树莓派编译opencv出现Genetating error: constant l_MAGIC_VAL(cname=cv::l::MAGIC_VAL)already exists 10C

树莓派安装opencv进行make时,出现
generator error: constant l MAGIC VAL (cname=cv: : l: :MAGIC VAL already exists
make[2]: [modules/ python3/CMakeFi Les/opencv python3. dir /build . make:159 : modules/ python3/ pyopencv generated include.h]错误255
make[1]: [CMakeFiles/Makefile2:3981 : modules/ python3/cMakeFiles/ opencv python3.dir/all]错误2ake: 变[Makefile:163: all]错误2
求教解决办法,感谢!

3个回答

用pip 在线安装多好

现在因为树莓派上pyhton的版本原因还是啥原因,没法pip安装,这个月初我试了很久也不行

建议把build目录删除,重新编译,cmake的时候最好使用cmake-gui来自己选需要的选项,亲测可以

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} }; int main() { //检测窗口(64,128),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9 HOGDescriptor hog(Size(64,128),Size(16,16),Size(8,8),Size(8,8),9);//HOG检测器,用来计算HOG描述子的 int DescriptorDim;//HOG描述子的维数,由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定 MySVM svm;//SVM分类器 //若TRAIN为true,重新训练分类器 if(TRAIN) { string ImgName;//图片名(绝对路径) ifstream finPos("d:/hogmit/pos/pos.txt");//正样本图片的文件名列表 //ifstream finPos("PersonFromVOC2012List.txt");//正样本图片的文件名列表 ifstream finNeg("d:/hogmit/neg/neg.txt");//负样本图片的文件名列表 Mat sampleFeatureMat;//所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数 Mat sampleLabelMat;//训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,-1表示无人 //依次读取正样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<PosSamNO && getline(finPos,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; //ImgName = "D:\\DataSet\\PersonFromVOC2012\\" + ImgName;//加上正样本的路径名 ImgName = "d:/hogmit/pos/" + ImgName;//加上正样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 if(CENTRAL_CROP) src = src(Rect(16,16,64,128));//将96*160的INRIA正样本图片剪裁为64*128,即剪去上下左右各16个像素 //resize(src,src,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) // cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //处理第一个样本时初始化特征向量矩阵和类别矩阵,因为只有知道了特征向量的维数才能初始化特征向量矩阵 if( 0 == num ) { DescriptorDim = descriptors.size();//HOG描述子的维数 //初始化所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数sampleFeatureMat sampleFeatureMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, DescriptorDim, CV_32FC1); //初始化训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,0表示无人 sampleLabelMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, 1, CV_32FC1); } //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num,i) = descriptors[i];//第num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num,0) = 1;//正样本类别为1,有人 } //依次读取负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<NegSamNO && getline(finNeg,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/neg/" + ImgName;//加上负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } //处理HardExample负样本 if(HardExampleNO > 0) { ifstream finHardExample("d:/hogmit/hard/hard.txt");//HardExample负样本的文件名列表 //依次读取HardExample负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<HardExampleNO && getline(finHardExample,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/hard/" + ImgName;//加上HardExample负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } } //输出样本的HOG特征向量矩阵到文件 ofstream fout("d:/xlw/SampleFeatureMat.txt"); for(int i=0; i<PosSamNO+NegSamNO; i++) { fout<<i<<endl; for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { fout<<sampleFeatureMat.at<float>(i,j)<<" "; } fout<<endl; } //训练SVM分类器 //迭代终止条件,当迭代满1000次或误差小于FLT_EPSILON时停止迭代 CvTermCriteria criteria = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON); //SVM参数:SVM类型为C_SVC;线性核函数;松弛因子C=0.01 CvSVMParams param(CvSVM::C_SVC, CvSVM::LINEAR, 0, 1, 0, 0.01, 0, 0, 0, criteria); cout<<"开始训练SVM分类器"<<endl; double time0=static_cast<double>(getTickCount()); svm.train(sampleFeatureMat,sampleLabelMat, Mat(), Mat(), param);//训练分类器 time0=((double)getTickCount()-time0)/getTickFrequency(); cout<<"训练完成"<<endl; cout<<"训练花费时间:"<<time0<<endl; svm.save("d:/xlw/SVM_HOG_mit_inria(1114pos+12180neg+433hard).xml");//将训练好的SVM模型保存为xml文件 } else //若TRAIN为false,从XML文件读取训练好的分类器 { cout<<"fail train"<<endl; //svm.load("SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample(误报少了漏检多了).xml");//从XML文件读取训练好的SVM模型 svm.load("d:/LBP/SVM_Model.xml"); } /************************************************************************************************* 线性SVM训练完成后得到的XML文件里面,有一个数组,叫做support vector,还有一个数组,叫做alpha,有一个浮点数,叫做rho; 将alpha矩阵同support vector相乘,注意,alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后,再该列向量的最后添加一个元素rho。 如此,变得到了一个分类器,利用该分类器,直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器(cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()), 就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。 ***************************************************************************************************/ DescriptorDim = svm.get_var_count();//特征向量的维数,即HOG描述子的维数 int supportVectorNum = svm.get_support_vector_count();//支持向量的个数 cout<<"支持向量个数:"<<supportVectorNum<<endl; Mat alphaMat = Mat::zeros(1, supportVectorNum, CV_32FC1);//alpha向量,长度等于支持向量个数 Mat supportVectorMat = Mat::zeros(supportVectorNum, DescriptorDim, CV_32FC1);//支持向量矩阵 Mat resultMat = Mat::zeros(1, DescriptorDim, CV_32FC1);//alpha向量乘以支持向量矩阵的结果 //将支持向量的数据复制到supportVectorMat矩阵中 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { const float * pSVData = svm.get_support_vector(i);//返回第i个支持向量的数据指针 for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { //cout<<pData[j]<<" "; supportVectorMat.at<float>(i,j) = pSVData[j]; } } //将alpha向量的数据复制到alphaMat中 double * pAlphaData = svm.get_alpha_vector();//返回SVM的决策函数中的alpha向量 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { alphaMat.at<float>(0,i) = pAlphaData[i]; } //计算-(alphaMat * supportVectorMat),结果放到resultMat中 //gemm(alphaMat, supportVectorMat, -1, 0, 1, resultMat);//不知道为什么加负号? resultMat = -1 * alphaMat * supportVectorMat; //得到最终的setSVMDetector(const vector<float>& detector)参数中可用的检测子 vector<float> myDetector; //将resultMat中的数据复制到数组myDetector中 for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) { myDetector.push_back(resultMat.at<float>(0,i)); } //最后添加偏移量rho,得到检测子 myDetector.push_back(svm.get_rho()); cout<<"检测子维数:"<<myDetector.size()<<endl; //设置HOGDescriptor的检测子 HOGDescriptor myHOG; myHOG.setSVMDetector(myDetector); //myHOG.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); //保存检测子参数到文件 ofstream fout("d:/xlw/HOGDetectorForOpenCV.txt"); for(int i=0; i<myDetector.size(); i++) { fout<<myDetector[i]<<endl; } /**************读入图片进行HOG行人检测******************/ Mat src = imread("d:/timg.png"); //Mat src = imread("2007_000423.jpg"); //Mat src = imread("1.png"); vector<Rect> found, found_filtered;//矩形框数组 cout<<"进行多尺度HOG人体检测"<<endl; myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);//对图片进行多尺度行人检测 //src为输入待检测的图片;found为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离; //参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即测试图片每次尺寸缩放增加的比例; //参数7为组阈值,即校正系数,当一个目标被多个窗口检测出来时,该参数此时就起了调节作用,为0时表示不起调节作用。 cout<<"找到的矩形框个数:"<<found.size()<<endl; //找出所有没有嵌套的矩形框r,并放入found_filtered中,如果有嵌套的话,则取外面最大的那个矩形框放入found_filtered中 for(int i=0; i < found.size(); i++) { Rect r = found[i]; int j=0; for(; j < found.size(); j++) if(j != i && (r & found[j]) == r) break; if( j == found.size()) found_filtered.push_back(r); } //画矩形框,因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以这里需要做一些调整 for(int i=0; i<found_filtered.size(); i++) { Rect r = found_filtered[i]; r.x += cvRound(r.width*0.1); r.width = cvRound(r.width*0.8); r.y += cvRound(r.height*0.07); r.height = cvRound(r.height*0.8); rectangle(src, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 3); } imwrite("d:/SVM/ImgProcessed3.jpg",src); namedWindow("src",0); imshow("src",src); waitKey();//注意:imshow之后必须加waitKey,否则无法显示图像 /******************读入单个64*128的测试图并对其HOG描述子进行分类*********************/ ////读取测试图片(64*128大小),并计算其HOG描述子 //Mat testImg = imread("person014142.jpg"); //Mat testImg = imread("noperson000026.jpg"); //vector<float> descriptor; //hog.compute(testImg,descriptor,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //Mat testFeatureMat = Mat::zeros(1,3780,CV_32FC1);//测试样本的特征向量矩阵 //将计算好的HOG描述子复制到testFeatureMat矩阵中 //for(int i=0; i<descriptor.size(); i++) // testFeatureMat.at<float>(0,i) = descriptor[i]; //用训练好的SVM分类器对测试图片的特征向量进行分类 //int result = svm.predict(testFeatureMat);//返回类标 //cout<<"分类结果:"<<result<<endl; system("pause"); } ```
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点击蓝色“程序猿DD”关注我回复“资源”获取独家整理的学习资料!近日,又有一个开源项目加入了这个Java开源界大名鼎鼎的Apache基金会,开始进行孵化器。项目名称:AP...
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才
数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”我楞了一下,心里想女朋友今天是怎么了,怎么突然问出这么专业的问题,但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊,想了一下便说:“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧!” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员,岁数大了,加班加不动了,升迁也无望,于是拿着手里
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
编写Spring MVC控制器的14个技巧
本期目录 1.使用@Controller构造型 2.实现控制器接口 3.扩展AbstractController类 4.为处理程序方法指定URL映射 5.为处理程序方法指定HTTP请求方法 6.将请求参数映射到处理程序方法 7.返回模型和视图 8.将对象放入模型 9.处理程序方法中的重定向 10.处理表格提交和表格验证 11.处理文件上传 12.在控制器中自动装配业务类 ...
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
求小姐姐抠图竟遭白眼?痛定思痛,我决定用 Python 自力更生!
点击蓝色“Python空间”关注我丫加个“星标”,每天一起快乐的学习大家好,我是 Rocky0429,一个刚恰完午饭,正在用刷网页浪费生命的蒟蒻...一堆堆无聊八卦信息的网页内容慢慢使我的双眼模糊,一个哈欠打出了三斤老泪,就在此时我看到了一张图片:是谁!是谁把我女朋友的照片放出来的!awsl!太好看了叭...等等,那个背景上的一堆鬼画符是什么鬼?!真是看不下去!叔叔婶婶能忍,隔壁老王的三姨妈的四表...
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
SQL-小白最佳入门sql查询一
不要偷偷的查询我的个人资料,即使你再喜欢我,也不要这样,真的不好;
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
致 Python 初学者
欢迎来到“Python进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
“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...
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