我写了个简单的opencv程序，然后拷到另一个没装opencv的电脑上，即使我把所有dll拷过去了，也还是不能跑，显示“应用程序无法正常启动，0x000000007”什么的。在我自己的电脑上运行正常啊。

为什么我运行openCV3.2.0的samples大部分都运行不出来，运行情况有以下几种，1、把CommandLineParser类注释掉了，直接读取路径，运行出来了，不过能运行出来的很少；2、大部分把CommandLineParser类注释掉了，直接读取路径，不显示错误，运行不出来；3、大部分直接运行，不显示错误，运行不出来。我是在VS2015+openCV3.2.0做的。谢谢大家告知！

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。 

     报错信息如上图，用mac上的android studio 开发，在安卓模拟器上可以正常运行程序处理图片，转到真机调试就报错，报错信息如上截图。 个人怀疑是opencv manager出现什么问题，如上图，在模拟器上opencv manager打开后path中2.4-> 3.0->后都有内容，而在真机上为null。 求大神解答！！

1、问题描述 最近通过opencv，使用C++处理了rstp的视频流，在imshow本机显示的同时，推送到rtmp服务器，再用VCL拉流，有6-10秒的延迟。 2、疑问 本地imshow的视频延迟很小，1秒内。所以在考虑能过代码将imshow的视频，如何嵌入网页中，可以在浏览器中实时显示。

如图所示，计算机环境变量等均以配置，不知为何一直报错

最近在stm32板上进行图像识别相关的处理，查阅资料opencv很强大，想问问前辈们，有没有试过在stm32上移植opencv库的，或者移植类似的轻量级视觉库的？

使用了opencv自带的.xml模型，但是无法正常运行，一旦运行程序就会闪退，且无报错，求救！ 这个是启动模型 ``` public void initializeOpenCVDependencies() { try { // Copy the resource into a temp file so OpenCV can load it InputStream is = getResources().openRawResource(R.raw.lbpcascade_frontalface_improved); File cascadeDir = getDir("cascade", Context.MODE_PRIVATE); File mCascadeFile = new File(cascadeDir.getAbsoluteFile(), "lbpcascade_frontalface_improved.xml"); FileOutputStream os = new FileOutputStream(mCascadeFile); byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead=0; while ((bytesRead = is.read(buffer)) != -1) { os.write(buffer, 0, bytesRead); } is.close(); os.close(); // Load the cascade classifier detectface = new CascadeClassifier(mCascadeFile.getAbsolutePath()); } catch (Exception e) { Log.e("OpenCVActivity", "Error loading cascade", e); ``` 这个是检测模块 ``` srcBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.a); grayBitmap = Bitmap.createBitmap(srcBitmap.getWidth(), srcBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565); Utils.bitmapToMat(srcBitmap, rgbMat);//convert original bitmap to Mat, R G B. Imgproc.cvtColor(rgbMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);//rgbMat to gray grayMat MatOfRect cars=new MatOfRect(); detectface.detectMultiScale(grayMat,car,1.1,3,0,new Size(50,50),new Size()); ```

本人大二，刚刚接触科研方面内容，想入门opencv图像处理技术，但是由于接触的还不多，c++也处于入门级水平，一些opencv里面的算法都不怎么看得懂数学原理，现在不知道是怎么入门，望高人指教

如题，我编写的一个opencv程序在移植到win server2008R2的时候不能运行了 编写的程序是windows可执行文件A.exe 可以在win server2008R2的console控制台中正常调用，调用方法是：A.exe [参数] 但是这个可执行文件需要被一个服务（server）调用，服务（server）是我自己写的，24x7 不间断运行，服务在需要的时候，会触发调用这个可执行文件，这个时候，，可执行文件里面的opencv相关的东西就不能用了 -------------------------------------- 编程平台：windows10 64位 visual studio 2013 community， opencv2.4.13 ，并编译静态库，拷贝文件的时候连同opencv的所有dll一并拷贝了 目标平台：windows server2008 R2 64位，志强E5处理器单cpu

配置测试的项目名称为：opencvtest，运行的时候提示opencvtest.exe不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

