安卓项目编译报错ld: error: undefined symbol: cv::imwrite(std::__ndk1::basic_string<char, std::__ndk1::char_traits<char>

时间: 2023-08-28 12:05:42 浏览: 390
这个错误提示是因为链接器无法找到cv::imwrite函数的定义。可能是由于您的代码中没有包含OpenCV库文件或者库文件没有被正确链接。您可以尝试以下操作: 1. 确认您已经正确安装并配置了OpenCV库文件。 2. 确认您的编译选项中已经包含了OpenCV库文件。 3. 尝试将OpenCV库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。 如果以上方法都无法解决问题,您可以尝试在Stack Overflow等技术社区上搜索相关问题,或者向OpenCV官方社区求助。
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报错 cv2.imwrite(r'./pgd_img/adver_results/{}.jpg'.format(i), np.transpose(adv_imgs), (1, 2, 0)) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:738: error: (-2:Unspecified error) in function 'bool __cdecl cv::imwrite_(const class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > &,const class std::vector<class cv::Mat,class std::allocator<class cv::Mat> > &,const class std::vector<int,class std::allocator<int> > &,bool)' > Encoding 'params' must be key-value pairs: > '(params.size() & 1) == 0' > where > 'params.size()' is 3

这个报错提示参数设置有误,具体来说是imwrite函数的第三个参数不符合要求。根据报错信息,看起来是传递的参数列表长度不符合要求,需要使用key-value pairs来设置参数。建议检查一下传递给imwrite函数的第三个参数是否正确,应该使用一个字典来设置参数,其中包含图像的编码方式、压缩质量等参数。例如可以这样设置: ``` cv2.imwrite(r'./pgd_img/adver_results/{}.jpg'.format(i), np.transpose(adv_imgs, (1, 2, 0)), params={"quality": 100}) ``` 其中,quality表示JPEG图像的压缩质量,取值范围是0-100,100表示无损压缩。经过上述修改后,应该就可以成功保存图像了。

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 LNK2019 无法解析的外部符号 "public: __thiscall cv::Mat::Mat(int,int,int,class cv::Scalar_<double> const &)" (??0Mat@cv@@QAE@HHHABV?$Scalar_@N@1@@Z),该符号在函数 "void __cdecl generateView(class std::vector<struct Vertex,class std::allocator<struct Vertex> > const &,class std::function<class cv::Point_<float> __cdecl(struct Vertex const &)> const &,class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &,int)" (?generateView@@YAXABV?$vector@UVertex@@V?$allocator@UVertex@@@std@@@std@@ABV?$function@$$A6A?AV?$Point_@M@cv@@ABUVertex@@@Z@2@ABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@2@H@Z) 中被引用 STL2JPG E:\C++\STL2JPG\STL2JPG\STL2JPG.obj 1

<think>嗯,用户现在遇到了一个链接错误,LNK2019,这通常意味着编译器找到了函数的声明,但链接器找不到它的定义。具体来说,错误信息提到无法解析的外部符号“cv::Mat::Mat(int,int,int,class cv::Scalar_<double> const &)”,也就是在创建Mat对象时调用的构造函数。用户之前的问题是关于C++17的结构化绑定导致未定义标识符的问题,现在解决了那个之后又出现了新的链接错误。 首先,我需要回忆一下OpenCV中Mat的构造函数。用户代码中使用的是Mat(imgSize, imgSize, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)),这里调用了四个参数的构造函数。根据错误信息,这个构造函数的符号无法解析,可能是因为OpenCV库没有正确链接,或者用户使用的构造函数版本与实际库中的不匹配。 接下来,我应该考虑可能的原因。首先,构造函数是否存在?在OpenCV的不同版本中,Mat的构造函数可能有不同的参数列表。例如,早期的OpenCV版本可能没有四个参数的构造函数,而用户可能参考了不同版本的文档。或者,用户可能在包含头文件时遗漏了某些内容,导致编译器没有找到正确的构造函数声明。 另外,链接错误通常和库的链接有关。用户可能在项目配置中没有正确添加OpenCV的库文件,或者链接的库版本不匹配。