OpenCV4.0+VS2017下运行程序总是出现未定义标识符

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

Mat srcImage = imread("E:\\image\\image001.png", 0);//只读取灰度图

if (!srcImage.data)

{

    cout << "fail to load image" << endl;

    return 0;

}

imshow("原图", srcImage);



MatND dstHist;//得到的直方图     

int dims = 1;//得到的直方图的维数 灰度图的维数为1

float hranges[2] = { 1, 255 };  //直方图统计的灰度值范围

const float *ranges[1] = { hranges };   // 这里需要为const类型,二维数组用来指出每个区间的范围  

int bin = 255;//直方图横坐标的区间数 即横坐标被分成多少份

int channels = 0;//图像得通道 灰度图的通道数为0

/* 计算图像的直方图 */

calcHist(&srcImage, 1/*输入图像个数*/, &channels, Mat()/*掩码*/, dstHist, dims, &bin, ranges);

int height = 150;   //直方图高度

int scale = 3;  //垂直缩放比

int horvizon_scale = 3; //水平缩放比

//获取最大值和最小值  

double minValue = 0;

double maxValue = 0;

minMaxLoc(dstHist, &minValue, &maxValue, 0, 0); //找到直方图中的最大值和最小值 



int shift_vertical = 13;    //直方图偏移值,偏移用于显示水平坐标

int shift_horvizon = 30;    //直方图偏移值,偏移用于显示垂直坐标

//绘制出直方图  

Mat dstImage(height*scale, bin*horvizon_scale + shift_horvizon, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));      //创建一个彩色三通道矩阵,大小a*b,填充0

int hpt = saturate_cast<int>((dstImage.rows - shift_vertical)*0.95); //最大值对应的Y坐标,防止溢出

for (int i = 0; i < bin; i++)

{

    float binValue = dstHist.at<float>(i);

    int realValue = saturate_cast<int>(binValue * hpt / maxValue);

    rectangle(dstImage, Point(i*horvizon_scale + shift_horvizon, dstImage.rows - 1 - shift_vertical), Point((i + 1)*horvizon_scale + shift_horvizon - 1, dstImage.rows - realValue - shift_vertical), Scalar(255, 255, 255), 1, 8, 0);

}

//绘制垂直刻度

char string[100];

CvFont font;

double font_size = 1;//字体大小

cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, 1, 0, 1, 8);//字体结构初始化 

Size text_size;

for (int i = hpt; i >= 0; )

{

    _itoa(maxValue*i / hpt, string, 10);//把一个整数转换为字符串  

    //在图像中显示文本字符串  

    text_size = getTextSize(string, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, 1, NULL); //获得字体大小

    putText(dstImage, string, cvPoint(0, dstImage.rows - i - shift_vertical + text_size.height / 2), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, Scalar(0, 255, 0), 1, 8, 0);

    i -= hpt / 10;  //只显示10个刻度

}

//刻画水平刻度

for (int i = bin; i >= 0;)

{

    _itoa(i, string, 10);//把一个整数转换为字符串  

    //在图像中显示文本字符串  

    text_size = getTextSize(string, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, 1, NULL); //获得字体大小

    putText(dstImage, string, cvPoint(i*horvizon_scale + shift_horvizon - text_size.width / 2, dstImage.rows), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);

    i -= bin / 20;  //只显示20个刻度

}

//显示统计信息

sprintf(string, "bin=%d  Ranges from %d to %d", bin, (int)hranges[0], (int)hranges[1]);

putText(dstImage, string, cvPoint(dstImage.cols / 5, 30), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, (double)1.3, Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0);

imshow("一维直方图", dstImage);

waitKey(0);

return 0;

}
图片说明图片说明图片说明图片说明图片说明图片说明图片说明这是什么原因啊


1个回答

添加#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"

