cuda加速的問題,opencv3.1.0+cuda8.0 10C

使用的是opencv3.1.0+cuda8.0,但是make可以,run出錯。

nvidia@tegra-ubuntu:~$ cd project_wly
nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ cmake .
-- The C compiler identification is GNU 5.4.0
-- The CXX compiler identification is GNU 5.4.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/nvidia/project_wly
nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ make
Scanning dependencies of target project_wly
[ 50%] Building CXX object CMakeFiles/project_wly.dir/project_wly.cpp.o
[100%] Linking CXX executable project_wly
[100%] Built target project_wly
nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ ./project_wly
OpenCV Error: Gpu API call (invalid device symbol) in loadUMax, file /home/nvidia/opencv_3.1/opencv-3.1.0/modules/cudafeatures2d/src/cuda/orb.cu, line 148
terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
what(): /home/nvidia/opencv_3.1/opencv-3.1.0/modules/cudafeatures2d/src/cuda/orb.cu:148: error: (-217) invalid device symbol in function loadUMax

Aborted (core dumped)
nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$

求教各位大神,怎麼解決這個問題?

1个回答

http://blog.csdn.net/sysysty/article/details/70154109
如果你的程序被证明是可以运行的,那么建议你用新的卡(比如gtx1000系列),稳定的cuda驱动(cuda 7.5)

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cuda加速的問題,opencv3.1.0+cuda8.0

使用的是opencv3.1.0+cuda8.0,但是make可以,run出錯。 nvidia@tegra-ubuntu:~$ cd project_wly nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ cmake . -- The C compiler identification is GNU 5.4.0 -- The CXX compiler identification is GNU 5.4.0 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done -- Configuring done -- Generating done -- Build files have been written to: /home/nvidia/project_wly nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ make Scanning dependencies of target project_wly [ 50%] Building CXX object CMakeFiles/project_wly.dir/project_wly.cpp.o [100%] Linking CXX executable project_wly [100%] Built target project_wly nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ ./project_wly **OpenCV Error: Gpu API call (invalid device symbol) in loadUMax, file /home/nvidia/opencv_3.1/opencv-3.1.0/modules/cudafeatures2d/src/cuda/orb.cu, line 148 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): /home/nvidia/opencv_3.1/opencv-3.1.0/modules/cudafeatures2d/src/cuda/orb.cu:148: error: (-217) invalid device symbol in function loadUMax** Aborted (core dumped) nvidia@tegra-ubuntu:~/project_wly$ 求教各位大神,怎麼解決這個問題?