比如,用户可能编译的是Debug模式,但链接的是Release版的OpenCV库,或者相反。此外,环境变量或者CMake配置中的路径是否正确,也需要检查。 还有一个可能性是,用户没有正确使用命名空间。Mat和Scalar属于cv命名空间,如果用户没有使用using namespace cv;或者显式指定cv::,可能会导致问题。但根据错误信息中的符号,已经显式使用了cv::Mat,所以这个可能性较小,但也不能完全排除。 接下来,我需要思考如何指导用户解决这个问题。首先,检查OpenCV的安装和配置是否正确,确保头文件路径和库文件路径都正确添加到项目中。然后,确认链接器输入的附加依赖项中包含了正确的OpenCV库文件,比如opencv_worldxxx.lib或者各个模块的lib文件。 另外,检查代码中的构造函数调用是否符合OpenCV版本的文档。例如,某些版本的OpenCV的Mat构造函数可能需要不同的参数顺序或类型。用户使用的构造函数是Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s),这个在OpenCV中是否存在?查阅文档确认是否存在这样的构造函数,或者是否需要使用其他方式初始化Mat,比如创建后使用setTo方法设置颜色。 还可能的情况是,用户的项目配置中没有启用C++11或更高版本,导致构造函数的使用方式与库不兼容。虽然之前的C++17问题已经解决,但需要确认编译器选项是否正确。 最后,提醒用户注意Debug和Release配置的一致性,以及是否所有必要的依赖项都正确配置。例如,OpenCV的库文件通常有d(如opencv_worldxxxd.lib)作为Debug版本,需要根据项目配置选择正确的版本。 总结起来,解决步骤可能包括:验证构造函数的存在性和参数、检查OpenCV库的链接配置、确认项目设置中的包含路径和库路径、检查命名空间的使用、确保Debug/Release配置一致,以及查阅OpenCV文档和社区资源寻求帮助。</think>这个链接错误表明编译器找到了`cv::Mat`构造函数的声明,但链接器找不到对应的实现。以下是分步解决方案: **错误原因分析:** 错误代码LNK2019表示缺少OpenCV库的链接。具体是`cv::Mat`的构造函数实现未被找到,说明: 1. OpenCV库未正确链接 2. 使用了不兼容的OpenCV版本 3. 构造函数的参数类型不匹配 **解决步骤:** **步骤1:验证构造函数存在性** 确认使用的OpenCV版本是否支持该构造函数。在OpenCV 4.x中,合法的构造函数应使用以下形式: ```cpp Mat::Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s) ``` 建议改用更安全的构造方式: ```cpp Mat img(imgSize, imgSize, CV_8UC3); img.setTo(Scalar(255, 255, 255)); // 分开设置颜色 ``` **步骤2:检查库链接配置** 在Visual Studio中: 1. 右键项目 -> 属性 2. `VC++目录`: - 包含目录:添加OpenCV的include路径,例如: ``` D:\OpenCV\build\include ``` - 库目录:添加lib文件路径,例如: ``` D:\OpenCV\build\x64\vc15\lib ``` 3. `链接器 -> 输入 -> 附加依赖项`: - Debug模式添加:`opencv_world4xxd.lib` - Release模式添加:`opencv_world4xx.lib` **步骤3:验证环境变量** 确保系统Path变量包含OpenCV的DLL路径: ``` D:\OpenCV\build\x64\vc15\bin ``` **步骤4:检查架构一致性** 确认三个关键设置的一致性: 1. 项目属性 -> 平台(x86/x64) 2. OpenCV库的构建平台 3. 运行时库(MD/MDd)设置 **步骤5:代码修正建议** 临时测试构造函数的替代方案: ```cpp // 原始写法 Mat img(imgSize, imgSize, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)); // 替代方案1:分步构造 Mat img; img.create(imgSize, imgSize, CV_8UC3); img = Scalar(255, 255, 255); // 替代方案2:使用zeros函数 Mat img = Mat::zeros(imgSize, imgSize, CV_8UC3); img.setTo(Scalar(255, 255, 255)); ``` **步骤6:验证OpenCV配置** 创建测试代码验证OpenCV是否正常工作: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> void testOpenCV() { cv::Mat testImg(500, 500, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 255, 0)); cv::imwrite("test_opencv.jpg", testImg); } ``` **常见陷阱排查:** 1. **版本冲突**:检查安装的OpenCV版本是否与项目配置匹配(4.x vs 3.x) 2. **DLL依赖**:将`opencv_world4xx.dll`复制到可执行文件目录 3. **构建工具集**:确认Visual Studio的MSVC版本与OpenCV构建工具链一致(vc14=VS2015,vc15=VS2017/2019) 4. **运行时库**:在`C/C++ -> 代码生成 -> 运行库`中,确保与OpenCV库的编译选项一致(MDd对应Debug,MD对应Release) **CMake用户特别配置:** ```cmake find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries(your_target ${OpenCV_LIBS}) ``` 完成上述步骤后,清理解决方案并重新构建。如果仍然报错,建议使用Dependency Walker工具检查缺失的DLL,或尝试重新安装OpenCV的预编译版本。
