./VideoCapture: error while loading shared libraries: libopencv_core.so.406: cannot open shared object file: No such file or directory

时间: 2023-07-18 07:48:52 浏览: 182
这个错误可能是由于OpenCV库未正确安装或无法找到所需的共享库。您可以尝试重新安装OpenCV库，并确保将库路径添加到系统路径中。或者，您可以尝试在终端中使用以下命令来添加库路径： export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/opencv/library:$LD_LIBRARY_PATH 其中，/path/to/opencv/library 是您的OpenCV库的路径。
相关问题

023-07-13 09:22:25.024025: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-13 09:22:25.414554: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 0.0 [ERROR:0@6.481] global cap.cpp:166 cv::VideoCapture::open VIDEOIO(CV_IMAGES): raised OpenCV exception: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_images.cpp:253: error: (-5:Bad argument) CAP_IMAGES: can't find starting number (in the name of file): F:\新建文件夹 in function 'cv::icvExtractPattern'

这个错误提示表明在使用 OpenCV 库的 `VideoCapture` 函数时出现了错误。具体地，在你的代码中调用了 `VideoCapture` 函数，并传递了文件路径 `F:\新建文件夹` 作为参数。然而，OpenCV 无法找到该路径中的起始数字，因此导致了错误。 要解决这个问题，你可以检查文件路径是否正确，并确保路径中包含适当的数字序列。另外，还需要确认文件是否存在，并且具有适当的文件扩展名（例如，视频文件通常是`.mp4`、`.avi`等）。如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和相关代码，以便我能够更好地帮助你。

get_media_list2.cpp:2:10: fatal error: MediaKit/VideoCapture.h: No such file or directory 2 | #include "MediaKit/VideoCapture.h" | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated.

这个错误提示表明编译器无法找到`MediaKit/VideoCapture.h`头文件。这可能是由于以下几个原因导致： 1. zlmediakit库未正确安装：请确保你已经按照正确的步骤安装了zlmediakit库，并将其正确配置在你的编译环境中。可以检查一下zlmediakit库的安装路径是否正确，并确保在编译时能够找到该库。 2. 头文件路径配置错误：如果你已经正确安装了zlmediakit库，但仍然无法找到头文件，可能是你的编译器无法找到正确的头文件路径。你可以尝试在编译命令中添加适当的头文件路径，或者检查一下编译器的头文件搜索路径配置是否正确。 3. 头文件位置错误：如果你确保已经正确安装了zlmediakit库，并且头文件路径也正确配置，但仍然无法找到头文件，可能是因为你的`VideoCapture.h`头文件位于不同的位置。请确保你使用的是正确的头文件路径，并根据实际情况进行相应的修改。 如果以上解决方法无效，建议你仔细阅读zlmediakit的文档和安装指南，确保正确配置了编译环境，并按照官方指导进行操作。如果问题仍然存在，你可以查看zlmediakit的官方社区或者寻求相关支持来获取更详细的帮助。
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[ERROR:0@0.181] global cap.cpp:166 cv::VideoCapture::open VIDEOIO(CV_IMAGES): raised OpenCV exception: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_images.cpp:253: error: (-5:Bad argument) CAP_IMAGES: can't find starting number (in the name of file): /D:xiazai/ultralytics-main/fsih/ in function 'cv::icvExtractPattern'

这个错误提示是因为在打开视频文件时，OpenCV无法找到文件的起始编号。请确保你传入的文件名是正确的，并且包含正确的数字格式。例如，如果你的文件名是/D:xiazai/ultralytics-main/fsih/video_001.mp4，则你应该...

/tmp/cclyneZs.o：在函数‘main’中： main.cpp:(.text+0x25)：对‘cv::VideoCapture::VideoCapture(int)’未定义的引用 main.cpp:(.text+0x31)：对‘cv::VideoCapture::isOpened() const’未定义的引用 main.cpp:(.text+0xa0)：对‘cv::VideoCapture::~VideoCapture()’未定义的引用 main.cpp:(.text+0xc2)：对‘cv::VideoCapture::~VideoCapture()’未定义的引用 /tmp/cclyneZs.o：在函数‘cv::String::~String()’中： main.cpp:(.text._ZN2cv6StringD2Ev[_ZN2cv6StringD5Ev]+0x14)：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用 /tmp/cclyneZs.o：在函数‘cv::String::operator=(cv::String const&)’中： main.cpp:(.text._ZN2cv6StringaSERKS0_[_ZN2cv6StringaSERKS0_]+0x28)：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用 collect2: error: ld returned 1 exit status