关于opencv3.1.0对于win10 vs2015

我用cmake编译x86的库产生如下错误 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201612/10/1481383476_746137.png) 而编译x64的库却 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201612/10/1481383564_445359.png) 使用的代码为opencv内的video_homography.cpp代码。 怎么办??? /* * video_homography.cpp * * Created on: Oct 18, 2010 * Author: erublee */ #include "opencv2/calib3d.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/features2d.hpp" #include "opencv2/xfeatures2d.hpp" #include <iostream> #include <list> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; static void help(char **av) { cout << "\nThis program demonstrated the use of features2d with the Fast corner detector and brief descriptors\n" << "to track planar objects by computing their homography from the key (training) image to the query (test) image\n\n" << endl; cout << "usage: " << av[0] << " <video device number>\n" << endl; cout << "The following keys do stuff:" << endl; cout << " t : grabs a reference frame to match against" << endl; cout << " l : makes the reference frame new every frame" << endl; cout << " q or escape: quit" << endl; } namespace { void drawMatchesRelative(const vector<KeyPoint>& train, const vector<KeyPoint>& query, std::vector<cv::DMatch>& matches, Mat& img, const vector<unsigned char>& mask = vector< unsigned char> ()) { for (int i = 0; i < (int)matches.size(); i++) { if (mask.empty() || mask[i]) { Point2f pt_new = query[matches[i].queryIdx].pt; Point2f pt_old = train[matches[i].trainIdx].pt; cv::line(img, pt_new, pt_old, Scalar(125, 255, 125), 1); cv::circle(img, pt_new, 2, Scalar(255, 0, 125), 1); } } } //Takes a descriptor and turns it into an xy point void keypoints2points(const vector<KeyPoint>& in, vector<Point2f>& out) { out.clear(); out.reserve(in.size()); for (size_t i = 0; i < in.size(); ++i) { out.push_back(in[i].pt); } } //Takes an xy point and appends that to a keypoint structure void points2keypoints(const vector<Point2f>& in, vector<KeyPoint>& out) { out.clear(); out.reserve(in.size()); for (size_t i = 0; i < in.size(); ++i) { out.push_back(KeyPoint(in[i], 1)); } } //Uses computed homography H to warp original input points to new planar position void warpKeypoints(const Mat& H, const vector<KeyPoint>& in, vector<KeyPoint>& out) { vector<Point2f> pts; keypoints2points(in, pts); vector<Point2f> pts_w(pts.size()); Mat m_pts_w(pts_w); perspectiveTransform(Mat(pts), m_pts_w, H); points2keypoints(pts_w, out); } //Converts matching indices to xy points void matches2points(const vector<KeyPoint>& train, const vector<KeyPoint>& query, const std::vector<cv::DMatch>& matches, std::vector<cv::Point2f>& pts_train, std::vector<Point2f>& pts_query) { pts_train.clear(); pts_query.clear(); pts_train.reserve(matches.size()); pts_query.reserve(matches.size()); size_t i = 0; for (; i < matches.size(); i++) { const DMatch & dmatch = matches[i]; pts_query.push_back(query[dmatch.queryIdx].pt); pts_train.push_back(train[dmatch.trainIdx].pt); } } void resetH(Mat&H) { H = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); } } int main(int ac, char ** av) { if (ac != 2) { help(av); return 1; } Ptr<BriefDescriptorExtractor> brief = BriefDescriptorExtractor::create(32); VideoCapture capture; capture.open(atoi(av[1])); if (!capture.isOpened()) { help(av); cout << "capture device " << atoi(av[1]) << " failed to open!" << endl; return 1; } cout << "following keys do stuff:" << endl; cout << "t : grabs a reference frame to match against" << endl; cout << "l : makes the reference frame new every frame" << endl; cout << "q or escape: quit" << endl; Mat frame; vector<DMatch> matches; BFMatcher desc_matcher(brief->defaultNorm()); vector<Point2f> train_pts, query_pts; vector<KeyPoint> train_kpts, query_kpts; vector<unsigned char> match_mask; Mat gray; bool ref_live = true; Mat train_desc, query_desc; Ptr<FastFeatureDetector> detector = FastFeatureDetector::create(10, true); Mat H_prev = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); for (;;) { capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, gray, COLOR_RGB2GRAY); detector->detect(gray, query_kpts); //Find interest points brief->compute(gray, query_kpts, query_desc); //Compute brief descriptors at each keypoint location if (!train_kpts.empty()) { vector<KeyPoint> test_kpts; warpKeypoints(H_prev.inv(), query_kpts, test_kpts); //Mat mask = windowedMatchingMask(test_kpts, train_kpts, 25, 25); desc_matcher.match(query_desc, train_desc, matches, Mat()); drawKeypoints(frame, test_kpts, frame, Scalar(255, 0, 0), DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG); matches2points(train_kpts, query_kpts, matches, train_pts, query_pts); if (matches.size() > 5) { Mat H = findHomography(train_pts, query_pts, RANSAC, 4, match_mask); if (countNonZero(Mat(match_mask)) > 15) { H_prev = H; } else resetH(H_prev); drawMatchesRelative(train_kpts, query_kpts, matches, frame, match_mask); } else resetH(H_prev); } else { H_prev = Mat::eye(3, 3, CV_32FC1); Mat out; drawKeypoints(gray, query_kpts, out); frame = out; } imshow("frame", frame); if (ref_live) { train_kpts = query_kpts; query_desc.copyTo(train_desc); } char key = (char)waitKey(2); switch (key) { case 'l': ref_live = true; resetH(H_prev); break; case 't': ref_live = false; train_kpts = query_kpts; query_desc.copyTo(train_desc); resetH(H_prev); break; case 27: case 'q': return 0; break; } } return 0; } ``` ```