# 按照了网上的步骤将opencv的libs里的动态文件(.so)加入了jniLibs文件夹。但一直还是出现错误 ``` public class MainActivity extends AppCompatActivity { private static final String TAG = "MainActivity"; // Used to load the 'native-lib' library on application startup. static { System.loadLibrary("native-lib"); } private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) { @Override public void onManagerConnected(int status) { if (status == LoaderCallbackInterface.SUCCESS) { Log.i(TAG, "OpenCV loaded successfully"); } else { super.onManagerConnected(status); } } }; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); } @Override protected void onResume() { super.onResume(); if (!OpenCVLoader.initDebug()) { Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization"); OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_0_0, this, mLoaderCallback); } else { Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!"); mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS); } } /** * A native method that is implemented by the 'native-lib' native library, * which is packaged with this application. */ public native String stringFromJNI(); } ``` 以上是MainActivity.java文件内容，尝试过很多次，有一两次达到了不需要装opencv manager的目的。但大多是都会报错：**E/OpenCV/StaticHelper: OpenCV error: Cannot load info library for OpenCV**

多相机参数标定。VS2015+opencv2.4.13 代码运行到匹配关系那一部分就会崩。虽然找到了问题在哪，但不会解决，求大神指教。报错内容为：0x00007FF8DCE3D3D8 (ucrtbase.dll) (calib_stitch.exe 中)处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数。 下面是代码： #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/opencv_modules.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/blenders.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/camera.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/matchers.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/util.hpp" #include "opencv2/stitching/detail/warpers.hpp" #include "opencv2/stitching/warpers.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp> using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::detail; // Default command line args bool preview = false; bool try_gpu = false; double work_megapix = -0.6; // 缩放参数 double seam_megapix = 0.1; double compose_megapix = -1; float conf_thresh = 1.f; string features_type = "sift"; //orb surf sift string ba_cost_func = "reproj"; //reproj ray string ba_refine_mask = "xxllx"; bool do_wave_correct = true; WaveCorrectKind wave_correct = detail::WAVE_CORRECT_HORIZ; bool save_graph = true; std::string save_graph_to; string warp_type = "spherical"; //spherical cylindrical plane int expos_comp_type = ExposureCompensator::GAIN_BLOCKS; //GAIN,OR NO float match_conf = 0.3f; string seam_find_type = "gc_color"; //no voronoi gc_color gc_colorgrad dp_color dp_colorgrad int blend_type = Blender::MULTI_BAND; // Blender::FEATHER Blender::MULTI_BAND float blend_strength = 5;//0就是关，默认5 string result_name = "result.jpg"; void detection(const vector<string> imagelist, vector<vector<Point2f>>& ransac_image_points_seq) { if (imagelist.size() % 2 != 0) { cout << "Error: the image list contains odd (non-even) number of elements\n"; return; } bool displayCorners = true;//true; const int maxScale = 2; const float squareSize = 1.f; // Set this to your actual square size // ARRAY AND VECTOR STORAGE: Size boardSize = Size(11, 8); vector<vector<Point2f>> imagePoints[2]; vector<vector<Point3f> > objectPoints; Size imageSize; int i, j, k, nimages = (int)imagelist.size() / 2; imagePoints[0].resize(nimages); imagePoints[1].resize(nimages); vector<string> goodImageList; for (i = j = 0; i < nimages; i++) { for (k = 0; k < 2; k++) { const string& filename = imagelist[i * 2 + k]; Mat img = imread(filename, 0); if (img.empty()) break; if (imageSize == Size()) imageSize = img.size(); else if (img.size() != imageSize) { cout << "The image " << filename << " has the size different from the first image size. Skipping the pair\n"; break; } bool found = false; vector<Point2f>& corners = imagePoints[k][j]; for (int scale = 1; scale <= maxScale; scale++) { Mat timg; if (scale == 1) timg = img; else resize(img, timg, Size(), scale, scale); found = findChessboardCorners(timg, boardSize, corners, CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE); if (found) { if (scale > 1) { Mat cornersMat(corners); cornersMat *= 1. / scale; } break; } } if (displayCorners) { //cout << filename << endl; Mat cimg, cimg1; cvtColor(img, cimg, COLOR_GRAY2BGR); drawChessboardCorners(cimg, boardSize, corners, found); double sf = 640. / MAX(img.rows, img.cols); resize(cimg, cimg1, Size(), sf, sf); namedWindow("corners", 0); imshow("corners", cimg1); char c = (char)waitKey(1); if (c == 27 || c == 'q' || c == 'Q') //Allow ESC to quit exit(-1); } else putchar('.'); if (!found) break; cornerSubPix(img, corners, Size(11, 11), Size(-1, -1), TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER + CV_TERMCRIT_EPS, 30, 0.01)); /* 亚像素精确化 */ //find4QuadCornerSubpix(img, corners, Size(5, 5)); //对粗提取的角点进行精确化 } if (k == 2) { goodImageList.push_back(imagelist[i * 2]); goodImageList.push_back(imagelist[i * 2 + 1]); j++; } } cout << j << " pairs have been successfully detected.