请注意，-lopencv_core、-lopencv_highgui 和 -lopencv_videoio 是常见的 OpenCV 库名称，具体名称可能会因您的安装方式和版本而有所不同。您可以根据您的实际情况进行修改。 3. 如果使用 CMake 进行构建，您...

cv2.VideoCapture.release() AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'release'

这个错误通常是因为你没有正确调用release()函数。请确保你的代码中调用了正确的...如果你仍然遇到'builtin_function_or_method' object has no attribute 'release'错误，请检查你的代码是否正确导入了OpenCV库。

File "D:\23101\CCCCCCCCC\mainaid.py", line 45, in run qiniu_test.qiniu_upload_file('./save/'+filename,filename) TypeError: can only concatenate str (not "cv2.VideoCapture") to str

这个错误的意思是你在代码中尝试将...具体来说，你传递给"qiniu_upload_file"函数的第一个参数应该是一个字符串，但是你传递了一个"cv2.VideoCapture"对象，这就导致了错误。你需要检查代码并确保传递正确的参数类型。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/光华/.conda/get_my_face.py", line 39, in <module> success, img = camera.read() AttributeError: 'VideoCapture' object has no attribute 'read'怎么解决

这个错误是因为您的 VideoCapture 对象不支持 read() 方法。这可能是因为您的相机没有成功打开或者您的相机不支持 read() 方法。您可以尝试检查相机是否正确连接并且可以正常工作，或者尝试使用其他相机进行...

在代码 def process_video1(self): # TODO: 实现视频处理方法1 main.out_clip.write_videofile(main.output, audio=False) self.cap1 = cv2.VideoCapture(self.addressentry.get()) self.cap2 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1_sol.mp4") self.key = 1 self.video_play() self.video_play2()中我先等main.out_clip.write_videofile(main.output, audio=False)执行完成生成video_1_sol.mp4结束后再执行代码self.video_play() self.video_play2()怎么做

可以使用Python中的...self.cap2 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1_sol.mp4") self.key = 1 self.video_play() self.video_play2() 这样就可以等待生成video_1_sol.mp4文件完成后再执行后续代码了。

VideoCapture::open

这段代码可能是在使用 OpenCV 库中的 VideoCapture 类打开一个视频文件或一个视频流。具体来说，"VideoCapture::open" 是 VideoCapture 类的成员函数，用于打开一个视频源。它可以接受多种类型的参数，如视频文件的...

Unable to stop the stream: Device or resource busy OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9716 Traceback (most recent call last): File "3_d.py", line 27, in <module> img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9716: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

cam = cv2.VideoCapture(0) try: while True: ret, img = cam.read() # 检查图像的通道数 if img.shape[2] == 1: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) elif img.shape[2] == 4: img = cv2.cvtColor...

VIDEOIO ERROR: V4L2: Pixel format of incoming image is unsupported by OpenCV Unable to stop the stream: Device or resource busy OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "3_d.py", line 29, in <module> gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

cam = cv2.VideoCapture(0) try: while True: ret, img = cam.read() # 转换像素格式 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 其他代码 except KeyboardInterrupt: print("程序已停止！") finally: ...

import cv2 import os from tqdm import tqdm def extract_frames(input_directory, output_directory, temp_directory): for video_file in os.listdir(input_directory): if not video_file.endswith('.mp4'): continue video_path = os.path.join(input_directory, video_file) video_name = os.path.splitext(video_file)[0] output_folder = os.path.join(output_directory, video_name) os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) capture = cv2.VideoCapture(video_path) frame_count = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 逐帧提取图像，并保存为JPEG格式的文件 for i in tqdm(range(frame_count)): capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i) ret, frame = capture.read() if ret: frame_path = os.path.join(output_folder, f'{i}.jpg') cv2.imwrite(frame_path, frame) print(f'已保存图片：{frame_path}') # 添加debug信息 if __name__ == '__main__': input_directory = r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\空调被\\视频' output_directory = r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\空调被\\图片' temp_directory = r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\空调被\\临时' extract_frames(input_directory, output_directory, temp_directory)debug的信息提示路径是对的，但是在文件夹内没有保存的图片

这段代码是用来从视频文件中逐帧提取图像，并保存为JPEG格式的文件。如果你在程序运行时看到了"已保存图片"的输出，但是在文件夹内没有找到保存的图片，有可能是以下原因导致： 1. 文件夹权限问题：请检查你保存...

#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用，则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键，则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

with open(output_file_name, 'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if __name__ == '__main__': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2....