VS2015+opencv3.1.0+win7调试模式Debug出现问题,Release模式正常

使用VS2015+opencv3.1.0时调试出现以下问题,属性表都配置了。![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201610/18/1476763336_973563.png)

opencv3.1.0中没有opencv2\legacy\compat.hpp

opencv3.1.0中没有opencv2\legacy\compat.hpp 该如何解决 想用cvQueryHistValue_1D(,)该怎么办

opencv3.1.0交叉编译出错

我在给mini2440移植opencv3.1.0的时候,make编译opencv过程中出错了。log如下: CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/perf/perf_math.cpp.obj: In function `cv::Mat::~Mat()': perf_math.cpp.text._ZN2cv3MatD1Ev[cv::Mat::~Mat()]+0x1c): undefined reference to `__sync_fetch_and_add_4' CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/perf/perf_compare.cpp.obj: In function `Size_MatType_CmpType_compare:erfTestBody()': perf_compare.cpp.text._ZN28Size_MatType_CmpType_compare12PerfTestBodyEv+0x30c): undefined reference to `__sync_fetch_and_add_4' perf_compare.cpp.text._ZN28Size_MatType_CmpType_compare12PerfTestBodyEv+0x378): undefined reference to `__sync_fetch_and_add_4' perf_compare.cpp.text._ZN28Size_MatType_CmpType_compare12PerfTestBodyEv+0x3ec): undefined reference to `__sync_fetch_and_add_4' CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/perf/perf_compare.cpp.obj: In function `Size_MatType_CmpType_compareScalar:erfTestBody()': perf_compare.cpp.text._ZN34Size_MatType_CmpType_compareScalar12PerfTestBodyEv+0x32c): undefined reference to `__sync_fetch_and_add_4' CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/perf/perf_compare.cpp.obj:perf_compare.cpp.text._ZN34Size_MatType_CmpType_compareScalar12PerfTestBodyEv+0x3a0): more undefined references to `__sync_fetch_and_add_4' follow collect2: ld returned 1 exit status make[2]: *** [bin/opencv_perf_core] Error 1 make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/all] Error 2 make: *** [all] Error 2 我用的是Ubuntu14.04,32位虚拟机。 查网上说是CMAKE_C_FLAGS要设为-march=armv4t 可是我安装提示设置了CMAKE_C_FLAGS 和 CMAKE_CXX_FLAGS的值,错误还是没有消失。 我试过了opencv3.1。0和opencv3.2.0了,都会出现这个问题。因为项目需求要用到opencv3 所以只能自己编译最新版,,泪奔 有大神遇到过这个问题吗?

opencv3.1.0交叉编译 使用摄像头 编译出错

opencv3.1.0交叉编译: 宿主机:ubuntu 14.04 交叉编译工具:gcc-4.6.2-glibc-2.13-linaro 在使用Cmake-gui配置时,因为要使用摄像头(OV3640)取图像,进行图像处理,所以将Operating System填为Linux, 并将WITH_V4L勾选上,之后执行make命令,总是编译错误,提示许多的库找不到,如下图中所示; 如果将Operating System填为arm-linux,没有勾选WITH_V4L,则可以make编译通过,但在arm开发板上用OpenCV打不开摄像头,isOpened ()返回值是false。请帮忙分析问题原因,希望给提供些正确的解决办法,非常感激! ![勾选WITH_V4L 编译错误信息](https://img-ask.csdn.net/upload/201605/29/1464522128_617542.png)![勾选WITH_V4L 编译错误信息](https://img-ask.csdn.net/upload/201605/29/1464522146_811706.jpg) ![cmake-gui 配置为Linux](https://img-ask.csdn.net/upload/201605/30/1464565387_398821.png) ![cmake-gui 配置为arm-linux](https://img-ask.csdn.net/upload/201605/30/1464565406_575197.png)

opencv3.1.0安装在VS2013里的问题

opencv是3.1.0,想装在VS2013里,但是按毛星云那本opencv3编程入门装了以后总是出现一下问题 Error 1 error LNK1112: module machine type 'X86' conflicts with target machine type 'x64' D:\2\2\Debug\1.obj 1 1 2 我的电脑是64位的,我并不能按网上回答找到自己的原因,求有经验的大神解答,不要去网上搜一个答案敷衍我,谢谢大家。

vs2015+opencv3.1.0显示CvFGDetector未定义标识符

前景检测函数不是opencv封装好的,直接可以调用吗?难道是我调用方式不对?还是什么问题~~~小白求大神帮助~~!代码如图,红线标出的全是未定义标识符,非常感谢[图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201711/01/1509541372_198304.jpg)

