Advertisement

在VS2019中使用OpenCV Contrib 4.5.0时，通过CMake配置可能会缺少的文件项

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了在Visual Studio 2019环境下，集成OpenCV Contrib 4.5.0库并利用CMake进行配置过程中，可能遇到缺失的关键文件问题及解决方案。 在使用Visual Studio 2019配置OpenCV4.5.0以及对应版本的opencv-contrib并通过cmake编译的过程中，根据生成的CMakeDownloadLog.txt文件发现有15个缺失的文件包。这些缺失的文件包括：boostdesc_bgm.iboostdesc_bgm_bi.iboostdesc_bgm_hd.iboostdesc_binboost_064.iboostdesc_binboost_128.iboostdesc_binboost_256.iboostdesc_lbgm.iface_landmark_model.datffmpeg_version.cmakeopencv_videoio_ffmpeg.dllopencv_videoio_ffmpeg_64.dllvgg_generated_48.ivgg_generated_64.ivgg_generated_80.ivgg_generated_120.i。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在VS2019中使用OpenCV Contrib 4.5.0时，通过CMake配置可能会缺少的文件项
    优质
    本文章介绍了在Visual Studio 2019环境下，集成OpenCV Contrib 4.5.0库并利用CMake进行配置过程中，可能遇到缺失的关键文件问题及解决方案。 在使用Visual Studio 2019配置OpenCV4.5.0以及对应版本的opencv-contrib并通过cmake编译的过程中，根据生成的CMakeDownloadLog.txt文件发现有15个缺失的文件包。这些缺失的文件包括：boostdesc_bgm.iboostdesc_bgm_bi.iboostdesc_bgm_hd.iboostdesc_binboost_064.iboostdesc_binboost_128.iboostdesc_binboost_256.iboostdesc_lbgm.iface_landmark_model.datffmpeg_version.cmakeopencv_videoio_ffmpeg.dllopencv_videoio_ffmpeg_64.dllvgg_generated_48.ivgg_generated_64.ivgg_generated_80.ivgg_generated_120.i。
     
  • 使用OpenCV 4.4.0 和 OpenCV_Contrib 4.4.0 在 VS2019 和 Win10 下通过 CMake 编译的配置...
    优质
    本简介提供在Windows 10系统下，利用Visual Studio 2019和CMake工具针对OpenCV 4.4.0及其贡献模块4.4.0进行编译安装的详细步骤与注意事项。 此文件是为需要自行重新编译OpenCV库的用户准备的，并非预编译好的OpenCV版本。在使用OpenCV 4.4.0与OpenCV Contrib 4.4.0、Visual Studio 2019和Windows 10系统时，利用CMake进行编译过程中，请将该文件复制到OpenCV源代码的.cache目录中。
     
  • 使用 CMake 编译 OpenCV 时缺少 opencv_ffmpeg.dll 和 opencv_ffmpeg_64.dll 等文件
    优质
    本文介绍在使用CMake编译OpenCV库过程中遇到的缺失opencv_ffmpeg.dll及其64位版本的问题，并提供解决方案。 对应opencv 3.4.3 包含四个文件：opencv_ffmpeg.dll、 opencv_ffmpeg_64.dll、 ffmpeg/ffmpeg_version.cmake、 -ippicv_2017u3_win_ia32_general_20180518.zip，并且已经以 md5-文件名 的方式重命名，可以直接使用。
     
  • OpenCV 4.6.0与OpenCV-Contrib在VS2019中的应用
    优质
    本篇文章将详细介绍如何在Visual Studio 2019环境下配置并使用最新版OpenCV 4.6.0及其扩展库OpenCV-Contrib，涵盖安装步骤及示例代码。 在VS2019下编译的OpenCV4.6.0与OpenCV-contrib库（C++版本），包括调试版及发布版。
     
  • 在VS2019中配置OpenCV库
    优质
    本教程详细介绍了如何在Visual Studio 2019环境中成功配置和使用OpenCV库，适合计算机视觉项目开发。 在VS2019配置OpenCV库的步骤如下： 首先需要下载并安装OpenCV库文件。访问官方网站找到适用于Windows的安装包，并将其保存至本地计算机上指定位置，然后解压缩。 接着，在系统环境变量中添加OpenCV的相关路径，例如：D:\OpenCV\build\x64\vc15\lib。 之后是VS2019的安装过程，确保在下载过程中选择C++桌面开发和Python开发（若后续需要与Python深度学习兼容）。按照提示完成语言包的选择和安装位置设置后进行安装操作。 当所有必要的软件都已就绪时，在VS2019中创建一个新的空项目。右键点击新建的项目，选择属性选项卡下的VC++目录，并在平台X64下添加包含目录（例如：D:\OpenCV\build\include、D:\OpenCV\build\include\opencv2）和库目录（例如：D:\OpenCV\build\x64\vc15\lib）。同时，还需要设置附加依赖项为“opencv_world411.lib”。 最后一步是测试配置是否成功。创建一个新的C++文件并编写以下代码： ```cpp #include #include using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { Mat image = imread(找你自己图片.jpg); if (image.empty()) { printf(could not load image...\n); return -1; } namedWindow(test_opencv_setup, 0); imshow(test_opencv_srtup, image); waitKey(0); return 0; } ``` 如果一切配置正确，程序将能够读取并显示指定的图片。
     