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#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("E:\\image\\image001.png", 0);//只读取灰度图 if (!srcImage.data) { cout << "fail to load image" << endl; return 0; } imshow("原图", srcImage); MatND dstHist;//得到的直方图 int dims = 1;//得到的直方图的维数 灰度图的维数为1 float hranges[2] = { 1, 255 }; //直方图统计的灰度值范围 const float *ranges[1] = { hranges }; // 这里需要为const类型,二维数组用来指出每个区间的范围 int bin = 255;//直方图横坐标的区间数 即横坐标被分成多少份 int channels = 0;//图像得通道 灰度图的通道数为0 /* 计算图像的直方图 */ calcHist(&srcImage, 1/*输入图像个数*/, &channels, Mat()/*掩码*/, dstHist, dims, &bin, ranges); int height = 150; //直方图高度 int scale = 3; //垂直缩放比 int horvizon_scale = 3; //水平缩放比 //获取最大值和最小值 double minValue = 0; double maxValue = 0; minMaxLoc(dstHist, &minValue, &maxValue, 0, 0); //找到直方图中的最大值和最小值 int shift_vertical = 13; //直方图偏移值,偏移用于显示水平坐标 int shift_horvizon = 30; //直方图偏移值,偏移用于显示垂直坐标 //绘制出直方图 Mat dstImage(height*scale, bin*horvizon_scale + shift_horvizon, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); //创建一个彩色三通道矩阵,大小a*b,填充0 int hpt = saturate_cast<int>((dstImage.rows - shift_vertical)*0.95); //最大值对应的Y坐标,防止溢出 for (int i = 0; i < bin; i++) { float binValue = dstHist.at<float>(i); int realValue = saturate_cast<int>(binValue * hpt / maxValue); rectangle(dstImage, Point(i*horvizon_scale + shift_horvizon, dstImage.rows - 1 - shift_vertical), Point((i + 1)*horvizon_scale + shift_horvizon - 1, dstImage.rows - realValue - shift_vertical), Scalar(255, 255, 255), 1, 8, 0); } //绘制垂直刻度 char string[100]; CvFont font; double font_size = 1;//字体大小 cvInitFont(&font, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, 1, 0, 1, 8);//字体结构初始化 Size text_size; for (int i = hpt; i >= 0; ) { _itoa(maxValue*i / hpt, string, 10);//把一个整数转换为字符串 //在图像中显示文本字符串 text_size = getTextSize(string, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, 1, NULL); //获得字体大小 putText(dstImage, string, cvPoint(0, dstImage.rows - i - shift_vertical + text_size.height / 2), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, Scalar(0, 255, 0), 1, 8, 0); i -= hpt / 10; //只显示10个刻度 } //刻画水平刻度 for (int i = bin; i >= 0;) { _itoa(i, string, 10);//把一个整数转换为字符串 //在图像中显示文本字符串 text_size = getTextSize(string, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, 1, NULL); //获得字体大小 putText(dstImage, string, cvPoint(i*horvizon_scale + shift_horvizon - text_size.width / 2, dstImage.rows), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, font_size, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0); i -= bin / 20; //只显示20个刻度 } //显示统计信息 sprintf(string, "bin=%d Ranges from %d to %d", bin, (int)hranges[0], (int)hranges[1]); putText(dstImage, string, cvPoint(dstImage.cols / 5, 30), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, (double)1.3, Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0); imshow("一维直方图", dstImage); waitKey(0); return 0; } ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/23/1545555199_956187.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/23/1545555211_536475.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/23/1545555329_148941.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/23/1545555345_333811.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/23/1545555357_375944.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/23/1545555364_16099.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/23/1545555372_689184.png)这是什么原因啊 ``` ```
opencv3.0 error C2065: SurfFeatureDetector未定义标识符
编程环境:win7旗舰版+opencv3.0(含opencv_contrib-master)+vs2013 我在opencv3.0下使用SURF算法提取特征时出现了以下错误:error C2065: “SurfFeatureDetector”未定义标识符 我在nonfree.hpp文件下查看了SurfFeatureDetector的定义,在路径“opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp”下可以找到nonfree.hpp(这个路径是用CMAKE 编译 opencv_contrib-master下 源代码后下的相应路径)。 在nonfree.hpp中明明可以看到SURF类的定义和SurfFeatureDetector的类型定义,nonfree.hpp下的一段代码如下 class CV_EXPORTS_W SURF : public Feature2D { public: /** @param hessianThreshold Threshold for hessian keypoint detector used in SURF. @param nOctaves Number of pyramid octaves the keypoint detector will use. @param nOctaveLayers Number of octave layers within each octave. @param extended Extended descriptor flag (true - use extended 128-element descriptors; false - use 64-element descriptors). @param upright Up-right or rotated features flag (true - do not compute orientation of features; false - compute orientation). */ CV_WRAP static Ptr<SURF> create(double hessianThreshold=100, int nOctaves = 4, int nOctaveLayers = 3, bool extended = false, bool upright = false); CV_WRAP virtual void setHessianThreshold(double hessianThreshold) = 0; CV_WRAP virtual double getHessianThreshold() const = 0; CV_WRAP virtual void setNOctaves(int nOctaves) = 0; CV_WRAP virtual int getNOctaves() const = 0; CV_WRAP virtual void setNOctaveLayers(int nOctaveLayers) = 0; CV_WRAP virtual int getNOctaveLayers() const = 0; CV_WRAP virtual void setExtended(bool extended) = 0; CV_WRAP virtual bool getExtended() const = 0; CV_WRAP virtual void setUpright(bool upright) = 0; CV_WRAP virtual bool getUpright() const = 0; }; typedef SURF SurfFeatureDetector; typedef SURF SurfDescriptorExtractor; ``` 我已经在VC++包含目录中添加了include, opencv 和 opencv2三个文件夹下的路径。也在连接器中添加了相应的*.lib文件。#include "opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp"时也没有报错,为什么还是提示SurfFeatureDetector是未定义的标识符呢?
opencv3.0.0生成成功 但是vs2013intellisense报100个错误
opencv3.0.0生成成功,测试图片运行时也能正常显示,但是vs2013环境下intellisense会提示100个莫名其妙的错误,如果新建新项目同样是会报100个与下列错误一样的错误,同样可以生成成功,也可以运行,到底是什么原因呢?**** 编程环境为win7 64位专业版+opencv3.0.0+visual studio2013 Intellisense100个错误如下所示:**** opencv3.0.0生成成功,测试图片运行时也能正常显示,但是vs2013环境下intellisense会提示100个莫名其妙的错误,如果新建新项目同样是会报100个与下列错误一样的错误,同样可以生成成功,也可以运行,到底是什么原因呢?**** 编程环境为win7 64位专业版+opencv3.0.0+visual studio2013 Intellisense100个错误如下所示:**** 16 IntelliSense: “operator=”必须是成员函数 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 72 8 Project1 59 IntelliSense: “operator=”必须是成员函数 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 440 8 Project1 71 IntelliSense: “operator=”必须是成员函数 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 533 8 Project1 83 IntelliSense: “operator=”必须是成员函数 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 632 8 Project1 2 IntelliSense: Ptr 不是模板 f:\opencv\build\include\opencv2\core\operations.hpp 371 1 Project1 6 IntelliSense: 不允许使用类型名 f:\opencv\build\include\opencv2\core\operations.hpp 377 15 Project1 29 IntelliSense: 此声明没有存储类或类型说明符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 149 4 Project1 37 IntelliSense: 此声明没有存储类或类型说明符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 182 4 Project1 96 IntelliSense: 此声明没有存储类或类型说明符 f:\opencv\build\include\opencv2\core\utility.hpp 889 35 Project1 97 IntelliSense: 此声明没有存储类或类型说明符 f:\opencv\build\include\opencv2\core\persistence.hpp 1195 42 Project1 24 IntelliSense: 非成员函数上不允许使用类型限定符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 92 15 Project1 64 IntelliSense: 非成员函数上不允许使用类型限定符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 446 17 Project1 66 IntelliSense: 非成员函数上不允许使用类型限定符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 451 15 Project1 76 IntelliSense: 非成员函数上不允许使用类型限定符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 539 17 