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最近想使用opencv的GPU模块,就需要用cmake重新编译opencv, 尝试很多中方法,一直不成功,编译老是出错,环境变量也设置了, 真的不知道是什么问题,望大神解答~![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201612/28/1482931144_726131.png)

win7+1080ti+cuda8.0+cudnn5.0+caffe编译报错

我最近在配置caffe,配置环境是win7+1080ti+cuda8.0+cudnn5.0+caffe,按照网上的相关博文进行了配置,但是现在是Debug版本可以编译成功并运行,Release版本就会直接报错,主要的错误是error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_61,code=\"sm_61,compute_61\" --use-local-env --cl-version 2013 -ccbin和error MSB4062: 未能从程序集 D:\Caffe\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll 加载任务“NuGetPackageOverlay”。未能加载文件或程序集“file:///D:\Caffe\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll”或它的某一个依赖项。另一个程序正在使用此文件,进程无法访问。 请问大家知道为什么会出现这种情况吗?谢谢

win10 VS2015 opencv3.1.0 应用程序无法正常启动(0xc0000007b)

_1.下图为环境变量的设置图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/30/1459315234_989848.png)._ 2.下图为VS2015的配置 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/30/1459315444_677180.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/30/1459315489_403990.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/30/1459315498_484539.png) 3.下面是程序代码 **#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { const char* imagename = "G:\\VS2015\\ConsoleApplication1\\ConsoleApplication1\\tulips.jpg"; //从文件中读入图像 Mat img = imread(imagename); //如果读入图像失败 if (img.empty()) { fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename); return -1; } //显示图像 imshow("image", img); //此函数等待按键,按键盘任意键就返回 waitKey(); return 0; }** 4.下面是出错信息 ****“ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“G:\VS2015\ConsoleApplication1\x64\Release\ConsoleApplication1.exe”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ntdll.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\kernel32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\KernelBase.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\vcruntime140.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\opencv_world310d.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ucrtbase.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ucrtbase.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\advapi32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已卸载“C:\Windows\System32\ucrtbase.dll” “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msvcrt.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\sechost.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\rpcrt4.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\user32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\gdi32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ole32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\combase.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\cryptbase.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\bcryptprimitives.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\oleaut32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\comdlg32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\SHCore.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\shlwapi.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\shell32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\cfgmgr32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\WinSxS\amd64_microsoft.windows.common-controls_6595b64144ccf1df_5.82.10586.0_none_396e892957c7fb25\comctl32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\windows.storage.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\kernel.appcore.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\powrprof.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\profapi.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\FirewallAPI.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\netapi32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\avicap32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msvfw32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\avifil32.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msvcp120d.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已卸载“C:\Windows\System32\msvcp120d.dll” “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\winmm.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\winmmbase.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\davhlpr.dll”。已加载符号。 “ConsoleApplication1.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\MSVCR120D.dll”。已加载符号。 线程 0xab0 已退出,返回值为 -1073741701 (0xc000007b)。 线程 0x1f54 已退出,返回值为 -1073741701 (0xc000007b)。 线程 0x29d4 已退出,返回值为 -1073741701 (0xc000007b)。 程序“[2452] ConsoleApplication1.exe”已退出,返回值为 -1073741701 (0xc000007b)。 **** ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/30/1459315709_869272.png)

vs2015 cmake编译opencv3.1+opencv_contrib报错

在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,添加opencv_contrib目录后报错,求问是什么问题啊? CMake Error at /Users/Documents/opencv/source/opencv-3.2.0/cmake/OpenCVUtils.cmake:1045 (file): file DOWNLOAD cannot open file for write. Call Stack (most recent call first): /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/cmake/OpenCVFindLibProtobuf.cmake:32 (ocv_download) /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/CMakeLists.txt:5 (include) CMake Error at /Users/Documents/opencv/source/opencv-3.2.0/cmake/OpenCVUtils.cmake:1049 (message): Failed to download . Status= Call Stack (most recent call first): /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/cmake/OpenCVFindLibProtobuf.cmake:32 (ocv_download) /Users/Documents/opencv/source/opencv_contrib-master/modules/dnn/CMakeLists.txt:5 (include)

windows下OpenCV-python如何用GPU加速,求解答,谢谢了!

最近用OpenCV进行视频行人检测,发现用HOG+SVM处理每一帧太慢了,想到深度学习pytorch中 ``` model.cuda() ```就可以用GPU加速,就想知道windows下OpenCV-python如何用GPU加速,具体怎么用,如果有知道的请帮帮我,感谢大家!

