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CMake编译OpenCV3.2时遇到无法下载的文件问题

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简介:
本文探讨了在使用CMake编译OpenCV3.2过程中遇到的一个特定问题——无法下载所需文件,并提供了可能的解决方案和解决步骤。 在使用CMake构建OpenCV 3.2的过程中可能会遇到的一个常见问题是,在尝试自动下载某些依赖库或模块时卡住。这通常发生在Downloading xxxxx...步骤中,表明CMake正试图从网络上获取特定文件但未能成功完成。为解决这个问题,需要采取手动干预的措施来继续编译过程。 首先了解一下背景:CMake是一个跨平台构建系统,常用于管理项目依赖和配置设置。在构建OpenCV时,它会自动检查并下载一些必要的第三方库,例如FFmpeg、DNN(深度神经网络模块)以及xfeatures2d等。这些库对于执行图像处理及计算机视觉功能至关重要。 为解决上述问题,请按照以下步骤操作: 1. **手动获取依赖项**:根据相关文档指示单独下载FFmpeg、DNN和xfeatures2d的源代码或预编译二进制文件,并解压缩到指定位置。这些文件通常以rar格式提供,分别标记为ffmpeg.rar, dnn.rar 和 xfearures2d.rar。 2. **配置CMake**:启动CMake GUI工具,在“Source code directory”中输入包含CMakeLists.txt的目录路径;在“Build directory”里设置构建输出的位置。点击Configure按钮让CMake识别项目所需环境信息。 3. **指定库位置**:在第一次Configuration过程中,你会看到一系列变量等待设定值。找到与FFmpeg、DNN和xfeatures2d相关的选项(如`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`, `FFMPEG_ROOT_DIR`等),并将之前手动下载的文件路径填入相应字段中。如果看不到相关设置,请切换至“Advanced”模式查看并调整。 4. **重新配置与生成**:完成所有必要的变量设定后,再次点击Configure进行最终确认,并通过Generate按钮创建适用于你的开发环境(如Visual Studio 2015)的构建文件或解决方案。 5. **编译项目**:打开由CMake产生的解决方案,在IDE中执行常规编译步骤。确保每个依赖库都被正确链接起来;若无错误,整个编译过程应顺利结束。 6. **安装与测试**:完成项目的构建后,请将生成的库文件安装到指定位置,这通常通过修改CMake的`INSTALL`目标来实现。编写一些简单的程序以验证新编译好的OpenCV库是否正常工作。 当使用CMake下载OpenCV依赖项遇到问题时,采取手动干预的方法可以解决问题。理解如何配置和操作CMake对于解决这类问题是至关重要的,并且保持稳定的网络连接也是必要的,因为即使采用手工方式安装某些库文件可能仍需更新或获取其他相关组件。对于像OpenCV这样的大型项目而言,掌握使用CMake的技巧非常重要。

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  • CMakeOpenCV3.2
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    本文探讨了在使用CMake编译OpenCV3.2过程中遇到的一个特定问题——无法下载所需文件,并提供了可能的解决方案和解决步骤。 在使用CMake构建OpenCV 3.2的过程中可能会遇到的一个常见问题是,在尝试自动下载某些依赖库或模块时卡住。这通常发生在Downloading xxxxx...步骤中,表明CMake正试图从网络上获取特定文件但未能成功完成。为解决这个问题,需要采取手动干预的措施来继续编译过程。 首先了解一下背景:CMake是一个跨平台构建系统,常用于管理项目依赖和配置设置。在构建OpenCV时,它会自动检查并下载一些必要的第三方库,例如FFmpeg、DNN(深度神经网络模块)以及xfeatures2d等。这些库对于执行图像处理及计算机视觉功能至关重要。 为解决上述问题,请按照以下步骤操作: 1. **手动获取依赖项**:根据相关文档指示单独下载FFmpeg、DNN和xfeatures2d的源代码或预编译二进制文件,并解压缩到指定位置。这些文件通常以rar格式提供,分别标记为ffmpeg.rar, dnn.rar 和 xfearures2d.rar。 2. **配置CMake**:启动CMake GUI工具,在“Source code directory”中输入包含CMakeLists.txt的目录路径;在“Build directory”里设置构建输出的位置。点击Configure按钮让CMake识别项目所需环境信息。 3. **指定库位置**:在第一次Configuration过程中,你会看到一系列变量等待设定值。找到与FFmpeg、DNN和xfeatures2d相关的选项(如`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`, `FFMPEG_ROOT_DIR`等),并将之前手动下载的文件路径填入相应字段中。如果看不到相关设置,请切换至“Advanced”模式查看并调整。 