: /home/quxutao/opencv-3.1.0/3rdparty/include/opencl/1.2 -- Use AMDFFT: NO -- Use AMDBLAS: NO -- -- Python 2: -- Interpreter: NO -- -- Python 3: -- Interpreter: NO -- -- Python (for build): NO -- -- Java: -- ant: NO -- JNI: NO -- Java wrappers: NO -- Java tests: NO -- -- Matlab: Matlab not found or implicitly disabled -- -- Documentation: -- Doxygen: NO -- PlantUML: NO -- -- Tests and samples: -- Tests: YES -- Performance tests: YES -- C/C++ Examples: YES -- -- Install path: /usr/local -- -- cvconfig.h is in: /home/quxutao/opencv-3.1.0/build -- ----------------------------------------------------------------- -- -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/quxutao/opencv-3.1.0/build ``` 但是make的时候,就报错: ``` make [ 4%] Built target libwebp [ 4%] Built target IlmImf [ 4%] Built target opencv_cudev [ 4%] Built target opencv_core_pch_dephelp [ 4%] Built target pch_Generate_opencv_core [ 4%] Building NVCC (Device) object modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o /usr/include/string.h: In function ‘void* __mempcpy_inline(void*, const void*, size_t)’: /usr/include/string.h:652:42: error: ‘memcpy’ was not declared in this scope return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n; ^ CMake Error at cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o.cmake:266 (message): Error generating file /home/quxutao/opencv-3.1.0/build/modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/./cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/build.make:399: recipe for target 'modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o' failed make[2]: *** [modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/src/cuda/cuda_compile_generated_gpu_mat.cu.o] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:2307: recipe for target 'modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all' failed make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all] Error 2 Makefile:160: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2 ``` 弄了一下午了,没有找到相关的解决办法。我的cuda是7.5,其实不用GPU也可以的,我只是想用KAZE滤波。。。跪求大神帮忙。。。
用vs2015和opencv做人脸识别时碰到LNK2019的错误
错误如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/18/1458277026_790331.png) 不是链接器的问题,应该是代码的问题,但我对c++和vs还不太熟悉。请哪位大神告知。代码如下: #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/contrib_world.hpp> #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/face.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" //#include <opencv2/face/facerec.hpp> #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> using namespace cv; using namespace cv::face; using namespace std; static Mat norm_0_255(InputArray _src) { Mat src = _src.getMat(); // 创建和返回一个归一化后的图像矩阵: Mat dst; switch (src.channels()) { case 1: cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1); break; case 3: cv::normalize(_src, dst, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC3); break; default: src.copyTo(dst); break; } return dst; } //使用CSV文件去读图像和标签,主要使用stringstream和getline方法 static void read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator = ';') { std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in); if (!file) { string error_message = "No valid input file was given, please check the given filename."; CV_Error(Error::StsBadArg, error_message); } string line, path, classlabel; while (getline(file, line)) { stringstream liness(line); getline(liness, path, separator); getline(liness, classlabel); if (!path.empty() && !classlabel.empty()) { images.push_back(imread(path, 0)); labels.push_back(atoi(classlabel.c_str())); } } } int main() { // 检测合法的命令,显示用法 // 如果没有参数输入则退出!. string output_folder; output_folder = string("D:\\Documents\\faceData\\output"); //读取你的CSV文件路径. string fn_csv = string("D:\\Documents\\faceData\\ORL\\at.txt"); // 2个容器来存放图像数据和对应的标签 vector<Mat> images; vector<int> labels; // 读取数据. 如果文件不合法就会出错 // 输入的文件名已经有了. try { read_csv(fn_csv, images, labels); } catch (cv::Exception& e) { cerr << "Error opening file " << fn_csv << ". Reason: " << e.msg << endl; // 文件有问题,我们啥也做不了了,退出了 exit(1); } // 如果没有读取到足够图片,我们也得退出. if (images.size() <= 1) { string error_message = "This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!"; CV_Error(Error::StsError, error_message); } // 得到第一张照片的高度. 