WIN10+VS2017+Kinect v1+opencv 3.1.0 按照教程配置后,无法打开Kinetc.h

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574928234_607775.png) 小白一枚,请大佬指导可能是哪方面的问题 还有就是在kinect的inc文件夹下也没找到kinect这个文件,文件夹图如下![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574928402_877710.png) 感谢各位大佬

vs2015 中opencv报错,错误问题详见内容。

我是准备使用opencv来做角点检测,代码如下 ``` #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; void main() { int maxCorners = 10; if (maxCorners < 1) { maxCorners = 1; } /// Parameters for Shi-Tomasi algorithm Mat srcImg = imread("C:/Users/lenovo/Desktop/校正图片.jpg"); imshow("原始图", srcImg); Mat srcGray; //转化为灰度图 cvtColor(srcImg, srcGray, CV_BGR2GRAY); vector<Point2f> corners; double qualityLevel = 0.01; double minDistance = 10; int blockSize = 9; bool useHarrisDetector = false; Mat temp = Mat(); double k = 0.04; /// 查找角点 goodFeaturesToTrack(srcGray, corners, maxCorners, qualityLevel, minDistance, temp, blockSize, useHarrisDetector, k); /// 标出检测到的角点 for (int i = 0; i < corners.size(); i++) { circle(srcImg, corners[i], 4, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); printf("第%d个点坐标为:(%d,%d)\n",i,(int)corners[i].x,(int)corners[i].y); } /// 显示图片 imshow("角点检测", srcImg); imwrite("C:/Users/lenovo/Desktop/检测图片.jpg",srcImg); waitKey(0); return; } ``` 然后遇到的问题是,代码一直运行到waitKey(0)都是正确的,显示如图 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/07/1488891411_703090.jpg) 但是当我点击任意按钮时,系统就报错了,具体报错如图: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/07/1488891504_129857.jpg) 希望大神能够帮帮忙,谢谢啊。

cuda与OPENCV联调图像处理示例程序问题

楼主,请教一下啊,这段程序变异调试后出现**.exe中的0x7533812f(kernelBase.dll)处有未经处理的异常:Mirosoft C++异常:内存位置 0x0016f69c处的cv::Exception。你有遇到这个问题吗?我老是卡在这里啊,求助。

CUDA runtimeAPI 第一次使用 耗时严重(release下)

我的程序在启动时,用到了几个cuda的库,第一次调用cudamalloc或者cudafree这样的 操作内存的函数时会耗时十几秒到几十秒。怎么办? 我看网上的说cuda使用时没有专门的init函数和设置,第一次使用时就在内部初始化了。 但是我的问题怎么解决? 尤其是当我加上一个拼接的函数时,用到了 opencv_cudaarithm310.dll opencv_cudabgsegm310.dll opencv_cudafeatures2d310.dll opencv_cudafilters310.dll opencv_cudalegacy310.dll opencv_cudaobjdetect310.dll opencv_ml310.dll opencv_stitching310.dll (主要是用到了这个,前面的是它附带出来的) 求大神搭救一下。