\n"; nimages = j; if (nimages < 2) { cout << "Error: too little pairs to run the calibration\n"; return; } imagePoints[0].resize(nimages); imagePoints[1].resize(nimages); vector<vector<Point2f>> image_points_seq; for (int i = 0; i < 2; i++) { vector<Point2f> buf; for (int j = 0; j < imagePoints[i].size(); j++) { for (int k = 0; k < imagePoints[i][j].size(); k++) { buf.push_back(imagePoints[i][j][k]); } } image_points_seq.push_back(buf); } //RANSAC cout << image_points_seq[0].size() << endl; cout << image_points_seq[1].size() << endl; vector<uchar> mask; Mat h = findHomography(image_points_seq[0], image_points_seq[1], mask, CV_FM_RANSAC); vector<Point2f> point1, point2; for (int i = 0; i < image_points_seq[0].size(); i++) { //if (mask[i] == 1) { point1.push_back(image_points_seq[0][i]); point2.push_back(image_points_seq[1][i]); } } ransac_image_points_seq.push_back(point1); ransac_image_points_seq.push_back(point2); //cout << imagePoints[0].size() << endl; //cout << imagePoints[1].size() << endl; //return imagePoints; } int main(int argc, char* argv[]) { int64 app_start_time = getTickCount(); string xml_name = "144-146-147-1481.yaml"; vector<vector<string>> img_names; vector<vector<string>> names; char file_name[256]; int num_pairs = 3; int nums_pairs_count[4] = { 23,23,20 }; for (int i =0; i <= num_pairs; i++) { vector<string> temp; for (int j = 1; j <= nums_pairs_count[i]; j++) { sprintf(file_name, "1234/%d/1/(%d).jpg", i, j); temp.push_back(file_name); sprintf(file_name, "1234/%d/2/(%d).jpg", i, j); temp.push_back(file_name); } names.push_back(temp); } //棋盘格检测 vector<vector<Point2f>> double_image_points_seq; int match_num[4][4] = {0}; int match_start[4][4][2] = {0}; //vector<vector<Point2f>> ransac_image_points_seq; //detection(names[0], ransac_image_points_seq); //match_num[0][1] = ransac_image_points_seq[0].size(); //match_num[1][0] = ransac_image_points_seq[0].size(); //match_start[0][1] = 0; //match_start[1][0] = 0; //match_num.push_back(ransac_image_points_seq[0].size()); //cout << ransac_image_points_seq[0].size() << endl; //cout << ransac_image_points_seq[1].size() << endl; for (int i = 0; i < num_pairs; i++) { vector<vector<Point2f>> ransac_image_points_seq; detection(names[i], ransac_image_points_seq); if (i != 0) { match_num[i][i + 1] = ransac_image_points_seq[0].size(); match_num[i+1][i] = ransac_image_points_seq[0].size(); match_start[i][i + 1][0] = match_num[i - 1][i]; match_start[i][i + 1][1] = 0; match_start[i+1][i][0] = 0; match_start[i+1][i][1] = match_num[i - 1][i]; for (int j = 0; j < ransac_image_points_seq[0].size(); j++) { double_image_points_seq[double_image_points_seq.size() - 1].push_back(ransac_image_points_seq[0][j]); } double_image_points_seq.push_back(ransac_image_points_seq[1]); } else { double_image_points_seq.push_back(ransac_image_points_seq[0]); double_image_points_seq.push_back(ransac_image_points_seq[1]); match_num[0][1] = ransac_image_points_seq[0].size(); match_num[1][0] = ransac_image_points_seq[0].size(); match_start[0][1][0] = 0; match_start[0][1][1] = 0; match_start[1][0][0] = 0; match_start[1][0][1] = 0; } } //特征点 vector<ImageFeatures> features(num_pairs + 1); for (int i = 0; i <= num_pairs; i++) { vector<KeyPoint> keypoints; for (int j = 0; j < double_image_points_seq[i].size(); j++) { KeyPoint point; point.pt = double_image_points_seq[i][j]; keypoints.push_back(point); } features[i].keypoints = keypoints; features[i].img_size = Size(2560, 1440); features[i].img_idx = i; } //匹配关系 vector<MatchesInfo> pairwise_matches; for (int i = 0; i <= num_pairs; i++) { for (int j = 0; j <= num_pairs; j++) { MatchesInfo matches_info; if(j==i+1 || j==i-1) { vector<DMatch> match(match_num[i][j]); vector<uchar> mask(match_num[i][j]); for (int n = 0; n < match_num[i][j]; n++) { match[n].queryIdx = match_start[i][j][0] + n; match[n].trainIdx = match_start[i][j][1] + n; mask[n] = 1; } matches_info.src_img_idx = i; matches_info.dst_img_idx = j; matches_info.matches = match; //info.inliers_mask = inliers_mask; //info.num_inliers = match_num[i][j]; //vector<Point2f> pts_src, pts_dst; Mat src_points(1, static_cast<int>(matches_info.matches.size()), CV_32FC2); Mat dst_points(1, static_cast<int>(matches_info.matches.size()), CV_32FC2); for (int n = 0; n < match_num[i][j]; n++) { const DMatch& m = matches_info.matches[n]; Point2f p = features[i].keypoints[m.queryIdx].pt; p.x -= features[i].img_size.width * 0.5f; p.y -= features[i].img_size.height * 0.5f; src_points.at<Point2f>(0, static_cast<int>(n)) = p; p = features[j].keypoints[m.trainIdx].pt; p.x -= features[j].img_size.width * 0.5f; p.y -= features[j].img_size.height * 0.5f; dst_points.at<Point2f>(0, static_cast<int>(n)) = p; //pts_src.push_back(features[i].keypoints[match[n].queryIdx].pt); //pts_dst.push_back(features[j].keypoints[match[n].trainIdx].pt); } //vector<uchar> mask; matches_info.H = findHomography(src_points, dst_points, matches_info.inliers_mask,CV_FM_RANSAC); //matches_info.H = h.clone(); matches_info.num_inliers = 0; for (size_t i = 0; i < matches_info.inliers_mask.size(); ++i) if (matches_info.inliers_mask[i]) matches_info.num_inliers++; //info.confidence = 2; matches_info.confidence = matches_info.num_inliers / (8 + 0.3 * matches_info.matches.size()); // Set zero confidence to remove matches between too close images, as they don't provide // additional information anyway. The threshold was set experimentally. matches_info.confidence = matches_info.confidence > 3. ? 