Project1 78 IntelliSense: 非成员函数上不允许使用类型限定符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 544 15 Project1 88 IntelliSense: 非成员函数上不允许使用类型限定符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 638 17 Project1 90 IntelliSense: 非成员函数上不允许使用类型限定符 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 643 15 Project1 20 IntelliSense: 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 88 19 Project1 21 IntelliSense: 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 89 19 Project1 22 IntelliSense: 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 90 19 Project1 34 IntelliSense: 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 152 21 Project1 39 IntelliSense: 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 184 5 Project1 41 IntelliSense: 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 184 23 Project1 53 IntelliSense: 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 353 22 Project1 4 IntelliSense: 仅函数声明中允许内联说明符 f:\opencv\build\include\opencv2\core\operations.hpp 376 8 Project1 18 IntelliSense: 类声明外部的说明符无效 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 74 2 Project1 61 IntelliSense: 类声明外部的说明符无效 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 442 2 Project1 73 IntelliSense: 类声明外部的说明符无效 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 535 2 Project1 85 IntelliSense: 类声明外部的说明符无效 c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 634 2 Project1 95 IntelliSense: 全局范围没有 "_C_double_complex" c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\complex 44 15 Project1 32 IntelliSense: 未定义标识符 "_Al" c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 151 21 Project1 31 IntelliSense: 未定义标识符 "_Elem" c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 151 4 Project1 33 IntelliSense: 未定义标识符 "_Elem" c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\include\sstream 152 4 Project1
opencv代码问题,为什么会这么多错误
这段代码为什么会有这么多错误,怎么修改 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> using namespace cv; using namespace std; // 计算图像矩 void cacMoments(cv::Mat src) { Mat srcGray; vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; // 高斯滤波 GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0.1, 0, BORDER_DEFAULT); // 灰度转换 cvtColor(src, srcGray, CV_RGB2GRAY); // 轮廓边界检测 findContours(srcGray, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); // 绘制边界 // drawContours(src, contours, -1, cvScalar(0,0,255)); printf("Number of contours: %d\n", (int)contours.size()); // 计算轮廓矩 vector<Moments> mu(contours.size()); for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i++) { mu[i] = moments(contours[i], false); } // 分析矩计算图像相关特征 for (int i = 0; i < (int)contours.size(); i++) { // 面积 重心 边界轮廓长度 int area = mu[i].m00; int cx = mu[i].m10 / mu[i].m00; int cy = mu[i].m01 / mu[i].m00; int perimeter = arcLength(contours.at(i), true); // 椭圆 if (int(contours.at(i).size()) <= 5) { continue; } else { RotatedRect rRect = fitEllipse(contours.at(i)); double orientation = rRect.angle; double orientation_rads = orientation*3.1416 / 180; double majorAxis = rRect.size.height > rRect.size.width ? rRect.size.height : rRect.size.width; double minorAxis = rRect.size.height > rRect.size.width ? rRect.size.width : rRect.size.height; // 圆形度 离心率 周长 直径 double roundness = pow(perimeter, 2) / (2 * 3.1416*area); double eccentricity = sqrt(1 - pow(minorAxis / majorAxis, 2)); double ratio = (minorAxis / majorAxis) * 100; double diameter = sqrt((4 * area) / 3.1416); // 输出相关特征信息 printf("Area: %d\n", area); printf("Perimeter: %d\n", perimeter); printf("Major Axis: %.1f\n", majorAxis); printf("Minor Axis: %.1f\n", minorAxis); printf("Orientation: %.1f\n", orientation); printf("Roundness: %.1f\n", roundness); printf("Eccentricity: %.1f\n", eccentricity); printf("Ratio: %.1f\n", ratio); printf("Diameter: %.1f\n", diameter); printf("\n"); // 绘制矩形及椭圆 ellipse(src, rRect, cvScalar(0, 255, 0)); rectangle(src, boundingRect(contours.at(i)), cvScalar(0, 0, 255)); // 绘制相关坐标 //line(src, Point(cx-30, cy), Point(cx+30, cy), cvScalar(0,0,255)); //line(src, Point(cx, cy-30), Point(cx, cy+30), cvScalar(0,0,255)); // 绘制起始线 line(src, Point(cx, cy), Point((int)(cx + 30 * cos(orientation_rads)), (int)(cy + 30 * sin(orientation_rads))), cvScalar(255, 0, 0), 1); // 输出图像起始 char pChar[100]; sprintf(pChar, "Ori: %.0f", orientation); putText(src, pChar, Point(cx, cy), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, cvScalar(255)); } } cv::imshow("result", src); } int main() { cv::Mat srcImage = imread("1.png"); if (!srcImage.data) return -1; cv::imshow("srcImage", srcImage); // 计算轮廓矩 cacMoments(srcImage); cv::waitKey(0); return(0); } 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) 无法打开 源 文件 "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 2 错误(活动) 无法打开 源 文件 "opencv2/highgui/highgui.hpp" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 3 错误(活动) 无法打开 源 文件 "opencv2/features2d/features2d.hpp" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 4 错误(活动) 名称必须是命名空间名 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 7 错误(活动) 不允许使用不完整的类型 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 10 错误(活动) 后面有“::”的名称一定是类名或命名空间名 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 10 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 10 错误(活动) 应输入“;” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 11 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 18 错误(活动) 未定义标识符 "src" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 18 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 18 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 20 错误(活动) 未定义标识符 "srcGray" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 20 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 20 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 24 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 24 错误(活动) vector 不是模板 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 26 错误(活动) 未定义标识符 "Moments" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 26 错误(活动) 未定义标识符 "contours" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 26 错误(活动) 应输入声明 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 27 错误(活动) 未定义标识符 "sqrt" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 55 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 57 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 57 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 58 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 58 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 59 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 59 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 60 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 60 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 61 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 61 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 62 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 62 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 63 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 63 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 64 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 64 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 