openCV 扩展包 安装 cuda 无法解析

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::downloadKeypoints(class cv::cuda::GpuMat const &,class std::vector<class cv::KeyPoint,class std::allocator<class cv::KeyPoint> > &)" (?downloadKeypoints@SURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXABVGpuMat@23@AAV?$vector@VKeyPoint@cv@@V?$allocator@VKeyPoint@cv@@@std@@@std@@@Z),该符号在函数 "private: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::find(class cv::_InputArray const &,struct cv::detail::ImageFeatures &)" (?find@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@EAEXABV_InputArray@3@AAUImageFeatures@23@@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::SURF_CUDA(void)" (??0SURF_CUDA@cuda@cv@@QAE@XZ),该符号在函数 "public: __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::SurfFeaturesFinderGpu(double,int,int,int,int)" (??0SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@QAE@NHHHH@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::operator()(class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat &)" (??RSURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXABVGpuMat@12@0AAV312@@Z),该符号在函数 "private: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::find(class cv::_InputArray const &,struct cv::detail::ImageFeatures &)" (?find@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@EAEXABV_InputArray@3@AAUImageFeatures@23@@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::operator()(class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat const &,class cv::cuda::GpuMat &,class cv::cuda::GpuMat &,bool)" (??RSURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXABVGpuMat@12@0AAV312@1_N@Z),该符号在函数 "private: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::find(class cv::_InputArray const &,struct cv::detail::ImageFeatures &)" (?find@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@EAEXABV_InputArray@3@AAUImageFeatures@23@@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: void __thiscall cv::cuda::SURF_CUDA::releaseMemory(void)" (?releaseMemory@SURF_CUDA@cuda@cv@@QAEXXZ),该符号在函数 "public: virtual void __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinderGpu::collectGarbage(void)" (?collectGarbage@SurfFeaturesFinderGpu@detail@cv@@UAEXXZ) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: static struct cv::Ptr<class cv::xfeatures2d::SURF> __cdecl cv::xfeatures2d::SURF::create(double,int,int,bool,bool)" (?create@SURF@xfeatures2d@cv@@SA?AU?$Ptr@VSURF@xfeatures2d@cv@@@3@NHH_N0@Z),该符号在函数 "public: __thiscall cv::detail::SurfFeaturesFinder::SurfFeaturesFinder(double,int,int,int,int)" (??0SurfFeaturesFinder@detail@cv@@QAE@NHHHH@Z) 中被引用 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK2001 无法解析的外部符号 "public: virtual void __thiscall cv::xfeatures2d::DAISY::compute(class cv::_InputArray const &,class std::vector<class std::vector<class cv::KeyPoint,class std::allocator<class cv::KeyPoint> >,class std::allocator<class std::vector<class cv::KeyPoint,class std::allocator<class cv::KeyPoint> > > > &,class cv::_OutputArray const &)" (?compute@DAISY@xfeatures2d@cv@@UAEXABV_InputArray@3@AAV?$vector@V?$vector@VKeyPoint@cv@@V?$allocator@VKeyPoint@cv@@@std@@@std@@V?$allocator@V?$vector@VKeyPoint@cv@@V?$allocator@VKeyPoint@cv@@@std@@@std@@@2@@std@@ABV_OutputArray@3@@Z) opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\modules\world\matchers.cpp.obj 1 错误 LNK1120 7 个无法解析的外部命令 opencv_world E:\opencv-3.2.0-vc14\opencv\buildnew\bin\Debug\opencv_world320d.dll 1 错误 MSB3073 命令“setlocal E:\cmake-3.8.2-win64-x64\cmake-3.8.2-win64-x64\bin\cmake.exe -DBUILD_TYPE=Debug -P cmake_install.cmake if %errorlevel% neq 0 goto :cmEnd :cmEnd endlocal & call :cmErrorLevel %errorlevel% & goto :cmDone :cmErrorLevel exit /b %1 :cmDone if %errorlevel% neq 0 goto :VCEnd :VCEnd”已退出,代码为 1。 INSTALL C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Enterprise\Common7\IDE\VC\VCTargets\Microsoft.CppCommon.targets 133

opencv+cuda关于GpuMat数据转递问题

萌新刚刚接触opencv+cuda不久,还不是很熟练,现在碰到了一个问题,不知道有没有大佬知道解决方法 实际问题中我想定义一个GpuMat类型的数组,例如cv::cuda::GpuMat cu_proj[10][128]; 然后传递给核函数的时候就显示如下错误 error : no suitable constructor exists to convert from "cv::cuda::GpuMat [10][128]" to "cv::cuda::PtrStepSz<uchar1>" 我网上搜到的都是单个GpuMat的传递,不知道我这种情况有没有解决方法呀?以及如果有,在核函数中应该怎么索引呢?我试过cu_proj[x][y](i, y),也显示错误: error : no operator "[]" matches these operands 感激不尽!

cuda opencv GPU模块的使用出错

#include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<device_launch_parameters.h> #include<cuda_runtime.h> #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\gpu\gpu.hpp> #include<iostream> int main() { int num_devices = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount(); if (num_devices <= 0) { std::cerr << "There is no devoce" << std::endl; return -1; } int enable_device_id = -1; for (int i = 0; i < num_devices; i++) { cv::gpu::DeviceInfo dev_info(i); if (dev_info.isCompatible()) { enable_device_id = i; } } if (enable_device_id < 0) { std::cerr << "GPU module isn't built for GPU" << std::endl; return -1; } cv::gpu::setDevice(enable_device_id); cv::Mat src_image = cv::imread("test.jpg"); cv::Mat dst_image; cv::gpu::GpuMat d_dst_img; cv::gpu::GpuMat d_src_img(src_image);//upload src image to gpu //为什么从这以后的代码不执行了 printf("abcd");//测试使用 //cv::gpu::cvtColor(d_src_img, d_dst_img, CV_BGR2GRAY); //d_dst_img.download(dst_image);//download dst image to cpu //cv::imshow("test", dst_image); cv::imshow("test", src_image); cv::waitKey(5000); return 0; } 我感觉我配置的环境应该没问题啊,

