fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录 8 | #include <opencv/cv.h> | ^~~~~~~~~~~~~

当出现错误消息"fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录"时，这意味着编译器无法找到名为"cv.h"的文件。这通常是由于OpenCV版本的不兼容性或文件路径错误引起的。

在引用中提到了一些解决方法，让我们来看看：

1. 首先，尝试将代码中的 `#include <opencv/cv.h>` 替换为 `#include <opencv2/opencv.hpp>`。这是因为在更新的OpenCV版本中，头文件的位置可能已经发生了变化。

2. 如果你在使用的是OpenCV 4，在编译ORB SLAM时可能会遇到兼容性问题。这是因为ORB SLAM要求OpenCV 3.0版本。所以，即使你重新安装OpenCV 3，也无法解决这个问题。

3. 如果你尝试了上述方法仍然无效，那么你可能需要下载OpenCV 2.4.13.5的源代码版本，并使用该版本来编译你的代码。

4. 如果你使用了多个版本的OpenCV，并且想要在CMakeList.txt中使用特定版本，你可以使用`set(CMAKE_PREFIX_PATH "/your_opencv_path")`指定你想要使用的OpenCV版本的路径。

综上所述，解决"fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录"错误的方法包括更改头文件的引用、降低OpenCV版本、使用指定路径的特定版本以及下载旧版本的源代码。

相关问题

fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录 18 | #include <opencv/cv.h> | ^~~~~~~~~~~~~

fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录是由于编译器无法找到opencv/cv.h文件所引起的错误。这可能是由于opencv版本不兼容或者编译器无法正确设置opencv的头文件搜索路径导致的。

根据引用和引用中的错误提示信息，可以看出问题出在#include <opencv2/opencv.hpp>这行代码上。引用和引用中提到的错误提示中都出现了" No such file or directory"，这意味着编译器无法找到opencv2/opencv.hpp文件。

而引用中提到，opencv头文件的路径中多了一个opencv4的文件夹，即/usr/include/opencv4/opencv2。这可能导致编译器在搜索opencv头文件时找不到正确的路径。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 检查你的编译器是否正确设置了opencv的头文件搜索路径。确保路径包含了正确的opencv头文件所在的文件夹，比如/usr/include/opencv2。如果路径中包含了多余的文件夹，可以尝试将其删除或修改为正确的路径。

2. 检查你的系统中是否安装了正确版本的opencv。如果你的代码是为opencv4编写的，但是你的系统中安装的是opencv的其他版本，可能会导致头文件不匹配的问题。确保安装了与你的代码兼容的opencv版本，并且正确设置了相关的环境变量。

3. 如果以上方法都无效，你可以尝试手动复制opencv/cv.h文件到正确的路径中。首先找到opencv/cv.h文件所在的文件夹，然后将该文件复制到编译器能够搜索到的路径中。

需要注意的是，确保你的编译器与你使用的opencv版本兼容，并且正确设置了相关的环境变量和头文件搜索路径，这样才能正常编译和运行你的代码。

/home/yhy/ORB_SLAM2/include/ORBextractor.h:26:10: fatal error: opencv/cv.h: 没有那个文件或目录 #include <opencv/cv.h> ^~~~~~~~~~~~~

这个错误信息是指在/home/yhy/ORB_SLAM2/include/ORBextractor.h文件的第26行有一个fatal error，即致命错误，提示没有找到opencv/cv.h文件。这个错误通常是由于编译过程中缺少了opencv库文件导致的。你可以尝试以下步骤来解决这个问题：

1. 确保你已经正确地安装了OpenCV库。可以通过运行pkg-config --modversion opencv命令来检查OpenCV的版本号，如果没有安装，则需要先安装OpenCV。

2. 确保你已经正确地配置了编译环境。在你的工程中，可能需要在build.gradle文件的dependencies部分中添加OpenCV库的引用，例如implementation 'org.opencv:opencv:3.4.13'。此外，还需要在CMakeLists.txt文件中设置OpenCV的路径，以确保编译器可以找到相应的头文件和库文件。

3. 检查你的代码中是否正确包含了opencv/cv.h文件。在/home/yhy/ORB_SLAM2/include/ORBextractor.h文件中，确认第26行的#include <opencv/cv.h>是否正确，如果不正确，可以尝试修改为#include <opencv2/opencv.hpp>。

4. 如果以上步骤都没有解决问题，你可以尝试使用命令行工具手动编译你的代码。首先，确保你的系统中已经正确配置了NDK环境。然后，在终端中进入到你的工程目录，运行ndk-build命令来编译你的代码。

希望以上步骤能够帮助你解决这个问题。如果还有其他问题，请随时提问。