0. : matches_info.confidence; //// Construct point-point correspondences for inliers only src_points.create(1, matches_info.num_inliers, CV_32FC2); dst_points.create(1, matches_info.num_inliers, CV_32FC2); int inlier_idx = 0; for (size_t n = 0; n < matches_info.matches.size(); ++n) { if (!matches_info.inliers_mask[n]) continue; const DMatch& m = matches_info.matches[n]; Point2f p = features[i].keypoints[m.queryIdx].pt; p.x -= features[i].img_size.width * 0.5f; p.y -= features[i].img_size.height * 0.5f; src_points.at<Point2f>(0, inlier_idx) = p; p = features[j].keypoints[m.trainIdx].pt; p.x -= features[j].img_size.width * 0.5f; p.y -= features[j].img_size.height * 0.5f; dst_points.at<Point2f>(0, inlier_idx) = p; inlier_idx++; } // Rerun motion estimation on inliers only matches_info.H = findHomography(src_points, dst_points, CV_RANSAC); } else { matches_info.src_img_idx = -1; matches_info.dst_img_idx = -1; } pairwise_matches.push_back(matches_info);//发现程序崩在哪一行了 } } cout << pairwise_matches.size() << endl; /*Mat img1 = imread(img_names[0], 1); Mat img2 = imread(img_names[1], 1); Mat out1, out2, out; drawKeypoints(img1, features[0].keypoints, out1); drawKeypoints(img1, features[0].keypoints, out2); drawMatches(img1, features[0].keypoints, img2, features[1].keypoints, pairwise_matches[0].matches, out); cv::namedWindow("out1", 0); cv::imshow("out1", out); cv::namedWindow("out2", 0); cv::imshow("out2", out); cv::namedWindow("out", 0); cv::imshow("out", out); cv::waitKey();*/ //for(int i=0; i<nu) HomographyBasedEstimator estimator; vector<CameraParams> cameras; estimator(features, pairwise_matches, cameras); for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i) { Mat R; cameras[i].R.convertTo(R, CV_32F); cameras[i].R = R; //cout << "Initial intrinsics #" << indices[i] + 1 << ":\n" << cameras[i].K() << endl; } Mat K1(Matx33d( 1.2755404529239545e+03, 0., 1.3099971348805052e+03, 0., 1.2737998060528048e+03, 8.0764915313791903e+02, 0., 0., 1. )); Mat K2(Matx33d( 1.2832823446505638e+03, 0., 1.2250954954648896e+03, 0., 1.2831721912770793e+03, 7.1743301498758751e+02, 0., 0., 1. )); Mat K3(Matx33d( 1.2840711959594287e+03, 0., 1.2473666273838244e+03, 0., 1.2840499404560594e+03, 7.9051574509733359e+02, 0., 0., 1.)); Mat K4(Matx33d( 1.2865853945042952e+03, 0., 1.1876049192856492e+03, 0., 1.2869927339670007e+03, 6.2306976561458930e+02, 0., 0., 1. )); Mat K[4]; K[0] = K1.clone(); K[1] = K2.clone(); K[2] = K3.clone(); K[3] = K4.clone(); for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i) { K[i].convertTo(K[i], CV_32F); } for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i) { Mat R; cameras[i].R.convertTo(R, CV_32F); cameras[i].R = R; cameras[i].focal = 0.5*(K[i].at<float>(0, 0)+ K[i].at<float>(1, 1)); // Focal length cameras[i].ppx = K[i].at<float>(0,2); // Principal point X cameras[i].ppy = K[i].at<float>(1,2); ; // Principal point Y cout << cameras[i].K() << endl; //cout << "Initial intrinsics #" << indices[i] + 1 << ":\n" << cameras[i].K() << endl; } Ptr<detail::BundleAdjusterBase> adjuster; if (ba_cost_func == "reproj") adjuster = new detail::BundleAdjusterReproj(); else if (ba_cost_func == "ray") adjuster = new detail::BundleAdjusterRay(); else { cout << "Unknown bundle adjustment cost function: '" << ba_cost_func << "'.\n"; return -1; } adjuster->setConfThresh(conf_thresh); Mat_<uchar> refine_mask = Mat::zeros(3, 3, CV_8U); if (ba_refine_mask[0] == 'x') refine_mask(0, 0) = 1; if (ba_refine_mask[1] == 'x') refine_mask(0, 1) = 1; if (ba_refine_mask[2] == 'x') refine_mask(0, 2) = 1; if (ba_refine_mask[3] == 'x') refine_mask(1, 1) = 1; if (ba_refine_mask[4] == 'x') refine_mask(1, 2) = 1; adjuster->setRefinementMask(refine_mask); for (int i = 0; i < features.size(); i++) { features[i].descriptors = Mat(); } (*adjuster)(features, pairwise_matches, cameras); cout << "camera number: " << cameras.size() << endl; cv::FileStorage fs(xml_name, cv::FileStorage::WRITE); int num = cameras.size(); fs << "CameraNumber" << num; //char file_name[256]; for (int i = 0; i<cameras.size(); i++) { sprintf(file_name, "Focal_Camera%d", i); fs << file_name << cameras[i].focal; sprintf(file_name, "ppx_Camera%d", i); fs << file_name << cameras[i].ppx; sprintf(file_name, "ppy_Camera%d", i); fs << file_name << cameras[i].ppy; sprintf(file_name, "K_Camera%d", i); fs << file_name << cameras[i].K(); sprintf(file_name, "R_Camera%d", i); fs << file_name << cameras[i].R; } //fs << "indices" << indices; fs.release(); return 0; }  