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

Python可以这样学(第四季:数据分析与科学计算可视化)

董付国老师系列教材《Python程序设计(第2版)》(ISBN:9787302436515)、《Python可以这样学》(ISBN:9787302456469)配套视频,在教材基础上又增加了大量内容,通过实例讲解numpy、scipy、pandas、statistics、matplotlib等标准库和扩展库用法。

组成原理课程设计(实现机器数的真值还原等功能)

实现机器数的真值还原(定点小数)、定点小数的单符号位补码加减运算、定点小数的补码乘法运算和浮点数的加减运算。

javaWeb图书馆管理系统源码mysql版本

系统介绍 图书馆管理系统主要的目的是实现图书馆的信息化管理。图书馆的主要业务就是新书的借阅和归还,因此系统最核心的功能便是实现图书的借阅和归还。此外,还需要提供图书的信息查询、读者图书借阅情况的查询等

土豆浏览器

土豆浏览器可以用来看各种搞笑、电影、电视剧视频

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

Java8零基础入门视频教程

这门课程基于主流的java8平台,由浅入深的详细讲解了java SE的开发技术,可以使java方向的入门学员,快速扎实的掌握java开发技术!

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

TTP229触摸代码以及触摸返回值处理

自己总结的ttp229触摸代码,触摸代码以及触摸按键处理

网络工程师小白入门--【思科CCNA、华为HCNA等网络工程师认证】

本课程适合CCNA或HCNA网络小白同志,高手请绕道,可以直接学习进价课程。通过本预科课程的学习,为学习网络工程师、思科CCNA、华为HCNA这些认证打下坚实的基础! 重要!思科认证2020年2月24日起,已启用新版认证和考试,包括题库都会更新,由于疫情原因,请关注官网和本地考点信息。题库网络上很容易下载到。

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

java jdk 8 帮助文档 中文 文档 chm 谷歌翻译

JDK1.8 API 中文谷歌翻译版 java帮助文档 JDK API java 帮助文档 谷歌翻译 JDK1.8 API 中文 谷歌翻译版 java帮助文档 Java最新帮助文档 本帮助文档是使用谷

Ubuntu18.04安装教程

Ubuntu18.04.1安装一、准备工作1.下载Ubuntu18.04.1 LTS2.制作U盘启动盘3.准备 Ubuntu18.04.1 的硬盘空间二、安装Ubuntu18.04.1三、安装后的一些工作1.安装输入法2.更换软件源四、双系统如何卸载Ubuntu18.04.1新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列...

快速排序---(面试碰到过好几次)

原理:    快速排序,说白了就是给基准数据找其正确索引位置的过程.    如下图所示,假设最开始的基准数据为数组第一个元素23,则首先用一个临时变量去存储基准数据,即tmp=23;然后分别从数组的两端扫描数组,设两个指示标志:low指向起始位置,high指向末尾.    首先从后半部分开始,如果扫描到的值大于基准数据就让high减1,如果发现有元素比该基准数据的值小(如上图中18&amp;lt...

手把手实现Java图书管理系统(附源码)

【超实用课程内容】 本课程演示的是一套基于Java的SSM框架实现的图书管理系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的java人群。详细介绍了图书管理系统的实现,包括:环境搭建、系统业务、技术实现、项目运行、功能演示、系统扩展等,以通俗易懂的方式,手把手的带你从零开始运行本套图书管理系统,该项目附带全部源码可作为毕设使用。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/27513 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27513,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

HTML期末大作业

这是我自己做的HTML期末大作业,花了很多时间,稍加修改就可以作为自己的作业了,而且也可以作为学习参考

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

极简JAVA学习营第四期(报名以后加助教微信:eduxy-1)