在下面对图像 // 变形到他们原始大小时需要 int height = images[0].rows; // 下面的几行代码仅仅是从你的数据集中移除最后一张图片 //[gm:自然这里需要根据自己的需要修改,他这里简化了很多问题] Mat testSample = images[images.size() - 1]; int testLabel = labels[labels.size() - 1]; images.pop_back(); labels.pop_back(); // 下面几行创建了一个特征脸模型用于人脸识别, // 通过CSV文件读取的图像和标签训练它。 // T这里是一个完整的PCA变换 //如果你只想保留10个主成分,使用如下代码 //cv::createEigenFaceRecognizer(10); // // 如果你还希望使用置信度阈值来初始化,使用以下语句: // cv::createEigenFaceRecognizer(10, 123.0); // // 如果你使用所有特征并且使用一个阈值,使用以下语句: // cv::createEigenFaceRecognizer(0, 123.0); // Ptr<BasicFaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer(); model->train(images, labels); // 下面对测试图像进行预测,predictedLabel是预测标签结果 int predictedLabel = model->predict(testSample); // // 还有一种调用方式,可以获取结果同时得到阈值: // int predictedLabel = -1; // double confidence = 0.0; // model->predict(testSample, predictedLabel, confidence); // string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel); cout << result_message << endl; // 这里是如何获取特征脸模型的特征值的例子,使用了getMat方法: Mat eigenvalues = model->getEigenValues(); // 同样可以获取特征向量: Mat W = model->getEigenVectors(); // 得到训练图像的均值向量 Mat mean = model->getMean(); // 显示还是保存: imshow("mean", norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); imwrite(format("%s/mean.png", output_folder.c_str()), norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows))); // 显示还是保存特征脸: for (int i = 0; i < min(10, W.cols); i++) { string msg = format("Eigenvalue #%d = %.5f", i, eigenvalues.at<double>(i)); cout << msg << endl; // 得到第 #i个特征 Mat ev = W.col(i).clone(); //把它变成原始大小,为了把数据显示归一化到0~255. Mat grayscale = norm_0_255(ev.reshape(1, height)); // 使用伪彩色来显示结果,为了更好的感受. Mat cgrayscale; applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_JET); // 显示或者保存: imshow(format("eigenface_%d", i), cgrayscale); imwrite(format("%s/eigenface_%d.png", output_folder.c_str(), i), norm_0_255(cgrayscale)); } // 在一些预测过程中,显示还是保存重建后的图像: for (int num_components = 10; num_components <300; num_components += 15) { // 从模型中的特征向量截取一部分 Mat evs = Mat(W, Range::all(), Range(0, num_components)); Mat projection = LDA::subspaceProject(evs, mean, images[0].reshape(1, 1)); Mat reconstruction = LDA::subspaceReconstruct(evs, mean, projection); // 归一化结果,为了显示: reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows)); // 显示或者保存: imshow(format("eigenface_reconstruction_%d", num_components), reconstruction); imwrite(format("%s/eigenface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_components), reconstruction); } // 如果我们不是存放到文件中,就显示他,这里使用了暂定等待键盘输入: waitKey(0); return 0; }
import cv2 error : dll load failed
我的环境: python 3.6.5 windows 2008 r2 enterprise 我通过 ``` pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python ``` 安装opencv 然后当我导入cv2的时候却出现了如下的错误 ``` In [2]: import cv2 --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-c8ec22b3e787> in <module>() ----> 1 import cv2 c:\python36\lib\site-packages\cv2\__init__.py in <module>() 1 import importlib 2 ----> 3 from .cv2 import * 4 from .data import * 5 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 ``` 查找了很多的资料我尝试去下载安装C++ Redistributable Package的各个版本并且去更新系统和去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/上下载对应whl文件来安装仍旧不能解决这个问题,奇怪的是在我的win7上安装opencv然后导入就没有问题,难道是系统的问题?那么我该如何去查找问题的根源并且去解决呢 万分感谢
为什么我已经在pycharm里安装opencv-contrib库依旧有错误提示?
1、系统环境是Ubuntu16.04,pycharm编译环境,现安装的库包括![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/13/1555163642_430593.png) 2、出错代码 model = cv2.face.createEigenFaceRecognizer()![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/13/1555163859_29594.png) 3、报错信息 AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'face'![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/13/1555164020_648644.png) 各位大哥如果能告诉我问题出在哪我感谢不尽!
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
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2019年互联网寒冬,大批企业开始裁员,下图是网上流传的一张截图: 裁员不可避免,那如何才能做到不管大环境如何变化,自身不受影响呢? 我们先来看一个有意思的故事,如果西游记取经团队需要裁员一名,会裁掉谁呢,为什么? 西游记团队组成: 1.唐僧 作为团队teamleader,有很坚韧的品性和极高的原则性,不达目的不罢休,遇到任何问题,都没有退缩过,又很得上司支持和赏识(直接得到唐太宗的任命,既给
开挂的人生!那些当选院士,又是ACM/IEEE 双料Fellow的华人学者们
昨日,2019年两院院士正式官宣,一时间抢占了各大媒体头条。 朋友圈也是一片沸腾,奔走相告,赶脚比自己中了大奖还嗨皮! 谁叫咱家导师就是这么厉害呢!!! 而就在最近,新一年度的IEEE/ACM Fellow也将正式公布。 作为学术届的顶级荣誉,不自然地就会将院士与Fellow作比较,到底哪个含金量更高呢? 学术君认为,同样是专业机构对学者的认可,考量标准不一,自然不能一概而论。 但...
聊聊C语言和指针的本质
坐着绿皮车上海到杭州,24块钱,很宽敞,在火车上非正式地聊几句。 很多编程语言都以 “没有指针” 作为自己的优势来宣传,然而,对于C语言,指针却是与生俱来的。 那么,什么是指针,为什么大家都想避开指针。 很简单, 指针就是地址,当一个地址作为一个变量存在时,它就被叫做指针,该变量的类型,自然就是指针类型。 指针的作用就是,给出一个指针,取出该指针指向地址处的值。为了理解本质,我们从计算机模型说起...