纯新手 刚接触三天不到 用opencv做拍照 可是抓取图像之后不能转为bitmap在imageview中显示 Utils.matToBitmap(mTmp,bit); 一直卡在这一句 跪求大大们指点 不知道代码有没有用 贴上来再说 顺便求问一下我的cameraview旋转之后没有全屏 这是为什么 怎么弄啊 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE); // 删除标题 getWindow().addFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_KEEP_SCREEN_ON); // 设置全屏 setContentView(R.layout.activity_main); but=(Button)findViewById(R.id.pai); img=(ImageView)findViewById(R.id.img); but.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View view) { if (IsStart==true){ IsStart=false; mTmp=mRgbaT; mOpenCvCameraView.disableView(); bit=Bitmap.createBitmap(mTmp.height(),mTmp.width(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Utils.matToBitmap(mTmp,bit); img.setImageBitmap(bit); //Intent intent=new Intent(); //intent.setClass(MainActivity.this,MainActivity.class); // intent.putExtra("bitmap", bit); //startActivity(intent); } else{ IsStart=true; mOpenCvCameraView.enableView(); } } }); mOpenCvCameraView = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.activity_camera_view); // 绑定摄像头控件 mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this); mOpenCvCameraView.enableView(); } public void onCameraViewStarted(int width, int height) { mRgba = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4); // 为图像帧数据申请空间，8位4通道图像，包括透明alpha通道 mRgbaT=new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4); mTmp=new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4); } public void onCameraViewStopped() { mRgba.release(); // 回收帧数据 } public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) { mRgba = inputFrame.rgba(); // 获取摄像头前景图像 Mat rotateMat=Imgproc.getRotationMatrix2D(new Point(mRgba.rows()/2,mRgba.cols()/2), -90, 1); Imgproc.warpAffine(mRgba,mRgbaT,rotateMat,mRgbaT.size()); return mRgbaT; }