想学好JAVA必须要报两万的培训班吗? Java大神勿入 如果你: 零基础想学JAVA却不知道从何入手 看了一堆书和视频却还是连JAVA的环境都搭建不起来 囊中羞涩面对两万起的JAVA培训班不忍直视 在职没有每天大块的时间专门学习JAVA 那么恭喜你找到组织了,在这里有: 1. 一群志同道合立志学好JAVA的同学一起学习讨论JAVA 2. 灵活机动的学习时间完成特定学习任务+每日编程实战练习 3. 热心助人的助教和讲师及时帮你解决问题,不按时完成作业小心助教老师的家访哦 上一张图看看前辈的感悟: &nbsp; &nbsp; 大家一定迫不及待想知道什么是极简JAVA学习营了吧,下面就来给大家说道说道: 什么是极简JAVA学习营? 1. 针对Java小白或者初级Java学习者; 2. 利用9天时间,每天1个小时时间; 3.通过 每日作业 / 组队PK / 助教答疑 / 实战编程 / 项目答辩 / 社群讨论 / 趣味知识抢答等方式让学员爱上学习编程 , 最终实现能独立开发一个基于控制台的‘库存管理系统’ 的学习模式 极简JAVA学习营是怎么学习的? &nbsp; 如何报名? 只要购买了极简JAVA一:JAVA入门就算报名成功! &nbsp;本期为第四期极简JAVA学习营,我们来看看往期学员的学习状态: 作业看这里~ &nbsp; 助教的作业报告是不是很专业 不交作业打屁屁 助教答疑是不是很用心 &nbsp; 有奖抢答大家玩的很嗨啊 &nbsp; &nbsp; 项目答辩终于开始啦 &nbsp; 优秀者的获奖感言 &nbsp; 这是答辩项目的效果 &nbsp; &nbsp; 这么细致的服务,这么好的氛围,这样的学习效果,需要多少钱呢? 不要1999,不要199,不要99,只要9.9 是的你没听错,只要9.9以上所有就都属于你了 如果你: 1、&nbsp;想学JAVA没有基础 2、&nbsp;想学JAVA没有整块的时间 3、&nbsp;想学JAVA没有足够的预算 还等什么?赶紧报名吧,抓紧抢位,本期只招300人,错过只有等时间待定的下一期了 &nbsp; 报名请加小助手微信:eduxy-1 &nbsp; &nbsp;

C++语言基础视频教程

C++语言基础视频培训课程:本课与主讲者在大学开出的程序设计课程直接对接,准确把握知识点,注重教学视频与实践体系的结合,帮助初学者有效学习。本教程详细介绍C++语言中的封装、数据隐藏、继承、多态的实现等入门知识;主要包括类的声明、对象定义、构造函数和析构函数、运算符重载、继承和派生、多态性实现等。 课程需要有C语言程序设计的基础(可以利用本人开出的《C语言与程序设计》系列课学习)。学习者能够通过实践的方式,学会利用C++语言解决问题,具备进一步学习利用C++开发应用程序的基础。

UnityLicence

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软件测试2小时入门

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂,通过2个多小时的介绍,让大家对软件测试有个系统的理解和认识,具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分: 1 软件测试概述,了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型;&nbsp; 2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘;&nbsp; 5.测试经验谈。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。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。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

Python数据分析师-实战系列

系列课程主要包括Python数据分析必备工具包,数据分析案例实战,核心算法实战与企业级数据分析与建模解决方案实战,建议大家按照系列课程阶段顺序进行学习。所有数据集均为企业收集的真实数据集,整体风格以实战为导向,通俗讲解Python数据分析核心技巧与实战解决方案。

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。

超详细MySQL安装及基本使用教程

一、下载MySQL 首先,去数据库的官网http://www.mysql.com下载MySQL。 点击进入后的首页如下:  然后点击downloads,community,选择MySQL Community Server。如下图:  滑到下面,找到Recommended Download,然后点击go to download page。如下图:  点击download进入下载页面选择No...

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

董付国老师Python全栈学习优惠套餐

购买套餐的朋友可以关注微信公众号“Python小屋”,上传付款截图,然后领取董老师任意图书1本。

爬取妹子图片(简单入门)

安装第三方请求库 requests 被网站禁止了访问 原因是我们是Python过来的 重新给一段 可能还是存在用不了,使用网页的 编写代码 上面注意看匹配内容 User-Agent:请求对象 AppleWebKit:请求内核 Chrome浏览器 //请求网页 import requests import re //正则表达式 就是去不规则的网页里面提取有规律的信息 headers = { 'User-Agent':'存放浏览器里面的' } response = requests.get

web网页制作期末大作业

分享思维,改变世界. web网页制作,期末大作业. 所用技术:html css javascript 分享所学所得

技术大佬:我去,你写的 switch 语句也太老土了吧

昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码,大部分代码都写得很漂亮,严谨的同时注释也很到位,这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时,还是忍不住破口大骂:“我擦,小王,你丫写的 switch 语句也太老土了吧!” 来看看小王写的代码吧,看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

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