./VideoCapture: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.406: cannot open shared object file: No such file or directory

时间: 2023-07-18 10:48:52 浏览: 204
这个错误可能是由于OpenCV库未正确安装或无法找到所需的共享库。您可以尝试重新安装OpenCV库,并确保将库路径添加到系统路径中。或者,您可以尝试在终端中使用以下命令来添加库路径: export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/opencv/library:$LD_LIBRARY_PATH 其中,/path/to/opencv/library 是您的OpenCV库的路径。
相关问题

/usr/lib/libopencv_java455.so: libavcodec.so.58: cannot open shared object file: No such file or directory

<think>好的,用户遇到了OpenCV Java库加载时缺少libavcodec.so.58依赖的问题。首先,我需要明确这个问题的根源。libavcodec属于FFmpeg的库,OpenCV在处理视频时可能会依赖它。用户使用Java库,可能是在通过Java绑定调用OpenCV时触发了这个依赖。 接下来,应该检查系统是否安装了正确版本的FFmpeg。Ubuntu系统通常有不同版本的软件包,用户可能需要添加第三方仓库来获取较旧的libavcodec58。例如,使用Ubuntu 18.04或20.04的官方源可能包含这个版本,而更新的系统可能需要通过snap或手动安装。 另外,用户可能已经安装了FFmpeg,但版本不兼容。比如,系统默认安装的可能是libavcodec59或更高版本,导致符号链接失效。这时候需要创建符号链接或者使用update-alternatives来指向正确的版本。 还有可能是OpenCV编译时动态链接了FFmpeg,而用户的环境缺少对应的共享库。这时候重新编译OpenCV并静态链接FFmpeg可能解决问题,不过对Java用户来说可能比较复杂。 另一个可能性是用户下载的OpenCV Java库预编译版本依赖特定的FFmpeg版本。建议用户从官方渠道重新下载或自行编译,确保兼容性。 最后,处理这类依赖问题通常需要更新系统包、添加仓库、安装指定版本库,或者调整库路径。需要提醒用户谨慎操作,避免破坏系统其他依赖。</think>### 解决OpenCV Java库缺少libavcodec.so.58依赖的方法 #### 1. 确认依赖关系 首先需明确`libavcodec.so.58`属于FFmpeg多媒体框架的组件,其缺失通常发生在以下场景: - OpenCV编译时启用了视频编解码功能 - 使用了需要FFmpeg支持的API(如`VideoCapture`) - 系统未安装对应版本的FFmpeg动态库[^2] #### 2. 安装libavcodec58 在Ubuntu/Debian系统可通过以下步骤安装: ```bash # 添加universe仓库 sudo add-apt-repository universe # 更新软件源 sudo apt update # 安装完整版FFmpeg sudo apt install ffmpeg libavcodec58 libavformat58 libavutil56 ``` 对于其他Linux发行版,可通过[PKGS.org](https://pkgs.org/)搜索对应版本的软件包[^3] #### 3. 符号链接修复(若已安装新版本) 当系统存在更高版本(如libavcodec.so.59)时,可创建软链接: ```bash # 查找现有库路径 sudo find / -name "libavcodec.so*" # 示例创建符号链接(需替换实际路径) sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libavcodec.so.59 /usr/lib/libavcodec.so.58 ``` #### 4. 配置动态链接库路径 ```bash # 添加库路径到配置 echo "/usr/local/lib" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf # 更新链接缓存 sudo ldconfig ``` #### 5. 重新编译OpenCV(可选) 若问题持续,建议重新编译OpenCV并指定FFmpeg路径: ```bash cmake -D WITH_FFMPEG=ON \ -D FFMPEG_ROOT=/usr/local/ffmpeg \ .. ``` #### 验证方案 ```java static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } // 检查视频编解码支持 System.out.println("FFMPEG enabled: " + Videoio.getBuildInformation().contains("FFMPEG")); ```

023-07-13 09:22:25.024025: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-13 09:22:25.414554: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 0.0 [ERROR:[email protected]] global cap.cpp:166 cv::VideoCapture::open VIDEOIO(CV_IMAGES): raised OpenCV exception: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_images.cpp:253: error: (-5:Bad argument) CAP_IMAGES: can't find starting number (in the name of file): F:\新建文件夹 in function 'cv::icvExtractPattern'

这个错误提示表明在使用 OpenCV 库的 `VideoCapture` 函数时出现了错误。具体地,在你的代码中调用了 `VideoCapture` 函数,并传递了文件路径 `F:\新建文件夹` 作为参数。然而,OpenCV 无法找到该路径中的起始数字,因此导致了错误。 要解决这个问题,你可以检查文件路径是否正确,并确保路径中包含适当的数字序列。另外,还需要确认文件是否存在,并且具有适当的文件扩展名(例如,视频文件通常是`.mp4`、`.avi`等)。如果问题仍然存在,请提供完整的错误信息和相关代码,以便我能够更好地帮助你。
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int main(int argc, char** argv) { cudaSetDevice(DEVICE); std::string wts_name = ""; std::string engine_name = ""; bool is_p6 = false; float gd = 0.0f, gw = 0.0f; std::string img_dir; if (!parse_args(argc, argv, wts_name, engine_name, is_p6, gd, gw, img_dir)) { std::cerr << "arguments not right!" << std::endl; std::cerr << "./yolov5_det -s [.wts] [.engine] [n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw] // serialize model to plan file" << std::endl; std::cerr << "./yolov5_det -d [.engine] ../samples // deserialize plan file and run inference" << std::endl; return -1; } // create a model using the API directly and serialize it to a stream if (!wts_name.empty()) { IHostMemory* modelStream{ nullptr }; APIToModel(BATCH_SIZE, &modelStream, is_p6, gd, gw, wts_name); assert(modelStream != nullptr); std::ofstream p(engine_name, std::ios::binary); if (!p) { std::cerr << "could not open plan output file" << std::endl; return -1; } p.write(reinterpret_cast<const char*>(modelStream->data()), modelStream->size()); modelStream->destroy(); return 0; } // deserialize the .engine and run inference std::ifstream file(engine_name, std::ios::binary); if (!file.good()) { std::cerr << "read " << engine_name << " error!" << std::endl; return -1; } char *trtModelStream = nullptr; size_t size = 0; file.seekg(0, file.end); size = file.tellg(); file.seekg(0, file.beg); trtModelStream = new char[size]; assert(trtModelStream); file.read(trtModelStream, size); file.close(); std::vector<std::string> file_names; // if (read_files_in_dir(img_dir.c_str(), file_names) < 0) { // std::cerr << "read_files_in_dir failed." << std::endl; // return -1; // } static float prob[BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE]; IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); assert(runtime != nullptr); ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream, size); assert(engine != nullptr); IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext(); assert(context != nullptr); delete[] trtModelStream; assert(engine->getNbBindings() == 2); float* buffers[2]; // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(INPUT_BLOB_NAME); const int outputIndex = engine->getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex == 1); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)&buffers[inputIndex], BATCH_SIZE * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)&buffers[outputIndex], BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE * sizeof(float))); // Create stream cudaStream_t stream; CUDA_CHECK(cudaStreamCreate(&stream)); uint8_t* img_host = nullptr; uint8_t* img_device = nullptr; // prepare input data cache in pinned memory CUDA_CHECK(cudaMallocHost((void**)&img_host, MAX_IMAGE_INPUT_SIZE_THRESH * 3));你现在是深度学习c++工程师,目标是修改一段代码使得这段代码可以直接检测视频,限制是不要啰嗦,代码尽量简单易懂

#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键,则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

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