65 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 65 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 66 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 68 错误(活动) 未定义标识符 "src" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 68 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 68 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 69 错误(活动) 未定义标识符 "src" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 69 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 69 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 74 错误(活动) 未定义标识符 "src" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 74 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 74 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 78 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 78 错误(活动) 此声明没有存储类或类型说明符 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 79 错误(活动) 未定义标识符 "src" ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 79 错误(活动) 应输入“)” ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 79 错误(活动) 应输入声明 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 80 错误(活动) 应输入声明 ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\ConsoleApplication1\main.cpp 83 错误 C1083 无法打开包括文件: “opencv2/imgproc/imgproc.hpp”: No such file or directory ConsoleApplication1 d:\基于视觉的副驾驶座儿童乘坐提醒系统设计程序文档20180417\阈值化处理\consoleapplication1\main.cpp 2
一段简单的C++代码有三个错误,求大神帮忙解决下
#include "stdafx.h" //---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】---------------------------- // 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间 //------------------------------------------------------------------------------------------------ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------【main( )函数】------------------------------------------ // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始 //----------------------------------------------------------------------------------------------- int main() { //打开摄像头 char c = 0; VideoCapture capture(0); while (1) { Mat frame; capture >> frame; //【1】Mat变量定义 Mat midImage;//目标图的定义 //【2】转为灰度图并进行图像平滑 cvtColor(frame, midImage, CV_BGR2GRAY);//转化边缘检测后的图为灰度图 GaussianBlur(midImage, midImage, Size(9, 9), 2, 2); //【3】进行霍夫圆变换 vector<Vec3f> circles; HoughCircles(midImage, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, 1.5, 10, 200, 100, 0, 0); //【4】依次在图中绘制出圆 for (size_t i = 0; i < circles.size(); i++) { //参数定义 Point center(cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); int radius = cvRound(circles[i][2]); //绘制圆心 circle(frame, center, 3, Scalar(0, 255, 0), -1, 8, 0); //绘制圆轮廓 circle(frame, center, radius, Scalar(155, 50, 255), 3, 8, 0); //打印圆心坐标 printf("x = %d,y = %d\n", cvRound(circles[i][0]), cvRound(circles[i][1])); } //【5】显示效果图 namedWindow("效果"); imshow("效果", frame2); c = cvWaitKey(30); if (c == 27)//Esc键退出 { break; } } return 0; } 以上是代码 1 error C1083: 无法打开包括文件: “stdafx.h”: No such file or directory C:\Users\颜俊毅\Documents\Visual Studio 2013\Projects\Project1\Project1\源.cpp 1 1 Project1 2 IntelliSense: 无法打开 源 文件 "stdafx.h" c:\Users\颜俊毅\Documents\Visual Studio 2013\Projects\Project1\Project1\源.cpp 1 1 Project1 ![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522644910_216149.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/02/1522644895_659238.png)3 IntelliSense: 未定义标识符 "frame2" c:\Users\颜俊毅\Documents\Visual Studio 2013\Projects\Project1\Project1\源.cpp 54 16 Project1
别人给的各种运动目标检测方法的代码,不知道少了什么东西一直调不通
1.我用的是VS2013,配置的是OpenCV3.4.0,运行如下程序的时候就说有许多未定义的标识符,琢磨了好久就是不知道哪里出了问题。求大神帮我看看程序。看看哪里出了问题,,需要的话我可以把整个程序发过去,(有偿) ``` #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> //#include "cvaux.h" #include "codeb.h" int CVCONTOUR_APPROX_LEVEL = 2; int CVCLOSE_ITR = 1; #define CV_CVX_WHITE CV_RGB(0xff,0xff,0xff) #define CV_CVX_BLACK CV_RGB(0x00,0x00,0x00) codeBook* cA; codeBook* cC; codeBook* cD; int maxMod[CHANNELS]; int minMod[CHANNELS]; unsigned cbBounds[CHANNELS]; bool ch[CHANNELS]; int nChannels = CHANNELS; int imageLen = 0; uchar *pColor; int Td; int Tadd; int Tdel; int T=50; int Fadd=35; int Tavgstale=50; int Fd=2; int Tavgstale_cD=50; int fgcount=0; float beta=0.1f; float gamma=0.1f; float forgratio=0.0f; float Tadap_update=0.4f; int clear_stale_entries(codeBook &c); uchar background_Diff(uchar *p, codeBook &c, int numChannels, int *minMod, int *maxMod); int update_codebook_model(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels); int trainig_codebook(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels); int training_clear_stale_entries(codeBook &c); int det_update_codebook_cC(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels); int det_update_codebook_cD(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels, int numframe); int realtime_clear_stale_entries_cC(codeBook &c, int FrmNum); int realtime_clear_stale_entries_cD(codeBook &c, int FrmNum); int cD_to_cC(codeBook &d, codeBook &c, int FrmNum); uchar background_diff_realtime(uchar* p,codeBook& c,int numChannels,int* minMod,int* maxMod); void help() { printf( "***Keep the focus on the video windows, NOT the consol***\n" "INTERACTIVE PARAMETERS:\n" "\tESC,q,Q - quit the program\n" "\th - print this help\n" "\tp - pause toggle\n" "\ts - single step\n" "\tr - run mode (single step off)\n" "=== CODEBOOK PARAMS ===\n" "\ty,u,v- only adjust channel 0(y) or 1(u) or 2(v) respectively\n" "\ta - adjust all 3 channels at once\n" "\tb - adjust both 2 and 3 at once\n" "\ti,o - bump upper threshold up,down by 1\n" "\tk,l - bump lower threshold up,down by 1\n" "\tz,x - bump Fadd threshold up,down by 1\n" "\tn,m - bump Tavgstale threshold up,down by 1\n" "\t Fadd小更新快,Tavgstale大更新快\n" ); } int count_Segmentation(codeBook *c, IplImage *I, int numChannels, int *minMod, int *maxMod) { int count = 0,i; uchar *pColor; int imageLen = I->width * I->height; //GET BASELINE NUMBER OF FG PIXELS FOR Iraw pColor = (uchar *)((I)->imageData); for(i=0; i<imageLen; i++) { if(background_Diff(pColor, c[i], numChannels, minMod, maxMod)) count++; pColor += 3; } fgcount=count; return(fgcount); } void connected_Components(IplImage *mask, int poly1_hull0, float perimScale, int *num, CvRect *bbs, CvPoint *centers) { static CvMemStorage* mem_storage = NULL; static CvSeq* contours = NULL; //CLEAN UP RAW MASK cvMorphologyEx( mask, mask, NULL, NULL, CV_MOP_OPEN, CVCLOSE_ITR ); cvMorphologyEx( mask, mask, NULL, NULL, CV_MOP_CLOSE, CVCLOSE_ITR ); //FIND CONTOURS AROUND ONLY BIGGER REGIONS if( mem_storage==NULL ) mem_storage = cvCreateMemStorage(0); else cvClearMemStorage(mem_storage); CvContourScanner scanner = cvStartFindContours(mask,mem_storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); CvSeq* c; int numCont = 0; while( (c = cvFindNextContour( scanner )) != NULL ) { double len = cvContourPerimeter( c ); double q = (mask->height + mask->width) /perimScale; //calculate perimeter len threshold if( len < q ) //Get rid of blob if it's perimeter is too small { cvSubstituteContour( scanner, NULL ); } else //Smooth it's edges if it's large enough { CvSeq* c_new; if(poly1_hull0) //Polygonal approximation of the segmentation c_new = cvApproxPoly(c,sizeof(CvContour),mem_storage,CV_POLY_APPROX_DP, CVCONTOUR_APPROX_LEVEL,0); else //Convex Hull of the segmentation c_new = cvConvexHull2(c,mem_storage,CV_CLOCKWISE,1); cvSubstituteContour( scanner, c_new ); numCont++; } } contours = cvEndFindContours( &scanner ); // PAINT THE FOUND REGIONS BACK INTO THE IMAGE cvZero( mask ); IplImage *maskTemp; //CALC CENTER OF MASS AND OR BOUNDING RECTANGLES if(num != NULL) { int N = *num, numFilled = 0, i=0; CvMoments moments; double M00, M01, M10; maskTemp = cvCloneImage(mask); for(i=0, c=contours; c != NULL; c = c->h_next,i++ ) { if(i < N) //Only process up to *num of them { cvDrawContours(maskTemp,c,CV_CVX_WHITE, CV_CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8); //Find the center of each contour if(centers != NULL) { cvMoments(maskTemp,&moments,1); M00 = cvGetSpatialMoment(&moments,0,0); M10 = cvGetSpatialMoment(&moments,1,0); M01 = cvGetSpatialMoment(&moments,0,1); centers[i].x = (int)(M10/M00); centers[i].y = (int)(M01/M00); } //Bounding rectangles around blobs if(bbs != NULL) { bbs[i] = cvBoundingRect(c); } cvZero(maskTemp); numFilled++; } //Draw filled contours into mask cvDrawContours(mask,c,CV_CVX_WHITE,CV_CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8); //draw to central mask } //end looping over contours *num = numFilled; cvReleaseImage( &maskTemp); } else { for( c=contours; c != NULL; c = c->h_next ) { cvDrawContours(mask,c,CV_CVX_WHITE, CV_CVX_BLACK,-1,CV_FILLED,8); } } } //////////////////////////// int main(int argc, char** argv) { IplImage* temp1 = NULL; IplImage* temp2 = NULL; IplImage* result = NULL; IplImage* result1 = NULL; IplImage* result2 = NULL; CvBGStatModel* bg_model = 0; CvBGStatModel* bg_model1=0; IplImage* rawImage = 0; IplImage* yuvImage = 0; IplImage* rawImage1 = 0; IplImage* pFrImg = 0; IplImage* pFrImg1= 0; IplImage* pFrImg2= 0; IplImage* ImaskCodeBookCC = 0; CvCapture* capture = 0; int c,n; maxMod[0] = 25; minMod[0] = 35; maxMod[1] = 8; minMod[1] = 8; maxMod[2] = 8; minMod[2] = 8; argc=2; argv[1]="intelligentroom_raw.avi"; if( argc > 2 ) { fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n"); return -1; } if (argc ==1) if( !(capture = cvCaptureFromCAM(-1))) { fprintf(stderr, "Can not open camera.\n"); return -2; } if(argc == 2) if( !(capture = cvCaptureFromFile(argv[1]))) { fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]); return -2; } bool pause = false; bool singlestep = false; if( capture ) { cvNamedWindow( "原视频序列图像", 1 ); cvNamedWindow("不实时更新的Codebook算法[本文]",1); cvNamedWindow("实时更新的Codebook算法[本文]",1); cvNamedWindow("基于MOG的方法[Chris Stauffer'2001]",1); cvNamedWindow("三帧差分", 1); cvNamedWindow("基于Bayes decision的方法[Liyuan Li'2003]", 1); cvMoveWindow("原视频序列图像", 0, 0); cvMoveWindow("不实时更新的Codebook算法[本文]", 360, 0); cvMoveWindow("实时更新的Codebook算法[本文]", 720, 350); cvMoveWindow("基于MOG的方法[Chris Stauffer'2001]", 0, 350); cvMoveWindow("三帧差分", 720, 0); cvMoveWindow("基于Bayes decision的方法[Liyuan Li'2003]",360, 350); int nFrmNum = -1; for(;;) { if(!pause) { rawImage = cvQueryFrame( capture ); ++nFrmNum; printf("第%d帧\n",nFrmNum); if(!rawImage) break; } if(singlestep) { pause = true; } if(0 == nFrmNum) { printf(". . . wait for it . . .\n"); temp1 = cvCreateImage(cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 3); temp2 = cvCreateImage(cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 3); result1 = cvCreateImage(cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1); result2 = cvCreateImage(cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1); result = cvCreateImage(cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1); bg_model = cvCreateGaussianBGModel(rawImage); bg_model1 = cvCreateFGDStatModel(rawImage); rawImage1 = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 3 ); yuvImage = cvCloneImage(rawImage); pFrImg = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 ); pFrImg1 = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 ); pFrImg2 = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 ); ImaskCodeBookCC = cvCreateImage( cvGetSize(rawImage), IPL_DEPTH_8U, 1 ); imageLen = rawImage->width*rawImage->height; cA = new codeBook [imageLen]; cC = new codeBook [imageLen]; cD = new codeBook [imageLen]; for(int f = 0; f<imageLen; f++) { cA[f].numEntries = 0; cA[f].t = 0; cC[f].numEntries = 0; cC[f].t = 0; cD[f].numEntries = 0; cD[f].t = 0; } for(int nc=0; nc<nChannels;nc++) { cbBounds[nc] = 10; } ch[0] = true; ch[1] = true; ch[2] = true; } if( rawImage ) { if(!pause) { cvSmooth(rawImage, rawImage1, CV_GAUSSIAN,3,3); cvChangeDetection(temp1, temp2, result1); cvChangeDetection(rawImage1, temp1, result2); cvAnd(result1, result2, result, NULL); cvCopy(temp1,temp2, NULL); cvCopy(rawImage,temp1, NULL); cvUpdateBGStatModel( rawImage, bg_model ); cvUpdateBGStatModel( rawImage, bg_model1 ); } cvCvtColor( rawImage1, yuvImage, CV_BGR2YCrCb ); if( !pause && nFrmNum >= 1 && nFrmNum < T ) { pColor = (uchar *)((yuvImage)->imageData); for(int c=0; c<imageLen; c++) { update_codebook_model(pColor, cA[c],cbBounds,nChannels); trainig_codebook(pColor, cC[c],cbBounds,nChannels); pColor += 3; } } if( nFrmNum == T) { for(c=0; c<imageLen; c++) { clear_stale_entries(cA[c]); training_clear_stale_entries(cC[c]); } } if(nFrmNum > T) { pColor = (uchar *)((yuvImage)->imageData); uchar maskPixelCodeBook; uchar maskPixelCodeBook1; uchar maskPixelCodeBook2; uchar *pMask = (uchar *)((pFrImg)->imageData); uchar *pMask1 = (uchar *)((pFrImg1)->imageData); uchar *pMask2 = (uchar *)((pFrImg2)->imageData); for(int c=0; c<imageLen; c++) { //本文中不带自动背景更新的算法输出 maskPixelCodeBook1=background_Diff(pColor, cA[c],nChannels,minMod,maxMod); *pMask1++ = maskPixelCodeBook1; //本文中带自动背景更新的算法输出 if ( !pause && det_update_codebook_cC(pColor, cC[c],cbBounds,nChannels)) { det_update_codebook_cD(pColor, cD[c],cbBounds,nChannels, nFrmNum); realtime_clear_stale_entries_cD(cD[c], nFrmNum); cD_to_cC(cD[c], cC[c], (nFrmNum - T)/5); } else { realtime_clear_stale_entries_cC(cC[c], nFrmNum); } maskPixelCodeBook2=background_Diff(pColor, cC[c],nChannels,minMod,maxMod); *pMask2++ = maskPixelCodeBook2; pColor += 3; } cvCopy(pFrImg2,ImaskCodeBookCC); if(!pause) { count_Segmentation(cC,yuvImage,nChannels,minMod,maxMod); forgratio = (float) (fgcount)/ imageLen; } } bg_model1->foreground->origin=1; bg_model->foreground->origin=1; pFrImg->origin=1; pFrImg1->origin=1; pFrImg2->origin=1; ImaskCodeBookCC->origin=1; result->origin=1; //connected_Components(pFrImg1,1,40); //connected_Components(pFrImg2,1,40); cvShowImage("基于MOG的方法[Chris Stauffer'2001]", bg_model->foreground); cvShowImage( "原视频序列图像", rawImage ); cvShowImage("三帧差分", result); cvShowImage( "不实时更新的Codebook算法[本文]",pFrImg1); cvShowImage("实时更新的Codebook算法[本文]",pFrImg2); cvShowImage("基于Bayes decision的方法[Liyuan Li'2003]", bg_model1->foreground); c = cvWaitKey(1)&0xFF; //End processing on ESC, q or Q if(c == 27 || c == 'q' || c == 'Q') break; //Else check for user input switch(c) { case 'h': help(); break; case 'p': pause ^= 1; break; case 's': singlestep = 1; pause = false; break; case 'r': pause = false; singlestep = false; break; //CODEBOOK PARAMS case 'y': case '0': ch[0] = 1; ch[1] = 0; ch[2] = 0; printf("CodeBook YUV Channels active: "); for(n=0; n<nChannels; n++) printf("%d, ",ch[n]); printf("\n"); break; case 'u': case '1': ch[0] = 0; ch[1] = 1; ch[2] = 0; printf("CodeBook YUV Channels active: "); for(n=0; n<nChannels; n++) printf("%d, ",ch[n]); printf("\n"); break; case 'v': case '2': ch[0] = 0; ch[1] = 0; ch[2] = 1; printf("CodeBook YUV Channels active: "); for(n=0; n<nChannels; n++) printf("%d, ",ch[n]); printf("\n"); break; case 'a': //All case '3': ch[0] = 1; ch[1] = 1; ch[2] = 1; printf("CodeBook YUV Channels active: "); for(n=0; n<nChannels; n++) printf("%d, ",ch[n]); printf("\n"); break; case 'b': //both u and v together ch[0] = 0; ch[1] = 1; ch[2] = 1; printf("CodeBook YUV Channels active: "); for(n=0; n<nChannels; n++) printf("%d, ",ch[n]); printf("\n"); break; case 'z': printf(" Fadd加1 "); Fadd += 1; printf("Fadd=%.4d\n",Fadd); break; case 'x': printf(" Fadd减1 "); Fadd -= 1; printf("Fadd=%.4d\n",Fadd); break; case 'n': printf(" Tavgstale加1 "); Tavgstale += 1; printf("Tavgstale=%.4d\n",Tavgstale); break; case 'm': printf(" Tavgstale减1 "); Tavgstale -= 1; printf("Tavgstale=%.4d\n",Tavgstale); break; case 'i': //modify max classification bounds (max bound goes higher) for(n=0; n<nChannels; n++) { if(ch[n]) maxMod[n] += 1; printf("%.4d,",maxMod[n]); } printf(" CodeBook High Side\n"); break; case 'o': //modify max classification bounds (max bound goes lower) for(n=0; n<nChannels; n++) { if(ch[n]) maxMod[n] -= 1; printf("%.4d,",maxMod[n]); } printf(" CodeBook High Side\n"); break; case 'k': //modify min classification bounds (min bound goes lower) for(n=0; n<nChannels; n++) { if(ch[n]) minMod[n] += 1; printf("%.4d,",minMod[n]); } printf(" CodeBook Low Side\n"); break; case 'l': //modify min classification bounds (min bound goes higher) for(n=0; n<nChannels; n++) { if(ch[n]) minMod[n] -= 1; printf("%.4d,",minMod[n]); } printf(" CodeBook Low Side\n"); break; } } } cvReleaseCapture( &capture ); cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model); cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model1); cvDestroyWindow( "原视频序列图像" ); cvDestroyWindow( "不实时更新的Codebook算法[本文]"); cvDestroyWindow( "实时更新的Codebook算法[本文]"); cvDestroyWindow( "基于MOG的方法[Chris Stauffer'2001]"); cvDestroyWindow( "三帧差分" ); cvDestroyWindow( "基于Bayes decision的方法[Liyuan Li'2003]"); cvReleaseImage(&temp1); cvReleaseImage(&temp2); cvReleaseImage(&result); cvReleaseImage(&result1); cvReleaseImage(&result2); cvReleaseImage(&pFrImg); cvReleaseImage(&pFrImg1); cvReleaseImage(&pFrImg2); if(yuvImage) cvReleaseImage(&yuvImage); if(rawImage) cvReleaseImage(&rawImage); if(rawImage1) cvReleaseImage(&rawImage1); if(ImaskCodeBookCC) cvReleaseImage(&ImaskCodeBookCC); delete [] cA; delete [] cC; delete [] cD; } else { printf("\n\nDarn, Something wrong with the parameters\n\n"); help(); } return 0; } int clear_stale_entries(codeBook &c) { int staleThresh = c.t>>1; int *keep = new int [c.numEntries]; int keepCnt = 0; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { if(c.cb[i]->stale > staleThresh) keep[i] = 0; else { keep[i] = 1; keepCnt += 1; } } c.t = 0; code_element **foo = new code_element* [keepCnt]; int k=0; for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++) { if(keep[ii]) { foo[k] = c.cb[ii]; foo[k]->t_last_update = 0; k++; } } delete [] keep; delete [] c.cb; c.cb = foo; int numCleared = c.numEntries - keepCnt; c.numEntries = keepCnt; return(numCleared); } uchar background_Diff(uchar *p, codeBook &c, int numChannels, int *minMod, int *maxMod) { int matchChannel; int i; for(i=0; i<c.numEntries; i++) { matchChannel = 0; for(int n=0; n<numChannels; n++) { if((c.cb[i]->min[n] - minMod[n] <= *(p+n)) && (*(p+n) <= c.cb[i]->max[n] + maxMod[n])) { matchChannel++; } else { break; } } if(matchChannel == numChannels) { break; } } if(i >= c.numEntries) return(255); return(0); } int update_codebook_model(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels) { if(c.numEntries == 0) c.t = 0; c.t += 1; unsigned int high[3],low[3]; int matchChannel; float avg[3]; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { matchChannel = 0; for(int n=0; n<numChannels; n++) { if((c.cb[i]->learnLow[n] <= *(p+n)) && (*(p+n) <= c.cb[i]->learnHigh[n])) { matchChannel++; } } if(matchChannel == numChannels) { for(int n=0; n<numChannels; n++) { avg[n] = (c.cb[i]->f * c.cb[i]->avg[n] + *(p+n))/(c.cb[i]->f + 1); c.cb[i]->avg[n] = avg[n]; if(c.cb[i]->max[n] < *(p+n)) { c.cb[i]->max[n] = *(p+n); } else if(c.cb[i]->min[n] > *(p+n)) { c.cb[i]->min[n] = *(p+n); } } c.cb[i]->f += 1; c.cb[i]->t_last_update = c.t; int negRun = c.t - c.cb[i]->t_last_update; if(c.cb[i]->stale < negRun) c.cb[i]->stale = negRun; break; } } for(int n=0; n<numChannels; n++) { high[n] = *(p+n)+*(cbBounds+n); if(high[n] > 255) high[n] = 255; low[n] = *(p+n)-*(cbBounds+n); if(low[n] < 0) low[n] = 0; } if(i == c.numEntries) { code_element **foo = new code_element* [c.numEntries+1]; for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++) { foo[ii] = c.cb[ii]; } foo[c.numEntries] = new code_element; if(c.numEntries) delete [] c.cb; c.cb = foo; for(int n=0; n<numChannels; n++) { c.cb[c.numEntries]->avg[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->max[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->min[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->learnHigh[n] = high[n]; c.cb[c.numEntries]->learnLow[n] = low[n]; } c.cb[c.numEntries]->f = 1; c.cb[c.numEntries]->stale = c.t-1; c.cb[c.numEntries]->t_first_update = c.t; c.cb[c.numEntries]->t_last_update = c.t; c.numEntries += 1; } for(int s=0; s<c.numEntries; s++) { int negRun = c.t - c.cb[s]->t_last_update + c.cb[s]->t_first_update -1 ; if(c.cb[s]->stale < negRun) c.cb[s]->stale = negRun; } for(n=0; n<numChannels; n++) { if(c.cb[i]->learnHigh[n] < high[n]) c.cb[i]->learnHigh[n] += 1; if(c.cb[i]->learnLow[n] > low[n]) c.cb[i]->learnLow[n] -= 1; } return(i); } int trainig_codebook(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels) { if(c.numEntries == 0) c.t = 0; c.t += 1; unsigned int high[3],low[3]; int matchChannel; float avg[3]; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { matchChannel = 0; for(int n=0; n<numChannels; n++) { if((c.cb[i]->learnLow[n] <= *(p+n)) && (*(p+n) <= c.cb[i]->learnHigh[n])) { matchChannel++; } } if(matchChannel == numChannels) { for(int n=0; n<numChannels; n++) { avg[n] = (c.cb[i]->f * c.cb[i]->avg[n] + *(p+n))/(c.cb[i]->f + 1); c.cb[i]->avg[n] = avg[n]; if(c.cb[i]->max[n] < *(p+n)) { c.cb[i]->max[n] = *(p+n); } else if(c.cb[i]->min[n] > *(p+n)) { c.cb[i]->min[n] = *(p+n); } } c.cb[i]->f += 1; c.cb[i]->t_last_update = c.t; int negRun = c.t - c.cb[i]->t_last_update; if(c.cb[i]->stale < negRun) c.cb[i]->stale = negRun; if (i!