opencv3.0.0出现无法解析的外部命令

opencv3.0.0出现无法解析的外部命令
头文件代码:
#if !defined COLORDETECT
#define COLORDETECT

#include
#include

class ColorDetector {

private:

// minimum acceptable distance
int maxDist;

// target color
cv::Vec3b target;

// image containing color converted image
cv::Mat converted;
bool useLab;

// image containing resulting binary map
cv::Mat result;

public:

// empty constructor
// default parameter initialization here
ColorDetector() : maxDist(100), target(0, 0, 0), useLab(false) {}

// extra constructor for Lab color space example
ColorDetector(bool useLab) : maxDist(100), target(0, 0, 0), useLab(useLab) {}

// full constructor
ColorDetector(uchar blue, uchar green, uchar red, int mxDist = 100, bool useLab = false) : maxDist(mxDist), useLab(useLab) {

    // target color
    setTargetColor(blue, green, red);
}

// Computes the distance from target color.
int getDistanceToTargetColor(const cv::Vec3b& color) const {
    return getColorDistance(color, target);
}

// Computes the city-block distance between two colors.
int getColorDistance(const cv::Vec3b& color1, const cv::Vec3b& color2) const {

    return abs(color1[0] - color2[0]) +
        abs(color1[1] - color2[1]) +
        abs(color1[2] - color2[2]);

    // Or:
    // return static_cast<int>(cv::norm<int,3>(cv::Vec3i(color[0]-color2[0],color[1]-color2[1],color[2]-color2[2])));

    // Or:
    // cv::Vec3b dist;
    // cv::absdiff(color,color2,dist);
    // return cv::sum(dist)[0];
}

// Processes the image. Returns a 1-channel binary image.
cv::Mat process(const cv::Mat &image);

cv::Mat operator()(const cv::Mat &image) {

    cv::Mat input;
    input = image;
    if (useLab) { // Lab conversion
        cv::cvtColor(image, input, CV_BGR2Lab);
    }

    cv::Mat output;
    // compute absolute difference with target color
    cv::absdiff(input, cv::Scalar(target), output);
    // split the channels into 3 images
    std::vector<cv::Mat> images;
    cv::split(output, images);
    // add the 3 channels (saturation might occurs here)
    output = images[0] + images[1] + images[2];
    // apply threshold
    cv::threshold(output,  // input image
        output,  // output image
        maxDist, // threshold (must be < 256)
        255,     // max value
        cv::THRESH_BINARY_INV); // thresholding type

    return output;
}

// Getters and setters

// Sets the color distance threshold.
// Threshold must be positive, otherwise distance threshold
// is set to 0.
void setColorDistanceThreshold(int distance) {

    if (distance < 0)
        distance = 0;
    maxDist = distance;
}

// Gets the color distance threshold
int getColorDistanceThreshold() const {

    return maxDist;
}

// Sets the color to be detected
void setTargetColor(uchar blue, uchar green, uchar red) {

    // BGR order
    target = cv::Vec3b(blue, green, red);

    if (useLab) {
        // Temporary 1-pixel image
        cv::Mat tmp(1, 1, CV_8UC3);
        tmp.at<cv::Vec3b>(0, 0) = cv::Vec3b(blue, green, red);

        // Converting the target to Lab color space 
        cv::cvtColor(tmp, tmp, CV_BGR2Lab);

        target = tmp.at<cv::Vec3b>(0, 0);
    }
}

// Sets the color to be detected
void setTargetColor(cv::Vec3b color) {

    target = color;
}

// Gets the color to be detected
cv::Vec3b getTargetColor() const {

    return target;
}

};

#endif

主函数代码:
#include
#include
#include
#include
#include"colordetector.h"

int main()
{
// 1. Create image processor object
ColorDetector cdetect;

// 2. Read input image
cv::Mat image = cv::imread("Schluss.jpg");
if (image.empty())
    return 0;

// 3. Set input parameters
cdetect.setTargetColor(250, 219, 133); // here blue sky

// 4. Process the image and display the result
cv::namedWindow("result");
cv::imshow("result", cdetect.process(image));

// or using functor
ColorDetector colordetector(250, 219, 133,  // color
    45, true); // Lab threshold
cv::namedWindow("result (functor)");
cv::imshow("result (functor)", colordetector(image));

cv::waitKey();

return 0;

}

依赖的库添加了:
D:\opencv\build\x64\vc12\lib\opencv_ts300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\lib\opencv_world300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_imgproc300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\IlmImf.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\ippicvmt.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\libjpeg.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\libpng.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\libtiff.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\libwebp.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_calib3d300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_core300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_features2d300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_flann300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_hal300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_highgui300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_imgcodecs300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_imgproc300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_ml300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_objdetect300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_photo300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_shape300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_stitching300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_superres300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_video300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_videoio300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\opencv_videostab300.lib
D:\opencv\build\x64\vc12\staticlib\zlib.lib

解决方案配置是Release x64

刚开始学OpenCV,请各位大佬帮帮我

c++
weixin_45222491
千日草 回复白色一大坨: 我一开始的确是只有一个lib,但是就是显示这个错误,所以我才添加其他lib的,但还是不行
7 个月之前 回复
phenix2009
白色一大坨 加了多余的库吧
7 个月之前 回复

1个回答

3.0版本哪儿用加那么多lib,明明一个opencv_world300.lib就可以了

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Nginx 是一个免费的,开源的,高性能的 HTTP 服务器和反向代理,以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能,稳定性,丰富的功能,简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求,主要负责调度工作进程:加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
Java世界最常用的工具类库
Apache Commons Apache Commons有很多子项目 Google Guava 参考博客
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下...
为什么要学数据结构?
一、前言 在可视化化程序设计的今天,借助于集成开发环境可以很快地生成程序,程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为,只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手,其实,这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员,至少需要以下三个条件: 1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中,后两个条件比较容易实现,而第一个...
Android 9.0 init 启动流程
阅读五分钟,每日十点,和您一起终身学习,这里是程序员Android本篇文章主要介绍Android开发中的部分知识点,通过阅读本篇文章,您将收获以下内容:一、启动流程概述一、 启动流程概述Android启动流程跟Linux启动类似,大致分为如下五个阶段。1.开机上电,加载固化的ROM。2.加载BootLoader,拉起Android OS。3.加载Uboot,初始外设,引导Kernel启动等。...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车?某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼?深圳有多少个产品经理?一辆公交车里能装下多少个乒乓球?一个正常成年人有多少根头发?这类估算问题,被称为费米问题,是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种问题呢?这类问题能把两类人清楚地区分出来。一类是具有文科思维的人,擅长赞叹和模糊想象,它主要依靠的是人的第一反应和直觉,比如小孩...
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