vs2012opencv路径已配置好但无法打开包括文件:“opencv2/opencv.hpp”

新人跪求vs2012 64位
按照网上教程设置debug|x64属性管理器的vc++目录的包含目录,库目录,链接器等,还是有这个错误

1个回答

路径对吗?不要是绝对路径
文件存在吗?
头文件是当前目录开始算的

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#include<opencv2/opencv.hpp> int main() { IplImage* img=cvLoadImage("D:\\FFOutput\\h010.bmp",0); if(!img) { printf("error"); } cvNamedWindow("test"); cvShowImage("test",img); cvWaitKey(0); cvReleaseImage(&img); cvDestroyWindow("test"); return 0; } 代码页没有明显的错误,配置应该没问题啊 结果就是输出error 还有就是指显示test窗口 查阅网上很多方法都没有这种问题 文件路径和名称也没错,就算放到项目文件目录下也还是一样的结果。 换成播放视频或打开摄像头也是一样的问题 即img或capture(播放视频时的名字)地址为空 没有加载进去。后来用vc++6.0试了也是差不多的问题。`

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#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/core/utility.hpp" #include "stdio.h" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std; Mat img=imread("home/zhangjinyu/lunkuo.jpeg"); int main(int argc, const char** argv) { Mat labels; int num_objects=connectedComponents(img,labels); if(num_objects<2) { cout <<"no objects detected"<<endl; } else{ cout<<"number of objects detected:"<<endl; } Mat output = Mat :: zeros(img.rows,img.cols,CV_8UC3); RNG rng(0xffffffff); for(int i=1;i<num_objects;i++) { Mat mask =labels==i; output.setTo(random_color(rng),mask); } imshow("result",output); waitKey(30); }

