未定义标识符 CV_WINDOW_NORMAL

这是一个 OpenCV 中的错误信息，它表示在程序中使用了未定义的标识符 CV_WINDOW_NORMAL。通常情况下，这是因为程序中没有包含必要的头文件或者没有正确链接相关的库文件所致。您可以检查程序中是否包含了正确的头文件，以及是否链接了正确的库文件。同时，您也可以尝试在程序中添加以下代码来解决这个问题：

#include <opencv2/highgui.hpp>

这个代码片段可以包含 OpenCV 中用于图形界面的头文件。

相关问题

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0020 未定义标识符 "CV_STEREO_BM_XSOBEL" Project0 C:\Users\46211\source\repos\Project0\Project0\双目视觉定位.cpp 24

这个错误提示是因为在双目视觉定位.cpp文件的第24行使用了一个未定义的标识符 "CV_STEREO_BM_XSOBEL"。这个标识符可能是OpenCV库中的一个常量或枚举值，但是在代码中没有正确定义或引用。

要解决这个问题，你可以检查一下代码中是否正确引入了OpenCV库和相关头文件，并且确认代码中是否正确使用了OpenCV库中的常量或枚举值。另外，你也可以尝试在代码中手动定义这个标识符，或者查看OpenCV文档中这个标识符的具体含义和用法。

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0020 未定义标识符 "M_PI" test7 D:\桌面\数字信号处理实验\test7\test7\test7.cpp 19 错误 C2065 “M_PI”: 未声明的标识符 test7 d:\桌面\数字信号处理实验\test7\test7\test7.cpp 19

抱歉，M_PI是Linux系统下的宏定义，如果在Windows系统下编译会出现未定义标识符的错误。可以手动定义M_PI宏定义来解决这个问题。可以在代码中添加如下代码：

#ifndef M_PI
#define M_PI 3.14159265358979323846
#endif

这样就可以在Windows系统下使用M_PI了。完整代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

#ifndef M_PI
#define M_PI 3.14159265358979323846
#endif

using namespace cv;

int main() {
    // 读取图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 定义大气湍流的PSF矩阵
    int psf_size = 15;
    Mat psf(psf_size, psf_size, CV_32F, Scalar::all(0));
    float k = 0.01;  // 参数K
    float sum = 0;
    for (int i = 0; i < psf_size; i++) {
        for (int j = 0; j < psf_size; j++) {
            float x = i - psf_size / 2;
            float y = j - psf_size / 2;
            float r = sqrt(x * x + y * y);
            psf.at<float>(i, j) = (k / (r * r + k)) / M_PI;
            sum += psf.at<float>(i, j);
        }
    }
    psf /= sum;  // 归一化

    // 对图像做模拟退化
    Mat degraded;
    filter2D(image, degraded, -1, psf);

    // 直接逆滤波复原
    Mat restored = Mat::zeros(degraded.size(), degraded.type());
    for (int i = 0; i < psf_size; i++) {
        for (int j = 0; j < psf_size; j++) {
            if (psf.at<float>(i, j) != 0) {
                psf.at<float>(i, j) = 1 / psf.at<float>(i, j);
            }
        }
    }
    filter2D(degraded, restored, -1, psf);

    // 维纳滤波复原
    Mat restored2 = Mat::zeros(degraded.size(), degraded.type());
    float snr = 1;  // 信噪比
    float lambda = snr / (snr + 1);
    Mat psf2 = psf.clone();
    for (int i = 0; i < psf_size; i++) {
        for (int j = 0; j < psf_size; j++) {
            if (psf.at<float>(i, j) != 0) {
                psf2.at<float>(i, j) = psf.at<float>(i, j) / (psf.at<float>(i, j) * psf.at<float>(i, j) + lambda);
            }
        }
    }
    filter2D(degraded, restored2, -1, psf2);

    // 显示图像
    imshow("image", image);
    imshow("degraded", degraded);
    imshow("restored", restored);
    imshow("restored2", restored2);
    waitKey(0);

    return 0;
}