昨天的代码编译使用没有问题，今天突然就出异常了。 然后我重新建了个新工程，添加了opencv的库和头文件路径。 在main.cpp中添加了opencv.hpp。其他什么都没有添加。 编译没问题，但是运行就直接崩溃。   有没有大佬给解答一下，这个问题要怎么解决？

每当我运行opencv中一个addWeighted 函数，电脑就会出现一些问题，自动重启，现在只发现了一个函数，估计到后期应该也会有，也不知道什么情况，求大神解答

SSCA怎么才能运行啊 在vs2012+opencv上，在命令行输入什么才可以出来图片？

我的ubuntu系统原来安装了opencv２.8，现在由于实际需要，安装了opencv3.2。但是，opencv2.8还得继续保留。利用pkg-config --modversion opencv 查看opencv的版本，显示是３.2.０。原来（opencv2.8下），CMakeList文件是这样写的。 project(test) find_package(OpenCV REQUIRED) add_executable(test src/test.cpp) target_link_libraries(test ${OpenCV_LIBS}) cmake_minimum_required(VERSION 2.8) 我使用opencv3.2编译的时候，按照要求，我把路径给加上了。 project(test) find_package(OpenCV REQUIRED) set(OpenCV_DIR "/usr/local/opencv320/share/OpenCV") INCLUDE_DIRECTORIES(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) add_executable(test src/test.cpp) target_link_libraries(test ${OpenCV_LIBS}) cmake_minimum_required(VERSION 3.2) 但是显示错误：要求的opencv版本太高，当前运行版本为２.8。但是我用　pkg-config --modversion opencv　查看版本，显示的是３.2.0

遇到的问题如题。我用Qt写了一个简单的测试程序，由于需要用到opencv，我先在.pro文件中添加了如下代码： ``` INCLUDEPATH+=D:\Work_Software\OpenCV3.1\opencv\build\include LIBS+=D:\Work_Software\OpenCV3.1\opencv\build\x64\vc12\lib\*.lib ``` 之后，新建一个按键，按键的槽函数如下： ``` void MainWindow::on_pushButton_clicked() { Mat img; img=imread("F:\\My_Desktop\\foot1.jpg",0); imwrite("F:\\My_Desktop\\result.jpg",img); namedWindow("test"); imshow("test",img); waitKey(0); } ``` 在Release模式下，可以正常地保存和显示图片，但是在Debug模式下，运行到imwrite的时候就会出错，报错的信息如下图：  有没有知道是怎么回事的朋友？求指点。

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...