4. **重新配置与生成**:完成所有必要的变量设定后,再次点击Configure进行最终确认,并通过Generate按钮创建适用于你的开发环境(如Visual Studio 2015)的构建文件或解决方案。 5. **编译项目**:打开由CMake产生的解决方案,在IDE中执行常规编译步骤。确保每个依赖库都被正确链接起来;若无错误,整个编译过程应顺利结束。 6. **安装与测试**:完成项目的构建后,请将生成的库文件安装到指定位置,这通常通过修改CMake的`INSTALL`目标来实现。编写一些简单的程序以验证新编译好的OpenCV库是否正常工作。 当使用CMake下载OpenCV依赖项遇到问题时,采取手动干预的方法可以解决问题。理解如何配置和操作CMake对于解决这类问题是至关重要的,并且保持稳定的网络连接也是必要的,因为即使采用手工方式安装某些库文件可能仍需更新或获取其他相关组件。对于像OpenCV这样的大型项目而言,掌握使用CMake的技巧非常重要。
  • 在使用 OpenCV 4.5.1 和 CMake
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    本文介绍了在使用OpenCV 4.5.1和CMake过程中遇到的一个特定文件下载失败的问题,并提供了可能的解决方案。 替换到OpenCV 4.5.1里的.cache文件夹后,CMake不再报错。
  • pycaffe错误:numpy/arrayobject.h
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    编写Python代码使用Caffe框架时,可能会遇到因缺少numpy/arrayobject.h文件而导致的编译问题。本文将提供解决此编译错误的方法和建议。 在编译 pycaffe 时报错:fatal error: numpy/arrayobject.h 没有那个文件或目录。尽管已经安装了numpy,并且可以通过python中的import numpy正常导入,但在编译过程中仍然会遇到这个错误。 解决方法是通过命令行执行 `sudo apt-get install python-numpy` 来确保系统中已正确安装所需的numpy版本。之后再尝试使用 `sudo make pycaffe -j16` 编译pycaffe即可成功完成。如果上述步骤依然无法解决问题,可以试着运行以下代码:import numpy as np; print(np.get_include()) 这将输出numpy的头文件路径(例如 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/num)。
  • CMake OpenCV_Contrib 缺少.zip
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    本资源提供了解决在使用CMake编译OpenCV_Contrib过程中遇到的缺失文件问题的方法和步骤,帮助开发者顺利进行项目开发。 这些资源是通用的,并且按照我发布的教材进行操作即可成功。我已经使用了VS19+OpenCV4.5.1配置contrib4.5.1拓展包,但这些步骤适用于其他版本,只需根据编译日志修改MD5值即可。所需文件包括:ffmpeg_version.cmake、vgg_generated_***.i(分别对应48、64、80和120)、boostdesc_lbgm.i、boostdesc_binboost_***.i(分别为064、128和256)、face_landmark_model.dat、opencv_videoio_ffmpeg_64.dll、opencv_videoio_ffmpeg.dll以及ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip。此外,还有boostdesc_bgm_bi.i、boostdesc_bgm_hd.i和boostdesc_bgm.i等文件共十六个。如果缺少任何文件,请告知我帮你下载。 请注意资源获取不易,希望理解。
  • Matlab R2014a 使用 mcc
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    本文介绍了在使用 MATLAB R2014a 版本中的mcc编译工具进行代码编译过程中可能遇到的各种问题及解决方法。 mcc出错通常是因为MATLAB的部分组件没有完全破解导致的。解决方法是下载相关文件后解压,并将install.jar以及对应位数的三个文件(compiler.dll、mcc.exe、libmwservices.dll)复制到相应位置进行替换。此外,需要将license.lic文件重命名为与MATLAB\licenses目录下的lic文件相同的名称,然后将其复制并替换原有文件。
  • 针对OpenCV 4.5.0 .cache 及IPPICV等
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    本文介绍了在编译OpenCV 4.5.0版本过程中遇到的.cache文件下载失败和IPPICV问题,并提供了有效的解决方案。 在编译OpenCV4.5.0扩展库时经常遇到下载失败的问题,导致无法顺利进行编译工作。这是因为缺少了该版本对应的必要文件。请自行下载这些缺失的文件,并将其复制到相应的目录下以解决此问题。这是针对OpenCV4.5.0版本所需的特定文件,请确保正确安装所需的所有组件来完成扩展库的构建过程。
  • CMake与OpenCVopencv_ffmpeg.dll和ippicv等