  • OpenCV-MinGW-Build-OpenCV-4.5.0-Contrib-32bit.zip
    优质
    这是一个包含OpenCV 4.5.0版本及其贡献模块库的32位Windows系统下的MinGW编译版压缩包，适用于需要使用C++进行计算机视觉开发的研究者和开发者。 在Windows上使用MinGW开发C++程序是可行的。
     
  • C++版本的Eigen库，通过cmake配置即可使用
    优质
    本项目提供C++版本的Eigen线性代数库，用户可通过CMake轻松完成配置与集成，便于在各类工程项目中高效应用。 Eigen的C++库配置后即可使用，本人已验证其效果良好。在VS2010和VS2015上都进行了测试。
     
  • OpenCV 4.1.1 完整编译（包含 Opencv411-contrib 拓展模块），已通过 CMake 和 VS2019 编译完成，可直接使用
    优质
    本库提供完整编译版的 OpenCV 4.1.1 及其拓展模块 opencv_contrib，适用于 VS2019 开发环境。经 CMake 构建并通过测试，用户可以直接集成到项目中使用。 正在使用OpenCV进行开发或学习的朋友们应该知道，当前OpenCV官网提供的库文件可能无法满足大家对整个OpenCV的学习需求，例如CNN::CUDA,thinning()函数等需要额外的功能就需要重新编译相应的扩展模块contrib。然而这个过程对于不熟悉CMake环境或者Visual Studio的人来说可能会遇到很多问题和错误。 为了帮助解决这些问题，并减少不必要的浪费时间，在这里提供已经使用官方提供的OpenCV 4.1.1及Contrib 4.1.1源代码，通过Cmake3.17.0和VS2017编译完成的安装包。这个版本经过实测可以正常使用。 该安装包包含以下内容： - OpenCV 4.1.1 安装程序（官网提供的版本） - 编译好的OpenCV 4.1.1 Contrib模块，包括x86和x64两个编译通过的install文件以及用于Debug x64环境属性的opencv_props配置。
     
  • ORB_SLAM2在Cmake配置与生成中的VS2019使用指南（含Pangolin）
    优质
    本指南详细介绍了如何在Visual Studio 2019环境下，利用CMake配置和构建ORB_SLAM2视觉SLAM系统，并涵盖Pangolin库的集成方法。 有些同学在编译ORB_SLAM2所需的系统交互及g2o.lib文件时遇到问题。本资源包含了所有源文件以及预生成的lib文件，如果在这一步出现问题可以直接下载使用以替代原有文件。这是最后一个Thirdparty的文件包。另外重要提示：建议同学们不要使用笔记本自带的摄像头，而选择外接USB摄像头会更加方便实用。
     
  • OpenCV contrib缺失的文件.zip
    优质
    本资源为OpenCV扩展库contrib中缺少的必要文件集合，便于开发者在使用OpenCV进行高级计算机视觉任务时安装和配置。 在OpenCV库中，contrib模块是一个非常重要的组成部分，它包含了众多先进的计算机视觉算法和技术，如机器学习、图像处理、特征检测等。然而，在使用过程中可能会遇到一些问题，比如某些必要的文件缺失，这会影响到整个项目的正常运行。 OpenCV的contrib模块是开源项目的一个附加部分，不包含在默认安装包中，需要单独下载和编译。这个模块包含了实验性或第三方的算法，如SIFT、SURF、ORB等特征检测器以及一些深度学习相关的工具。当我们在项目中引用这些功能时，必须确保所有依赖文件都已正确配置。 描述中的boostdesc vgg_generated是OpenCV用于描述符计算的文件之一，尤其与Booster（Boosted DESCRIPTORS）和VGG（Visual Geometry Group）算法相关联的部分。这些文件通常包含了预计算的描述符模板，以提高特征匹配的速度。如果使用OpenCV进行特征检测时发现这个文件缺失，则可能影响到特征匹配速度及精度。 test_descriptors_invariance.impl可能是用于验证描述符不变性的测试文件，在图像经过旋转、缩放和平移等几何变换后仍能正确识别和匹配特征的条件下，确保其功能正常。如果该文件缺失，可能会导致无法进行正确的特性验证与调试工作。 解决此类问题时，请务必保证OpenCV源代码完整，并包含contrib模块的所有源码及资源文件。通过源码编译OpenCV时，在CMake配置阶段启用`WITH_CONTRIB`选项尤为重要；同时检查项目中使用的路径和编译设置，确保所有依赖项被正确链接。 在处理缺失的boostdesc vgg_generated及其他相关描述符计算所需文件的过程中，需要将这些文件添加到项目的目录下，并重新编译OpenCV库。这样做可以保证所有功能能够正常工作并达到预期性能水平。 综上所述，为了充分利用OpenCV contrib模块提供的高级特性，正确配置该模块至关重要。如果遇到文件缺失的问题，则需首先检查源码的完整性、然后根据需要进行正确的编译环境设置，并最终完成必要的文件链接操作以确保整个项目的顺利运行。在解决此类问题时如遇困难，可以参考官方文档或在线社区寻求帮助，在那里可以获得丰富的资源和支持来解决问题。