=0) { code_element **fo = new code_element* [c.numEntries]; fo[0] = c.cb[i]; for(int h=0; h<i; h++) { fo[h+1] = c.cb[h]; } for(int h=i+1; h<c.numEntries; h++) { fo[h] = c.cb[h]; } if(c.numEntries) delete [] c.cb; c.cb = fo; } break; } } for(int n=0; n<numChannels; n++) { high[n] = *(p+n)+*(cbBounds+n); if(high[n] > 255) high[n] = 255; low[n] = *(p+n)-*(cbBounds+n); if(low[n] < 0) low[n] = 0; } if(i == c.numEntries) { code_element **foo = new code_element* [c.numEntries+1]; for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++) { foo[ii] = c.cb[ii]; } foo[c.numEntries] = new code_element; if(c.numEntries) delete [] c.cb; c.cb = foo; for(n=0; n<numChannels; n++) { c.cb[c.numEntries]->avg[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->max[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->min[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->learnHigh[n] = high[n]; c.cb[c.numEntries]->learnLow[n] = low[n]; } c.cb[c.numEntries]->f = 1; c.cb[c.numEntries]->stale = c.t-1; c.cb[c.numEntries]->t_first_update = c.t; c.cb[c.numEntries]->t_last_update = c.t; c.numEntries += 1; } for(int s=0; s<c.numEntries; s++) { int negRun = c.t - c.cb[s]->t_last_update + c.cb[s]->t_first_update -1 ; if(c.cb[s]->stale < negRun) c.cb[s]->stale = negRun; } for(int n=0; n<numChannels; n++) { if(c.cb[i]->learnHigh[n] < high[n]) c.cb[i]->learnHigh[n] += 1; if(c.cb[i]->learnLow[n] > low[n]) c.cb[i]->learnLow[n] -= 1; } return(i); } int training_clear_stale_entries(codeBook &c) { int staleThresh = c.t>>1; int *keep = new int [c.numEntries]; int keepCnt = 0; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { if(c.cb[i]->stale > staleThresh) keep[i] = 0; else { keep[i] = 1; keepCnt += 1; } } code_element **foo = new code_element* [keepCnt]; int k=0; for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++) { if(keep[ii]) { foo[k] = c.cb[ii]; k++; } } delete [] keep; delete [] c.cb; c.cb = foo; int numCleared = c.numEntries - keepCnt; c.numEntries = keepCnt; return(numCleared); } int det_update_codebook_cC(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels) { c.t += 1; int matchChannel; float avg[3]; int learnLow[3],learnHigh[3]; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { matchChannel = 0; for(int n=0; n<numChannels; n++) { if (forgratio >= Tadap_update ) { learnLow[n] = c.cb[i]->learnLow[n] * (1 - gamma); c.cb[i]->learnLow[n] = learnLow[n]; learnHigh[n] = c.cb[i]->learnHigh[n] * (1 + gamma); c.cb[i]->learnHigh[n] = learnHigh[n]; } if((c.cb[i]->learnLow[n] <= *(p+n)) && (*(p+n) <= c.cb[i]->learnHigh[n])) { matchChannel++; } } if(matchChannel == numChannels) { if (forgratio >= Tadap_update ) { for(int n=0; n<numChannels; n++) { avg[n] = (1 - beta) * c.cb[i]->avg[n] + *(p+n) * beta; c.cb[i]->avg[n] = avg[n]; if(c.cb[i]->max[n] < *(p+n)) { c.cb[i]->max[n] = *(p+n); } else if(c.cb[i]->min[n] > *(p+n)) { c.cb[i]->min[n] = *(p+n); } } } else { for(int n=0; n<numChannels; n++) { avg[n] = (c.cb[i]->f * c.cb[i]->avg[n] + *(p+n))/(c.cb[i]->f + 1); c.cb[i]->avg[n] = avg[n]; if(c.cb[i]->max[n] < *(p+n)) { c.cb[i]->max[n] = *(p+n); } else if(c.cb[i]->min[n] > *(p+n)) { c.cb[i]->min[n] = *(p+n); } } } int negRun = c.t - c.cb[i]->t_last_update; if(c.cb[i]->stale < negRun) c.cb[i]->stale = negRun; c.cb[i]->t_last_update = c.t; c.cb[i]->f += 1; break; } } if( i == c.numEntries) return (i); return(0); } int det_update_codebook_cD(uchar* p,codeBook& c,unsigned* cbBounds,int numChannels, int numframe) { if(c.numEntries == 0) c.t = numframe -1; c.t += 1; unsigned int high[3],low[3]; int matchChannel; float avg[3]; int learnLow[3],learnHigh[3]; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { matchChannel = 0; for(int n=0; n<numChannels; n++) { if (forgratio >= Tadap_update ) { learnLow[n] = c.cb[i]->learnLow[n] * (1 - gamma); c.cb[i]->learnLow[n] = learnLow[n]; learnHigh[n] = c.cb[i]->learnHigh[n] * (1 + gamma); c.cb[i]->learnHigh[n] = learnHigh[n]; } if((c.cb[i]->learnLow[n] <= *(p+n)) && (*(p+n) <= c.cb[i]->learnHigh[n])) { matchChannel++; } } if(matchChannel == numChannels) { if (forgratio >= Tadap_update ) { for(int n=0; n<numChannels; n++) { avg[n] = (1 - beta) * c.cb[i]->avg[n] + *(p+n) * beta; c.cb[i]->avg[n] = avg[n]; if(c.cb[i]->max[n] < *(p+n)) { c.cb[i]->max[n] = *(p+n); } else if(c.cb[i]->min[n] > *(p+n)) { c.cb[i]->min[n] = *(p+n); } } } else { for(int n=0; n<numChannels; n++) { avg[n] = (c.cb[i]->f * c.cb[i]->avg[n] + *(p+n))/(c.cb[i]->f + 1); c.cb[i]->avg[n] = avg[n]; if(c.cb[i]->max[n] < *(p+n)) { c.cb[i]->max[n] = *(p+n); } else if(c.cb[i]->min[n] > *(p+n)) { c.cb[i]->min[n] = *(p+n); } } } int negRun = c.t - c.cb[i]->t_last_update; if(c.cb[i]->stale < negRun) c.cb[i]->stale = negRun; c.cb[i]->f += 1; c.cb[i]->t_last_update = c.t; break; } } for(int n=0; n<numChannels; n++) { high[n] = *(p+n)+*(cbBounds+n); if(high[n] > 255) high[n] = 255; low[n] = *(p+n)-*(cbBounds+n); if(low[n] < 0) low[n] = 0; } if(i == c.numEntries) { code_element **foo = new code_element* [c.numEntries+1]; for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++) { foo[ii] = c.cb[ii]; } foo[c.numEntries] = new code_element; if(c.numEntries) delete [] c.cb; c.cb = foo; for(int n=0; n<numChannels; n++) { c.cb[c.numEntries]->avg[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->max[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->min[n] = *(p+n); c.cb[c.numEntries]->learnHigh[n] = high[n]; c.cb[c.numEntries]->learnLow[n] = low[n]; } c.cb[c.numEntries]->f = 1; c.cb[c.numEntries]->stale = 0; c.cb[c.numEntries]->t_first_update = c.t; c.cb[c.numEntries]->t_last_update = c.t; c.numEntries += 1; } for(int s=0; s<c.numEntries; s++) { int negRun = c.t - c.cb[s]->t_last_update; if(c.cb[s]->stale < negRun) c.cb[s]->stale = negRun; } for(int n=0; n<numChannels; n++) { if(c.cb[i]->learnHigh[n] < high[n]) c.cb[i]->learnHigh[n] += 1; if(c.cb[i]->learnLow[n] > low[n]) c.cb[i]->learnLow[n] -= 1; } return(i); } int realtime_clear_stale_entries_cC(codeBook &c, int FrmNum) { int staleThresh = FrmNum/2; int *keep = new int [c.numEntries]; int keepCnt = 0; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { if(c.cb[i]->stale > staleThresh) keep[i] = 0; else { keep[i] = 1; keepCnt += 1; } } c.t = 0; code_element **foo = new code_element* [keepCnt]; int k=0; for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++) { if(keep[ii]) { foo[k] = c.cb[ii]; k++; } } delete [] keep; delete [] c.cb; c.cb = foo; int numCleared = c.numEntries - keepCnt; c.numEntries = keepCnt; return(numCleared); } int realtime_clear_stale_entries_cD(codeBook &c, int FrmNum) { int *keep = new int [c.numEntries]; int keepCnt = 0; for(int i=0; i<c.numEntries; i++) { if(c.cb[i]->f <=Fd && c.cb[i]->stale >=Tavgstale_cD) keep[i] = 0; else { keep[i] = 1; keepCnt += 1; } } code_element **foo = new code_element* [keepCnt]; int k=0; for(int ii=0; ii<c.numEntries; ii++) { if(keep[ii]) { foo[k] = c.cb[ii]; k++; } } delete [] keep; delete [] c.cb; c.cb = foo; int numCleared = c.numEntries - keepCnt; c.numEntries = keepCnt; return(numCleared); } int cD_to_cC(codeBook &d, codeBook &c, int FrmNum) { int *keep_d = new int [d.numEntries]; int keepCnt = 0; for(int i=0; i<d.numEntries; i++) { int convertThresh = (FrmNum - T)/d.cb[i]->f; if(d.cb[i]->f >=Fadd && convertThresh <=Tavgstale) { keep_d[i] = 0; } else { keep_d[i] = 1; keepCnt += 1; } } code_element **foo_d = new code_element* [keepCnt]; int k=0; for(int ii=0; ii<d.numEntries; ii++) { if(keep_d[ii]) { foo_d[k] = d.cb[ii]; k++; } else { code_element **foo_c = new code_element* [c.numEntries+1]; for(int jj=0; jj<c.numEntries; jj++) { foo_c[jj] = c.cb[jj]; } foo_c[c.numEntries] = new