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    本文介绍在使用CMake配置和构建OpenCV项目时,如何自动下载必要的依赖文件,如opencv_ffmpeg.dll和ippicv,并完成相关库的正确安装。 版本为opencv4.1.0 和 cmake3.15 的下载内容包括:ippicv_2019_win_intel64_20180723_general.zip、opencv_ffmpeg.dll、opencv_ffmpeg_64.dll、ffmpeg_version.cmake、boostdesc_bgm.ib、boostdesc_bgm_bi.ib、boostdesc_bgm_hd.ib、boostdesc_bin.boost_064.ib、boostdesc_bin.boost_128.ib、boostdesc_bin.boost_256.ib、boostdesc_lbgm.ivgg_generated_48.ivgg_generated_64.ivgg_generated_80.ivgg_generated_120.iface_landmark_model.dat。
  • OpenCV 4.5.4 opencv-videoio-ffmpeg-64 导致MP4写入失败
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    在尝试编译OpenCV 4.5.4版本过程中遇到了与opencv-videoio-ffmpeg-64相关的下载问题,这直接影响了MP4文件的写入功能。 编译opencv4.5.4时出现opencv_videoio_ffmpeg_64下载失败的问题,并导致程序运行MP4文件写入功能失败。根据错误日志显示:[ INFO:0] global F:\opencv\opencv\sources\modules\videoio\src\videoio_registry.cpp (223) cv::`anonymous-namespace::VideoBackendRegistry::VideoBackendRegistry VIDEOIO: 启用了8个按优先级排序的后端插件,分别为FFMPEG(1000); GSTREAMER(990); INTEL_MFX(980); MSMF(970); DSHOW(960); CV_IMAGES(950); CV_MJPEG(940); UEYE(930)。[ INFO:0] global F:\opencv\opencv\sources\modules\videoio\src\backend_plugin.cpp (383) cv::impl::getPluginCandidates 查找插件候选者时,显示了上述信息。
  • XCode 15.3 私有库错误
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    本文档介绍了在使用Xcode 15.3编译私有库过程中可能遇到的常见错误及相应的解决方法,帮助开发者顺利进行项目开发。 在iOS开发过程中,Xcode是必不可少的工具,用于构建、测试和发布应用程序。然而,在使用私有库或第三方依赖时,随着Xcode版本更新可能会遇到兼容性问题。 本段落将深入探讨“XCode 15.3编译私有库报错”的问题,特别是涉及低版本中使用的.a静态库。 首先了解一下静态库(.a文件)。在iOS开发中,静态库是一种预编译的代码集合,在应用编译时会被直接链接到目标项目中。这意味着使用静态库的应用程序会包含所有相关代码,这虽然简化了部署过程,但也可能导致应用程序体积增大。 Xcode 15.3作为较新的版本可能引入了编译器优化和API变更,导致与旧版静态库不兼容的情况出现。常见的报错原因包括: - **编译器版本差异**:新版本的Xcode可能会使用不同版本的LLVM编译器或Swift语言标准,这可能导致老版库中的代码无法被识别。 - **API变化**:Apple经常更新其SDK,并可能废弃或者修改一些函数,使得旧库中的调用变得无效。 - **架构支持**:新版本的Xcode可能会要求更多的设备架构支持(如arm64e),而老旧的.a静态库可能没有包含这些新的架构。 - **依赖问题**:私有库可能依赖于其他特定版本的库。如果这些依赖未被正确更新或导入,也可能引发错误。 - **Header Search Paths**:Xcode 15.3可能会更改头文件搜索路径设置,导致无法找到静态库中的头文件。 为了解决这些问题,开发者可以尝试以下方法: - **更新静态库**:联系库的作者以获取最新版本,并确保与新版本Xcode兼容。 - **配置Project Settings**:检查项目的构建设置(Build Settings),确认架构和有效架构等参数正确无误。 - **使用Cocoapods或Carthage**:这些依赖管理工具可以帮助管理和更新第三方库,避免手动管理带来的问题。 - **条件编译**:对于无法升级的旧版库,可以利用预处理器指令进行条件性代码包含,确保在新版本Xcode下也能正确编译和链接。 - **符号解析**:如果报错信息中提到某些符号未定义或不匹配,则需要重新生成这些静态库文件的相关符号表以确定具体错误位置。 - **检查Linker Flags**:确认链接器标志设置无误,特别是与路径及框架相关的选项。 通过深入理解静态库的工作原理、熟悉Xcode的编译流程以及对API和架构变化保持敏感度,可以有效解决这类问题。同时利用社区资源和技术工具(如CocoaPods或Carthage)也能大大减轻此类兼容性挑战带来的困扰。