Python语言高频重点汇总
Python语言高频重点汇总 GitHub面试宝典仓库——点这里跳转 文章目录Python语言高频重点汇总**GitHub面试宝典仓库——点这里跳转**1. 函数-传参2. 元类3. @staticmethod和@classmethod两个装饰器4. 类属性和实例属性5. Python的自省6. 列表、集合、字典推导式7. Python中单下划线和双下划线8. 格式化字符串中的%和format9.
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观...
代码详解:如何用Python快速制作美观、炫酷且有深度的图表
全文共12231字,预计学习时长35分钟生活阶梯(幸福指数)与人均GDP(金钱)正相关的正则图本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例,本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据,以探索新的数据关系和可视化方法。《世界幸福报告》试图回答世界范围内影响幸福的因素。报告根据对“坎特里尔阶梯问题”的回答来确定幸...
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...
(经验分享)作为一名普通本科计算机专业学生,我大学四年到底走了多少弯路
今年正式步入了大四,离毕业也只剩半年多的时间,回想一下大学四年,感觉自己走了不少弯路,今天就来分享一下自己大学的学习经历,也希望其他人能不要走我走错的路。 (一)初进校园 刚进入大学的时候自己完全就相信了高中老师的话:“进入大学你们就轻松了”。因此在大一的时候自己学习的激情早就被抛地一干二净,每天不是在寝室里玩游戏就是出门游玩,不过好在自己大学时买的第一台笔记本性能并不是很好,也没让我彻底沉...
如何写一篇技术博客,谈谈我的看法
前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub精选文章,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 我一直推崇学技术可以写技术博客去沉淀自己的知识,因为知识点实在是太多太多了,通过自己的博客可以帮助自己快速回顾自己学过的东西。 我最开始的时候也是只记笔记,认为自己能看得懂就好。但如果想验证自己是不是懂了,可以写成技术博客。在写技术博客的...
字节跳动面试官这样问消息队列:分布式事务、重复消费、顺序消费,我整理了一下
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群,欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...
面试还搞不懂redis,快看看这40道面试题(含答案和思维导图)
Redis 面试题 1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型? 3、使用 Redis 有哪些好处? 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势? 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些? 6、Redis 是单进程单线程的? 7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少? 8、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点? 9、Redis 常见性...
大学四年自学走来,这些珍藏的「实用工具/学习网站」我全贡献出来了
知乎高赞:文中列举了互联网一线大厂程序员都在用的工具集合,涉及面非常广,小白和老手都可以进来看看,或许有新收获。
互联网公司的裁员,能玩出多少种花样?
裁员,也是一门学问,可谓博大精深!以下,是互联网公司的裁员的多种方法:-正文开始-135岁+不予续签的理由:千禧一代网感更强。95后不予通过试用期的理由:已婚已育员工更有责任心。2通知接下来要过苦日子,让一部分不肯同甘共苦的员工自己走人,以“兄弟”和“非兄弟”来区别员工。3强制996。员工如果平衡不了工作和家庭,可在离婚或离职里二选一。4不布置任何工作,但下班前必须提交千字工作日报。5不给活干+...
【设计模式】单例模式的八种写法分析
网上泛滥流传单例模式的写法种类,有说7种的,也有说6种的,当然也不排除说5种的,他们说的有错吗?其实没有对与错,刨根问底,写法终究是写法,其本质精髓大体一致!因此完全没必要去追究写法的多少,有这个时间还不如跟着宜春去网吧偷耳机、去田里抓青蛙得了,一天天的....
《面试宝典》:检验是否为合格的初中级程序员的面试知识点,你都知道了吗?查漏补缺
欢迎关注文章系列,一起学习 《提升能力,涨薪可待篇》 《面试知识,工作可待篇》 《实战演练,拒绝996篇》 也欢迎关注公 众 号【Ccww笔记】,原创技术文章第一时间推出 如果此文对你有帮助、喜欢的话,那就点个赞呗,点个关注呗! 《面试知识,工作可待篇》-Java笔试面试基础知识大全 前言 是不是感觉找工作面试是那么难呢? 在找工作面试应在学习的基础进行总结面试知识点,工作也指日可待,欢...
关于研发效能提升的思考
研发效能提升是最近比较热门的一个话题,本人根据这几年的工作心得,做了一些思考总结,由于个人深度有限,暂且抛转引入。 三要素 任何生产力的提升都离不开这三个因素:人、流程和工具,少了其中任何一个因素都无法实现。 人,即思想,也就是古人说的“道”,道不同不相为谋,是制高点,也是高层建筑的基石。 流程,即方法,也是古人说的“法”。研发效能的提升,也就是要提高投入产出比,既要增加产出,也要减...
微博推荐算法简述
在介绍微博推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题、具有怎样的价值?效果如何衡量? 推荐系统诞生很早,但真正被大家所重视,缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣,”选择“的时代已经来临,信息和物品的极大丰富,让用户如浩瀚宇宙中的小点,无所适从。推荐系统迎来爆发的机会,变得离用户更近: 快...
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