code_element; delete [] c.cb; c.cb = foo_c; c.cb[c.numEntries] = d.cb[ii]; c.numEntries +=1; } } delete [] keep_d; delete [] d.cb; d.cb = foo_d; int numconverted = d.numEntries - keepCnt; d.numEntries = keepCnt; return(numconverted); } ``` 下面是报错: 1>------ 已启动生成: 项目: Realtime_online_cb_det, 配置: Debug x64 ------ 1> Realtime_online_cb_det.cpp 1>Realtime_online_cb_det.cpp(185): error C2065: “CvBGStatModel”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(185): error C2065: “bg_model”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(186): error C2065: “CvBGStatModel”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(186): error C2065: “bg_model1”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(271): error C2065: “bg_model”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(271): error C3861: “cvCreateGaussianBGModel”: 找不到标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(272): error C2065: “bg_model1”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(272): error C3861: “cvCreateFGDStatModel”: 找不到标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(308): error C3861: “cvChangeDetection”: 找不到标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(309): error C3861: “cvChangeDetection”: 找不到标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(315): error C2065: “bg_model”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(315): error C3861: “cvUpdateBGStatModel”: 找不到标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(316): error C2065: “bg_model1”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(316): error C3861: “cvUpdateBGStatModel”: 找不到标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(381): error C2065: “bg_model1”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(381): error C2227: “->foreground”的左边必须指向类/结构/联合/泛型类型 1> 类型是“unknown-type” 1>Realtime_online_cb_det.cpp(381): error C2227: “->origin”的左边必须指向类/结构/联合/泛型类型 1>Realtime_online_cb_det.cpp(382): error C2065: “bg_model”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(382): error C2227: “->foreground”的左边必须指向类/结构/联合/泛型类型 1> 类型是“unknown-type” 1>Realtime_online_cb_det.cpp(382): error C2227: “->origin”的左边必须指向类/结构/联合/泛型类型 1>Realtime_online_cb_det.cpp(391): error C2065: “bg_model”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(391): error C2227: “->foreground”的左边必须指向类/结构/联合/泛型类型 1> 类型是“unknown-type” 1>Realtime_online_cb_det.cpp(391): error C2660: “cvShowImage”: 函数不接受 1 个参数 1>Realtime_online_cb_det.cpp(396): error C2065: “bg_model1”: 未声明的标识符 1>Realtime_online_cb_det.cpp(396): error C2227: “->foreground”的左边必须指向类/结构/联合/泛型类型 1> 类型是“unknown-type” 1>Realtime_online_cb_det.cpp(396): error C2660: “cvShowImage”: 函数不接受 1 个参数 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130 个相见恨晚的超实用网站,一次性分享出来
相见恨晚的超实用网站 持续更新中。。。
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
计算机专业的书普遍都这么贵,你们都是怎么获取资源的?
介绍几个可以下载编程电子书籍的网站。 1.Github Github上编程书资源很多,你可以根据类型和语言去搜索。推荐几个热门的: free-programming-books-zh_CN:58K 星的GitHub,编程语言、WEB、函数、大数据、操作系统、在线课程、数据库相关书籍应有尽有,共有几百本。 Go语言高级编程:涵盖CGO,Go汇编语言,RPC实现,Protobuf插件实现,Web框架实...
小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础 小白学 Python 爬虫(6):前置准备(...
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个没有钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
《面试宝典》2019年springmvc面试高频题(java)
前言 2019即将过去,伴随我们即将迎来的又是新的一年,过完春节,马上又要迎来新的金三银四面试季。那么,作为程序猿的你,是否真的有所准备的呢,亦或是安于本职工作,继续做好手头上的事情。 当然,不论选择如何,假如你真的准备在之后的金三银四跳槽的话,那么作为一个Java工程师,就不可不看了。如何在几个月的时间里,快速的为即将到来的面试进行充分的准备呢? 1、什么是Spring MVC ?简单...
一名大专同学的四个问题
【前言】   收到一封来信,赶上各种事情拖了几日,利用今天要放下工作的时机,做个回复。   2020年到了,就以这一封信,作为开年标志吧。 【正文】   您好,我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要向您请教。   先说一下我的基本情况,高考失利,不想复读,来到广州一所大专读计算机应用技术专业。学校是偏艺术类的,计算机专业没有实验室更不用说工作室了。而且学校的学风也不好。但我很想在计算机领...
复习一周,京东+百度一面,不小心都拿了Offer
京东和百度一面都问了啥,面试官百般刁难,可惜我全会。
轻松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城应用
首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API ...
Python+OpenCV实时图像处理
目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
2020年一线城市程序员工资大调查
人才需求 一线城市共发布岗位38115个,招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元,工资中位数为14583元,其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较: yea...
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
害怕面试被问HashMap?这一篇就搞定了!
声明:本文以jdk1.8为主! 搞定HashMap 作为一个Java从业者,面试的时候肯定会被问到过HashMap,因为对于HashMap来说,可以说是Java集合中的精髓了,如果你觉得自己对它掌握的还不够好,我想今天这篇文章会非常适合你,至少,看了今天这篇文章,以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中,我个人觉得HashMap还是挺复杂的,如果真的想把它搞得明明白...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
(总结)阿里面试问了ArrayList,都问了啥?
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
Python爬取周杰伦的200首歌+BI可视化分析,青春好像又回来了
友情提醒:文末有福利 近年来程序界最火的事情是什么?,那肯定是Python的兴起。据调研,Python已经成为排名前三的语言,具体排在第几相信各位心中肯定有自己的评判标准,这里不挑口水战了。 那Python到底为什么这么火?首先上手很快,对于新手来说是最简单的入门语言;第二,能爬取信息,并且能做可视化分析。 Python做的可视化分析 最近一直在听周杰伦的歌(可能是小编长大了...
2020年1月中国编程语言排行榜,python是2019增长最快编程语言
编程语言比例 排名 编程语言 最低工资 工资中位数 最低工资 最高工资 人头 人头百分比 1 rust 20713 17500 5042 46250 480 0.14% 2 typescript 18503 22500 6000 30000 1821 0.52% 3 lua 18150 17500 5250 35000 2956 0.84% 4 go 17989 16...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题了
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
工作十年的数据分析师被炒,没有方向,你根本躲不过中年危机
2020年刚刚开始,就意味着离职潮高峰的到来,我身边就有不少人拿着年终奖离职了,而最让我感到意外的,是一位工作十年的数据分析师也离职了,不同于别人的主动辞职,他是被公司炒掉的。 很多人都说数据分析是个好饭碗,工作不累薪资高、入门简单又好学。然而今年34的他,却真正尝到了中年危机的滋味,平时也有不少人都会私信问我: 数据分析师也有中年危机吗?跟程序员一样是吃青春饭的吗?该怎么保证自己不被公司淘汰...
作为一名大学生,如何在B站上快乐的学习?
B站是个宝,谁用谁知道???? 作为一名大学生,你必须掌握的一项能力就是自学能力,很多看起来很牛X的人,你可以了解下,人家私底下一定是花大量的时间自学的,你可能会说,我也想学习啊,可是嘞,该学习啥嘞,不怕告诉你,互联网时代,最不缺的就是学习资源,最宝贵的是啥? 你可能会说是时间,不,不是时间,而是你的注意力,懂了吧! 那么,你说学习资源多,我咋不知道,那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方,人称...
那些年,我们信了课本里的那些鬼话
教材永远都是有错误的,从小学到大学,我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里,有很多是错误文章,或者说是假课文。像《斑羚飞渡》: 随着镰刀头羊的那声吼叫,整个斑羚群迅速分成两拨,老年斑羚为一拨,年轻斑羚为一拨。 就在这时,我看见,从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声,一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖,后退了几步,突...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中得到前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
让开发效率“飞起”的VS Code 插件
前言VSCode,是一个免费的、开源的跨平台编辑器,也是我最满意的编辑器之一。本文向大家推荐一些我喜欢的vscode插件,不出意外的话,这些插件将对你的工作效率提升有不小的帮助!GitL...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
Python全栈 Linux基础之3.Linux常用命令
Linux对文件(包括目录)有很多常用命令,可以加快开发效率:ls是列出当前目录下的文件列表,选项有-a、-l、-h,还可以使用通配符;c功能是跳转目录,可以使用相对路径和绝对路径;mkdir命令创建一个新的目录,有-p选项,rm删除文件或目录,有-f、-r选项;cp用于复制文件,有-i、-r选项,tree命令可以将目录结构显示出来(树状显示),有-d选项,mv用来移动文件/目录,有-i选项;cat查看文件内容,more分屏显示文件内容,grep搜索内容;>、>>将执行结果重定向到一个文件;|用于管道输出。
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂!
我们之前讲过CPU,也说了CPU和内存的那点事儿,今天咱就再来说说有关内存,作为一个程序员,你必须要懂的哪那些硬核知识! 大白话聊一聊,很重要! 先来大白话的跟大家聊一聊,我们这里说的内存啊,其实就是说的我们电脑里面的内存条,所以嘞,内存就是内存条,数据要放在这上面才能被cpu读取从而做运算,还有硬盘,就是电脑中的C盘啥的,一个程序需要运行的话需要向内存申请一块独立的内存空间,这个程序本身是存放在...
非典逼出了淘宝和京东,新冠病毒能够逼出什么?
loonggg读完需要5分钟速读仅需 2 分钟大家好,我是你们的校长。我知道大家在家里都憋坏了,大家可能相对于封闭在家里“坐月子”,更希望能够早日上班。今天我带着大家换个思路来聊一个问题...
Spring框架|JdbcTemplate介绍
文章目录一、JdbcTemplate 概述二、创建对象的源码分析三、JdbcTemplate操作数据库 一、JdbcTemplate 概述 在之前的web学习中,学习了手动封装JDBCtemplate,其好处是通过(sql语句+参数)模板化了编程。而真正的JDBCtemplete类,是Spring框架为我们写好的。 它是 Spring 框架中提供的一个对象,是对原始 Jdbc API 对象的简单...
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