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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 视频路径 const char* videoPath = "/home/shiyuyang/下载/699pic_03mcyp_spxy.mp4"; std::cout << "开始读取视频: " << videoPath << std::endl; // 打开视频 cv::VideoCapture cap(videoPath); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "无法打开视频" << std::endl; return -1; } // 创建ORB特征检测器 cv::Ptr<cv::ORB> detector = cv::ORB::create(500); // 读取第一帧 cv::Mat frame1; cap >> frame1; if (frame1.empty()) { std::cerr << "无法读取第一帧" << std::endl; return -1; } // 转换为灰度图 cv::Mat gray1; cv::cvtColor(frame1, gray1, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 检测第一帧的特征点 std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1; detector->detect(gray1, keypoints1); std::cout << "第一帧检测到 " << keypoints1.size() << " 个特征点" << std::endl; // 绘制第一帧特征点 cv::Mat frame1WithKeypoints; cv::drawKeypoints(frame1, keypoints1, frame1WithKeypoints, cv::Scalar(0, 255, 0), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); // 保存第一帧特征点图像 std::string frame1Path = "/home/shiyuyang/桌面/frame1_features.jpg"; if (!cv::imwrite(frame1Path, frame1WithKeypoints)) { std::cerr << "保存 " << frame1Path << " 失败!" << std::endl; } else { std::cout << "已保存第一帧特征点图像到 " << frame1Path << std::endl; } // 将特征点转换为点坐标,用于光流计算 std::vector<cv::Point2f> points1; cv::KeyPoint::convert(keypoints1, points1); // 读取第二帧 cv::Mat frame2; cap >> frame2; if (frame2.empty()) { std::cerr << "无法读取第二帧" << std::endl; return -1; } // 转换为灰度图 cv::Mat gray2; cv::cvtColor(frame2, gray2, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 计算光流 std::vector<cv::Point2f> points2; std::vector<uchar> status; std::vector<float> err; cv::calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, points1, points2, status, err); // 创建光流可视化图像 cv::Mat flowImage = frame2.clone(); int validPoints = 0;

void GetTimeName11(const std::string mypath, cv::Mat src) //获取时间戳作为文件输出的名字 { if (src.empty()) { std::cerr << "Error: Source image is empty!" << std::endl; return; } std::cout << "Test1" << std::endl; //std::string filename = mypath + "\\" + "RunningTest/" + GetCurrentTimeStamp(4) + ".jpg"; std::string filename = mypath + "\\" + "RunningTest/" + GetCurrentTimeStampName11() + ".jpg"; if (!cv::imwrite(filename, src.clone())) { std::cerr << "Failed to save image: " << filename << std::endl; } else { std::cout << "Image saved successfully: " << filename << std::endl; } //cv::imwrite(filename,src.clone()); Sleep(1000); }#ifdef TEST_OUT std::thread t2(GetTimeName, currentPath, avgImage.clone()); // 使用 src.clone() 避免数据竞争 t2.detach(); //t2.join();// 等待线程完成 #endif输出"Image saved successfully: " 后开始报错 Image saved successfully: D:\Printer\Automatic Vision Screen Printer\Vision\visionGUI\bin\Debug\RunningTest/20250310_093802.bmp “visionGUI.exe”(CLR v4.0.30319: visionGUI.exe): 已加载“C:\WINDOWS\Microsoft.Net\assembly\GAC_MSIL\System.resources\v4.0_4.0.0.0_zh-Hans_b77a5c561934e089\System.resources.dll”。