今年，我也32了 ，为了不给大家误导，咨询了猎头、圈内好友，以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助，记得帮我点赞哦。 目录： 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时，拿着傲人的工资，想着好好干，以为我们的人生是这样的： 等真到了那一天，你会发现，你的人生很可能是这样的： ...

程序员在一个周末的时间，得了重病，差点当场去世，还好及时挽救回来了。

ArrayList源码分析 前言： 写这篇博客的主要原因是，在我上一次参加千牵科技Java实习生面试时，有被面试官问到ArrayList为什么查找的速度较快，插入和删除的速度较慢？当时我回答得不好，很大的一部分原因是因为我没有阅读过ArrayList源码，虽然最后收到Offer了，但我拒绝了，打算寒假学得再深入些再广泛些，下学期开学后再去投递其他更好的公司。为了更加深入理解ArrayList，也为

数据结构与算法思维导图

老生常谈的一个梗，到2020了还在争论，你们一天天的，哎哎哎，我不是针对你一个，我是说在座的各位都是人才！ 上图红色的这3个箭头，对于通过new产生一个字符串（”宜春”）时，会先去常量池中查找是否已经有了”宜春”对象，如果没有则在常量池中创建一个此字符串对象，然后堆中再创建一个常量池中此”宜春”对象的拷贝对象。 也就是说准确答案是产生了一个或两个对象，如果常量池中原来没有 ”宜春” ,就是两个。...

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...

互联网公司工作，很难避免不和黑客们打交道，我呆过的两家互联网公司，几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口，有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞，大部分都...

loonggg读完需要3分钟速读仅需 1 分钟大家好，我是你们的校长。我之前讲过，这年头，只要肯动脑，肯行动，程序员凭借自己的技术，赚钱的方式还是有很多种的。仅仅靠在公司出卖自己的劳动时...

最近有个老铁，告诉我说，上班一个月，后悔当初着急入职现在公司了。他之前在美图做手机研发，今年美图那边今年也有一波组织优化调整，他是其中一个，在协商离职后，当时捉急找工作上班，因为有房贷供着，不能没有收入来源。所以匆忙选了一家公司，实际上是一个大型外包公司，主要派遣给其他手机厂商做外包项目。**当时承诺待遇还不错，所以就立马入职去上班了。但是后面入职后，发现薪酬待遇这块并不是HR所说那样，那个HR自...

昨天看到一档综艺节目，讨论了两个话题：（1）中国学生的数学成绩，平均下来看，会比国外好？为什么？（2）男生的数学成绩，平均下来看，会比女生好？为什么？同时，我又联想到了一个技术圈经常讨...

提到“程序员”，多数人脑海里首先想到的大约是：为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而，当离开工作岗位，撕去层层标签，脱下“程序员”这身外套，有的人生动又有趣，马上展现出了完全不同的A/B面人生！ 不论是简单的爱好，还是正经的副业，他们都干得同样出色。偶尔，还能和程序员的特质结合，产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte：平日素颜示人，周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅，但我们也许...

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL？什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别？InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引？索引有哪些优缺点？索引使用场景（重点）...

有个好朋友ZS，是技术总监，昨天问我：“有一个老下属，跟了我很多年，做事勤勤恳恳，主动性也很好。但随着公司的发展，他的进步速度，跟不上团队的步伐了，有点...

私下里，有不少读者问我：“二哥，如何才能写出一份专业的技术简历呢？我总感觉自己写的简历太烂了，所以投了无数份，都石沉大海了。”说实话，我自己好多年没有写过简历了，但我认识的一个同行，他在阿里，给我说了一些他当年写简历的方法论，我感觉太牛逼了，实在是忍不住，就分享了出来，希望能够帮助到你。 01、简历的本质 作为简历的撰写者，你必须要搞清楚一点，简历的本质是什么，它就是为了来销售你的价值主张的。往深...

