博客
关于我
The system is: Windows - 10.0.14393 - AMD64
阅读量:540 次
发布时间:2019-03-09

本文共 280 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在使用 Windows 10 以及 Visual Studio 2015 进行 OpenCV 3.4 的编译时,可能会遇到一系列错误。网上有报道说需要安装 Win10 SDK,但即使在 Visual Studio 2015 中补充安装后,问题依然没有解决。经过一番调试,你可能会发现实际上问题出在 CMake 中选择编译器时使用的 Visual Studio 版本上。建议确保在 CMake 中选择的是 Visual Studio 14 2015 Win64 而非 Visual Studio 15 2017 Win64。更换编译器后,问题通常会得到有效解决。

转载地址:http://hkoiz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
opencv5-图像混合
查看>>
opencv6-调整图像亮度和对比度
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV_ cv2.imshow()
查看>>
opencv——图像缩放1(resize)
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>