模块已生成,不包含符号。 引发的异常:“System.IO.IOException”(位于 System.dll 中) 引发的异常:“System.Exception”(位于 visionGUI.exe 中) 引发的异常:“System.ObjectDisposedException”(位于 System.Windows.Forms.dll 中) 引发的异常:“System.ObjectDisposedException”(位于 System.Windows.Forms.dll 中)

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根据提供的文件信息,本篇内容将专注于解释和阐述ajax、jsp、Hibernate以及构建博客网站的相关知识点。 ### AJAX AJAX(Asynchronous JavaScript and XML)是一种用于创建快速动态网页的技术,它允许网页在不重新加载整个页面的情况下,与服务器交换数据并更新部分网页内容。AJAX的核心是JavaScript中的XMLHttpRequest对象,通过这个对象,JavaScript可以异步地向服务器请求数据。此外,现代AJAX开发中,常常用到jQuery中的$.ajax()方法,因为其简化了AJAX请求的处理过程。 AJAX的特点主要包括: - 异步性:用户操作与数据传输是异步进行的,不会影响用户体验。 - 局部更新:只更新需要更新的内容,而不是整个页面,提高了数据交互效率。 - 前后端分离:AJAX技术允许前后端分离开发,让前端开发者专注于界面和用户体验,后端开发者专注于业务逻辑和数据处理。 ### JSP JSP(Java Server Pages)是一种动态网页技术标准,它允许开发者将Java代码嵌入到HTML页面中,从而实现动态内容的生成。JSP页面在服务器端执行,并将生成的HTML发送到客户端浏览器。JSP是Java EE(Java Platform, Enterprise Edition)的一部分。 JSP的基本工作原理: - 当客户端首次请求JSP页面时,服务器会将JSP文件转换为Servlet。 - 服务器上的JSP容器(如Apache Tomcat)负责编译并执行转换后的Servlet。 - Servlet生成HTML内容,并发送给客户端浏览器。 JSP页面中常见的元素包括: - 指令(Directives):如page、include、taglib等。 - 脚本元素:脚本声明(Script declarations)、脚本表达式(Scriptlet)和脚本片段(Expression)。 - 标准动作:如jsp:useBean、jsp:setProperty、jsp:getProperty等。 - 注释:在客户端浏览器中不可见的注释。 ### Hibernate Hibernate是一个开源的对象关系映射(ORM)框架,它提供了从Java对象到数据库表的映射,简化了数据库编程。通过Hibernate,开发者可以将Java对象持久化到数据库中,并从数据库中检索它们,而无需直接编写SQL语句或掌握复杂的JDBC编程。 Hibernate的主要优点包括: - ORM映射:将对象模型映射到关系型数据库的表结构。 - 缓存机制:提供了二级缓存,优化数据访问性能。 - 数据查询:提供HQL(Hibernate Query Language)和Criteria API等查询方式。 - 延迟加载:可以配置对象或对象集合的延迟加载,以提高性能。 ### 博客网站开发 构建一个博客网站涉及到前端页面设计、后端逻辑处理、数据库设计等多个方面。使用ajax、jsp、Hibernate技术栈,开发者可以更高效地构建功能完备的博客系统。 #### 前端页面设计 前端主要通过HTML、CSS和JavaScript来实现,其中ajax技术可以用来异步获取文章内容、用户评论等,无需刷新页面即可更新内容。 #### 后端逻辑处理 JSP可以在服务器端动态生成HTML内容,根据用户请求和数据库中的数据渲染页面。Hibernate作为ORM框架,可以处理Java对象与数据库表之间的映射,并提供数据库的CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。 #### 数据库设计 博客网站的数据库设计通常包含多个表,如用户表(存储用户信息)、文章表(存储文章信息)、评论表(存储用户评论信息)等。使用Hibernate框架可以简化数据库操作,同时确保数据的一致性和安全性。 #### 安全性和性能优化 安全性是构建网站时需要考虑的重要方面,包括但不限于SQL注入防护、XSS攻击防护、会话管理等。性能优化方面,可以利用Hibernate的缓存机制,以及对JSP页面和ajax请求进行适当的缓存处理。 ### 结论 ajax、jsp、Hibernate技术结合可以构建出高效、动态、易于维护的博客网站。在开发过程中,应当关注前后端分离、用户体验优化、系统性能和安全性等关键要素,确保博客网站的稳定和长期可用性。通过本篇文章,读者应该已经对这些技术有了初步了解,并能够结合文件提供的源码开始进行相关开发实践。
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