ubuntu 下运行opencv程序

已经按照在ubuntu下配置好opencv环境,而且可以编译运行程序,
但是我现在写一个cpp代码中需要识别二维码,就是导入zbar包。
之前在Windows下就好做,现在就不知道怎么配置链接库。新手学习,请有经验的指点下。
最好是文件夹下的配置说明一下。非常感谢。
下面就是运行缺少这个头文件,包。
图片说明

3个回答

引入单个头文件,写好绝对路径,或者把头文件放到目录下。如果引入库,静态链接库或者动态的,就需要考虑文件的引入方式,可以看看Makefile文件。

图片opencv安装好了吗,自己先写一个c++测试代码,看能不能读入图像,我看你的
图片是要用C#?而且编译还没通过啊

wen96001
Major_Tom_F 安装好了,可以读取图像。c++测试代码也行。我就是不太懂怎么配置这个zbar包。还请赐教
2 年多之前 回复

县搜索下zbar.h,看在哪个目录。
然后打开findqr.cpp文件,在include里根据这个文件和zbar.h的相对路径关系修改下。或者把前者放在和后者同一个路径下
再include "zbar.h"

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代码本身没有错,debug下无法加载级联分类器文件,release下读不到图片,配置应该没有问题 求问,谢谢! #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; string face_cascade_name = "E:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; //string face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; CascadeClassifier face_cascade; string window_name = "人脸识别"; void detectAndDisplay( Mat frame ); int main( int argc, char** argv ){ Mat image; //image = imread( argv[1]); image=imread("F:\\01.jpg"); if( !image.data ){ printf("[error] 没有图片\n"); return -1; } imshow("face",image); cout<<image.rows<<","<<image.cols<<endl; if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ printf("[error] 无法加载级联分类器文件!\n"); return -1; } detectAndDisplay(image); waitKey(0); } void detectAndDisplay( Mat frame ){ std::vector<Rect> faces; Mat frame_gray; cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY ); equalizeHist( frame_gray, frame_gray ); face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); cout<<faces.size()<<endl; for( int i = 0; i < faces.size(); i++ ){ Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 ); ellipse( frame, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 ); } imshow( window_name, frame ); }

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这是个小问题。 按照OpenCV说明书的说法,打开摄像头,可以使用如下语句形式: VideoCapture::VideoCapture(int device) 对于其中的device部分,说明手册有如下提示 device – id of the opened video capturing device (i.e. a camera index). 我想问的是,使用多个摄像头时,如何确定各个摄像头所对应的id。 比如,当有两个摄像头时,我尝试一个为0,一个为1,通过看捕获的图像,可以确定各摄像头的id,但不知这个顺序是否固定。但这样毕竟很被动,而且不知道开关机等操作后,再运行改程序,设备号是否会变化。 我想一定有可以查看摄像头对应的所谓id的方法,但没有搜到,希望有人能解答。

matlab调用c++程序mex文件问题

我在使用matlab时想利用opencv中的lsd直线检测算法输出检测到的直线起点和终点坐标报错![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201710/23/1508722929_34297.png)如图所示,我按图中路径根本找不到文件,求大神解答

ORBSLAM2在ros-kinetic错误

最近学习ORB SLAM ,按照github 指南,成功编译运行单目/立体/rgbd在数据集上到运行程序; 具体见https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2; _但是按照github指南结合ros运行orbslam时出现错误。具体情况如下: --------------- ORB-SLAM2 Copyright (C) 2014-2016 Raul Mur-Artal, University of Zaragoza. This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY; This is free software, and you are welcome to redistribute it under certain conditions. See LICENSE.txt. Input sensor was set to: Stereo Loading ORB Vocabulary. This could take a while... Vocabulary loaded! OpenCV Error: Bad argument (Invalid pointer to file storage) in cvGetFileNodeByName, file /tmp/binarydeb/ros-kinetic-opencv3-3.1.0/modules/core/src/persistence.cpp, line 709 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): /tmp/binarydeb/ros-kinetic-opencv3-3.1.0/modules/core/src/persistence.cpp:709: error: (-5) Invalid pointer to file storage in function cvGetFileNodeByName -------以上是报错内容 我用到是ubuntu 16.04,只能安装ros最新的kinetic; 根据报错内容,查到如下问题: 1.kinetic 默认用opencv 3;而我安装的是opencv2,似乎orbslam中也用的是opencv2,因此调用ros时出现版本兼容问题; 2. 查找响应解决方案,包括更改makelist和更改cvbridge,但是无果,个人觉得还有其他步骤;具体见 http://blog.csdn.net/gauxonz/article/details/52842099 ; 和http://wiki.ros.org/opencv3 ; 3. 所以个人感觉如果将ros-kinetic中默认的opencv3换成opencv2即可;由于刚接触ubuntu和ros,求各位帮忙指点啦! 提前感谢!

软件测试入门、SQL、性能测试、测试管理工具

软件测试2小时入门,让您快速了解软件测试基本知识,有系统的了解; SQL一小时,让您快速理解和掌握SQL基本语法 jmeter性能测试 ,让您快速了解主流来源性能测试工具jmeter 测试管理工具-禅道,让您快速学会禅道的使用,学会测试项目、用例、缺陷的管理、

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西北工业大学计算机组成原理实验课唐都仪器实验帮助,同实验指导书。分为运算器,存储器,控制器,模型计算机,输入输出系统5个章节

Java 最常见的 200+ 面试题:面试必备

这份面试清单是从我 2015 年做了 TeamLeader 之后开始收集的,一方面是给公司招聘用,另一方面是想用它来挖掘在 Java 技术栈中,还有那些知识点是我不知道的,我想找到这些技术盲点,然后修复它,以此来提高自己的技术水平。虽然我是从 2009 年就开始参加编程工作了,但我依旧觉得自己现在要学的东西很多,并且学习这些知识,让我很有成就感和满足感,那所以何乐而不为呢? 说回面试的事,这份面试...

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本套课程的设计完全是为初学者量身打造,课程内容由浅入深,课程讲解通俗易懂,代码实现简洁清晰。通过本课程的学习,学员能够入门微信公众平台开发,能够胜任企业级的订阅号、服务号、企业号的应用开发工作。 通过本课程的学习,学员能够对微信公众平台有一个清晰的、系统性的认识。例如,公众号是什么,它有什么特点,它能做什么,怎么开发公众号。 其次,通过本课程的学习,学员能够掌握微信公众平台开发的方法、技术和应用实现。例如,开发者文档怎么看,开发环境怎么搭建,基本的消息交互如何实现,常用的方法技巧有哪些,真实应用怎么开发。

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【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

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这是梁顺林的定量遥感的中文版,由范闻捷等翻译的,是电子版PDF,解决了大家看英文费时费事的问题,希望大家下载看看,一定会有帮助的

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