最近接手了一个springboot项目，不是不熟悉这个框架，启动时打印的信息吸引了我。 这不是我熟悉的常用springboot的打印信息啊，我打开自己的项目： 还真是的，不用默认的感觉也挺高大上的。一时兴起，就去研究了一下源代码，还正是有些收获，稍后我会总结一下。正常情况下做为一个老程序员，是不会对这种小儿科感兴趣的，不就是一个控制台打印嘛。哈哈！ 于是出于最初的好奇，研究了项目的源代码。看到

即将毕业的应届毕业生一枚，现在只拿到了两家offer，但最近听到一些消息，其中一个offer，我这个组据说客户很少，很有可能整组被裁掉。 想问大家： 如果我刚入职这个组就被裁了怎么办呢？ 大家都是什么时候知道自己要被裁了的？ 面试软技能指导: BQ/Project/Resume 试听内容： 除了刷题，还有哪些技能是拿到offer不可或缺的要素 如何提升面试软实力：简历, 行为面试，沟通能...

有小伙伴问松哥这个问题，他在上海某公司，在离职了几个月后，前公司的领导联系到他，希望他能够返聘回去，他很纠结要不要回去？ 俗话说好马不吃回头草，但是这个小伙伴既然感到纠结了，我觉得至少说明了两个问题：1.曾经的公司还不错；2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说，松哥之前也有过类似的经历，今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点，就是离职了也没必要和老东家弄的苦...

往往，我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理，往往短而精悍，一阵见血。问：产品经理挺漂亮的，有点心动，但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋，还是...

二哥，有个事想询问下您的意见，您觉得应届生值得去外包吗？公司虽然挺大的，中xx，但待遇感觉挺低，马上要报到，挺纠结的。

当HR压你价，说你只值7K时，你可以流畅地回答，记住，是流畅，不能犹豫。 礼貌地说：“7K是吗？了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过，现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试，主要也是自己对贵司挺有兴趣的，所以过来看看……”（未完） 这段话主要是陪HR互诈的同时，从公司兴趣，公司职员印象上，都给予对方正面的肯定，既能提升HR的好感度，又能让谈判气氛融洽，为后面的发挥留足空间。...

HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理 Spring的AOP和IOC是什么？它们常见的使用场景有哪些？Spring事务，事务的属性，传播行为，数据库隔离级别 Spring和SpringMVC，MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些？SpringMVC的工作原理，SpringBoot框架的优点，MyBatis框架的优点 SpringCould组件有哪些，他们...

面试阿里p7被问到的问题(当时我只知道第一个)：@Conditional是做什么的?@Conditional多个条件是什么逻辑关系？条件判断在什么时候执...

终于懂了TCP和UDP协议区别

我们程序员应该抱着尝鲜、猎奇的心态，否则就容易固步自封，技术停滞不前。

编程语言层出不穷，从最初的机器语言到如今2500种以上的高级语言，程序员们大呼“学到头秃”。程序员一边面临编程语言不断推陈出新，一边面临由于许多代码已存在，程序员编写新应用程序时存在重复“搬砖”的现象。 无代码/低代码编程应运而生。无代码/低代码是一种创建应用的方法，它可以让开发者使用最少的编码知识来快速开发应用程序。开发者通过图形界面中，可视化建模来组装和配置应用程序。这样一来，开发者直...

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿，让我有点感慨，大龄程序猿该何去何从。

说实话，自己的算法，我一个不会，太难了吧

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作，简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你，什么是差的程序员简历！ 疫情快要结束了，各个公司也都开始春招了，作为即将红遍大江南北的新晋UP主，那当然要为小伙伴们做点事（手动狗头）。 就在公众号里公开征简历，义务帮大家看，并一一点评。《启舰：春招在即，义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪，三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

我们都玩过Windows操作系统中的经典游戏扫雷（Minesweeper），如果把质数当作一颗雷，那么，表格中红色的数字哪些是雷（质数）？您能找出多少个呢？文中用列表的方式罗列了10000以内的自然数、质数（素数），6的倍数等，方便大家观察质数的分布规律及特性，以便对算法求解有指导意义。另外，判断质数是初学算法，理解算法重要性的一个非常好的案例。