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调配了很多天的环境,网上说OpenCV3以后face.hpp在contrib扩展包里面,我都配置好之后还是有如下毛病:(之前用的OpenCV2.410也是如下毛病) #如果在头文件加上 ``` #include<opencv2/contrib/contrib.hpp> #include<opencv2/face.hpp> ``` 就会报错 ``` error: opencv2/face.hpp: No such file or directory ``` ## 如果把这个注释掉(依然保留#include<opencv2/contrib/contrib.hpp>) 就会报错 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201709/13/1505307425_541519.png) 即 face名词空间还是没找到,和face有关的类还是没找到 百度了很深的程度也没有解决,希望有前辈指点一下,很想完成一个人脸识别的功能 下面把代码都贴出来(UI就不放了) 1、pro文件: ``` #------------------------------------------------- # # Project created by QtCreator 2015-11-11T08:11:51 # #------------------------------------------------- QT += core gui greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets TARGET = face_recognition TEMPLATE = app SOURCES += main.cpp\ mainwindow.cpp HEADERS += mainwindow.h FORMS += mainwindow.ui INCLUDEPATH+=C:\OpenCV_contrib\include\opencv\ C:\OpenCV_contrib\include\opencv2\ C:\OpenCV_contrib\include LIBS += -LC:/OpenCV_contrib/lib -lopencv_core2410.dll \ -lopencv_highgui2410.dll -lopencv_imgproc2410.dll -lopencv_features2d2410.dll \ -lopencv_calib3d2410.dll \ -lopencv_objdetect2410.dll \ -lopencv_contrib2410.dll ``` MainWindow.h : ``` #ifndef MAINWINDOW_H #define MAINWINDOW_H #include<QMainWindow> #include<QCloseEvent> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include<opencv2/contrib/contrib.hpp> //#include<opencv2/face.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; using namespace face; namespace Ui { class MainWindow; } class MainWindow : public QMainWindow { Q_OBJECT public: explicit MainWindow(QWidget *parent = 0); ~MainWindow(); private slots: void on_loadButton_clicked(); void on_testButton_clicked(); void on_regButton_clicked(); void closeEvent(QCloseEvent *e); private: Ui::MainWindow *ui; Ptr<LBPHFaceRecognizer> model; QString fileName,saveXml,saveName,name[10]; }; #endif // MAINWINDOW_H ``` cpp文件: ``` #include "mainwindow.h" #include "ui_mainwindow.h" #include<QDebug> #include<QFileDialog> #include<QPixmap> #include<QFile> #include<QTextStream> //正面,上,下,左,右5张.阉值85.00 MainWindow::MainWindow(QWidget *parent): QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow) { ui->setupUi(this); saveName = "Names.txt"; saveXml = "att_model.xml"; model = createLBPHFaceRecognizer(); if(QFile::exists(saveXml)&&QFile::exists(saveName)) { model->load(saveXml.toStdString()); QFile file(saveName); if (!file.open(QIODevice::ReadOnly | QIODevice::Text)) return; QTextStream in(&file); QString lineText; while(!in.atEnd()) { lineText = in.readLine(); QString i = lineText.split(":").first(); name[i.toInt()] = lineText.split(":").last(); } } // for(int i=1;i<11;i++) // for(int j=1;j<10;j++) // { // QString file = "att_faces/s%1/%2.pgm"; // images.push_back(imread(file.arg(i).arg(j).toStdString(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)); // labels.push_back(i); // } // model = createLBPHFaceRecognizer(); // //model->train(images, labels); // //model->save("att_model.xml"); // model->load("att_model.xml"); } MainWindow::~MainWindow() { delete ui; } void MainWindow::closeEvent(QCloseEvent *e) { model->save(saveXml.toStdString()); QFile file(saveName); if(!file.open(QIODevice::WriteOnly|QIODevice::Text)) return; QTextStream out(&file); for(int i=0;i<10;i++) { if(name[i].isEmpty()) continue; out<<i<<":"<<name[i]<<"\n"; } e->accept(); } void MainWindow::on_loadButton_clicked() { fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this,tr("选择图片"),tr(".")); if(fileName.isEmpty()) return; ui->showLabel->setPixmap(QPixmap(fileName)); ui->textBrowser->append(tr("打开图片%1").arg(fileName.split("/").last())); } void MainWindow::on_testButton_clicked() { if(fileName.isEmpty()||ui->nameEdit->text().isEmpty()) return; vector<Mat> images; vector<int> labels; images.push_back(imread(fileName.toStdString(),CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)); labels.push_back(ui->labelBox->value()); name[ui->labelBox->value()] = ui->nameEdit->text(); ui->textBrowser->append(tr("准备训练: 姓名:%1 标签:%2 ...").arg(ui->nameEdit->text()).arg(ui->labelBox->value())); model->update(images,labels); ui->textBrowser->append(tr("训练完成")); } void MainWindow::on_regButton_clicked() { ui->nameLabel->clear(); if(fileName.isEmpty()) return; Mat image = imread(fileName.toStdString(), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); model->setThreshold(ui->doubleSpinBox->value()); ui->textBrowser->append(tr("准备识别Threshold:%1 ...").arg(ui->doubleSpinBox->value())); int result = model->predict(image); ui->textBrowser->append(tr("识别完成")); if(result < 0) ui->nameLabel->setText(tr("无法识别此人")); else ui->nameLabel->setText(tr("%1").arg(name[result])); } ``` main.cpp: #include "mainwindow.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a(argc, argv); MainWindow w; w.show(); return a.exec(); }

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2019 Python开发者日-培训

本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

快速入门Android开发 视频 教程 android studio

这是一门快速入门Android开发课程,顾名思义是让大家能快速入门Android开发。 学完能让你学会如下知识点: Android的发展历程 搭建Java开发环境 搭建Android开发环境 Android Studio基础使用方法 Android Studio创建项目 项目运行到模拟器 项目运行到真实手机 Android中常用控件 排查开发中的错误 Android中请求网络 常用Android开发命令 快速入门Gradle构建系统 项目实战:看美图 常用Android Studio使用技巧 项目签名打包 如何上架市场

机器学习初学者必会的案例精讲

通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

4小时玩转微信小程序——基础入门与微信支付实战

这是一个门针对零基础学员学习微信小程序开发的视频教学课程。课程采用腾讯官方文档作为教程的唯一技术资料来源。杜绝网络上质量良莠不齐的资料给学员学习带来的障碍。 视频课程按照开发工具的下载、安装、使用、程序结构、视图层、逻辑层、微信小程序等几个部分组织课程,详细讲解整个小程序的开发过程

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

Qt5 局域网通信软件(模仿QQ)

采用Qt5进行开发的局域网通信客户端+Server,界面模仿QQ的界面,聊天界面采用QWidget绘制的气泡!

Python数据清洗实战入门

本次课程主要以真实的电商数据为基础,通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

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