运行了上述示例代码后,D:\程序设计\程序\VS2022\OpenCV_Test1\x64\Debug\OpenCV_Test1.exe (进程 28012)已退出,代码为 -1073741571。

时间: 2024-05-05 15:14:35 浏览: 25
根据您提供的信息,代码返回了一个非零的退出代码 -1073741571。这个退出代码表示程序异常终止,通常是由于访问非法内存或其他严重错误导致的。 要解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤: 1. 检查代码中是否有访问非法内存的情况,例如数组越界、空指针引用等。确保您的代码没有这些问题。 2. 检查是否有未处理的异常。如果您的代码中有异常抛出但没有捕获和处理,程序可能会异常终止。请确保您的代码中适当地处理了可能发生的异常。 3. 检查是否有资源泄漏。如果您的代码中使用了资源(如文件、内存等),但没有正确释放,可能会导致程序异常终止。请确保您的代码中适当地释放了所有使用的资源。 4. 如果您使用了第三方库或框架,确保您已正确配置和链接这些库,并且您的代码与库的版本兼容。 如果您仍然无法解决问题,建议您提供更多的代码和错误信息,以便我们更好地帮助您找到问题的根本原因。
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2015\Projects\opencv_test\x64\Debug\opencv_test.exeabort() has been called

这个错误是由于在你的项目中调用了 `abort()` 函数导致的。`abort()` 函数是一个用来终止程序执行的函数,当发生严重错误时,可以调用它来终止程序的运行。 在你的项目中,可能出现了一些严重错误导致程序终止,并且在终止之前调用了 `abort()` 函数。这个错误的具体原因需要进一步的调试和排查。 你可以尝试以下步骤来解决这个问题: 1. 检查你的代码,确保没有出现明显的错误或逻辑问题。 2. 检查你的输入数据是否符合预期,确保没有传入无效或错误的数据。 3. 检查你使用的库或框架是否有已知的问题或Bug,并尝试更新到最新版本。 4. 进行调试,使用调试器逐步执行代码,找出导致程序终止的具体位置。 5. 使用日志记录和异常处理来捕获和处理可能引发严重错误的情况,以防止程序直接调用 `abort()` 函数。 希望以上的建议能帮助你解决这个问题!如果有任何进一步的问题,请随时提问。

VS2022创建CLR调用OpenCv 生成Dll

以下是在 Visual Studio 2022 中创建 CLR 应用程序并调用 OpenCV 并生成 DLL 的步骤: 1. 打开 Visual Studio 2022,选择“创建新项目”。 2. 在“创建新项目”对话框中,选择“Visual C++” > “CLR” > “CLR 类库”。 3. 输入项目名称和存储位置,并单击“创建”按钮。 4. 在“解决方案资源管理器”中,右键单击项目名称,选择“属性”。 5. 在“属性页”中,选择“常规”选项卡,将“公共语言运行时支持”设置为“公共语言运行时支持 (/clr)”。 6. 在“C/C++”选项卡下的“常规”设置中,找到“附加包含目录”并添加 OpenCV 头文件的路径。 7. 在“链接器”选项卡下的“常规”设置中,找到“附加库目录”并添加 OpenCV 库文件的路径。 8. 在“链接器”选项卡下的“输入”设置中,找到“附加依赖项”并添加以下库文件名称:“opencv_coreXXX.lib”,“opencv_highguiXXX.lib”和“opencv_imgprocXXX.lib”(其中 XXX 是 OpenCV 版本号)。 9. 通过添加以下代码来测试 OpenCV 是否正常工作: ``` #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; void test() { Mat img = imread("test.png"); namedWindow("Test"); imshow("Test", img); waitKey(); } ``` 10. 通过单击“生成”>“生成解决方案”生成 DLL。 11. 在“解决方案资源管理器”中,右键单击项目名称,选择“打开文件夹”。 12. 在生成的“Debug”或“Release”文件夹中找到生成的 DLL 文件。 以上步骤应该可以帮助你创建一个 CLR 应用程序并调用 OpenCV 并生成 DLL。

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修改代码,消除错误,错误如下:OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

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