Fatal error: Uncaught Error: Call to undefined method CV\VideoCapture::get() in

其中，\CV\VideoCaptureProperties::CAP_PROP_FRAME_COUNT 表示获取视频帧的总数，\CV\VideoCapture::get() 方法可以获取视频捕获设备的属性值，\CV\VideoCapture 是 PHP Opencv 扩展提供的一个类，用于操作...

decoded_qr_codes = pyzbar.decode(gray) for qr_code in decoded_qr_codes: print("QR code data: ", qr_code.data) pub.publish(qr_code.data) 保存解码后的二维码数据到文件 file_path = "/home/shuju/decoded_qr_codes.txt" # 文件路径和名称 with open(file_path, "w") as file: for qr_code in decoded_qr_codes: file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n") pub.publish(qr_code.data) 原先解码代码如上，现需要更改为如下新代码，如何更改，给出源码： import cv2 import time rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live" def write_data_to_file(name, data): with open(name, "wb") as fd: fd.write(data) return len(data) return -1 def image_callback(handler, frmdata, frmsize, width, height, pixfmt): print(f"Image {frmsize}@{frmdata} -- {width}x{height} -- {pixfmt}") if frmdata: t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t name = f"pictures/{width}x{height}-{pixfmt}_{counter}.jpg" if pixfmt == 5: write_data_to_file(name, frmdata) def main(rtsp_url): ts = int(time.time() * 1000) service = cv2.VideoCapture(rtsp_url) counter = 0 while True: ret, frame = service.read() if not ret: break t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t counter += 1 name = f"pictures/{frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}-5_{counter}.jpg" cv2.imwrite(name, frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80]) service.release() print("done.") if __name__ == "__main__": main(rtsp_url)

with open(file_path, "w") as file: for qr_code in decoded_qr_codes: file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n") def main(rtsp_url): ts = int(time.time() * 1000) service = cv2.VideoCapture...

std::string file_name = "f:/air-4cam-mp4/00.mp4"; cv::VideoCapture capture(file_name); if (!capture.isOpened()){ std::cout << "fail to open!" << std::endl; }无法打开视频

有几种可能的原因导致无法打开视频： 1. 视频文件不存在或路径错误。请确保视频文件路径和文件名正确，并且视频文件存在。 2. 视频文件格式不受支持。请确保使用的OpenCV库支持该视频文件格式。...

import cv2 import os def resize_image(image_path, width, height): """调整图片大小""" img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite(image_path, resized) def extract_frames(video_path, target_path): """提取视频帧并保存封面图""" try: vc = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取视频 success, frame = vc.read() # 读取当前帧，success用于判断读取是否成功 count = 0 # 初始化计数器 while success: file_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] + f'_{count}.jpg' frame_path = os.path.join(target_path, file_name) cv2.imwrite(frame_path, frame) # 将当前帧保存为图片到 frame_path resize_image(frame_path, 2560, 1440) # 调整图片大小 success, frame = vc.read() # 继续读取下一帧 count += 1 # 计数器加1 except Exception as e: print(f"获取视频帧失败: {e}") if __name__ == '__main__': video_folder = 'D:/path/to/videos/1/银二-主井皮带_20230523151417' # 视频文件夹目录 target_path = 'D:/path/to/frames/1' # 帧截图保存路径 if not os.path.exists(target_path): # 如果目标路径不存在原文件夹的话就创建 os.makedirs(target_path) for file_name in os.listdir(video_folder): file_path = os.path.join(video_folder, file_name) if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.mp4'): extract_frames(file_path, target_path) print("程序执行完毕！")

4. 在extract_frames函数中，通过cv2.VideoCapture读取视频，并依次读取每一帧进行处理。在读取每一帧时，先生成当前帧的文件名，然后将该帧写入到指定路径下的文件中。 5. 调用resize_image函数，将图片大小调整为...

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资源摘要信息:"CRMSeguros-crx插件是一个面向葡萄牙语（巴西）用户的扩展程序，它与Crmsegurro这一特定的保险管理系统集成。这款扩展程序的主要目的是为了提供一个与保险业务紧密相关的客户关系管理(CRM)解决方案，以增强用户在进行保险业务时的效率和组织能力。通过集成到Crmsegurro系统中，CRMSeguros-crx插件能够帮助用户更加方便地管理客户信息、跟踪保险案件、处理报价请求以及维护客户关系。 CRMSeguros-crx插件的开发与设计很可能遵循了当前流行的网页扩展开发标准和最佳实践，这包括但不限于遵循Web Extension API标准，这些标准确保了插件能够在现代浏览器中安全且高效地运行。作为一款扩展程序，它通常会被设计成可自定义并且易于安装，允许用户通过浏览器提供的扩展管理界面快速添加至浏览器中。 由于该插件面向的是巴西市场的保险行业，因此在设计上应该充分考虑了本地市场的特殊需求，比如与当地保险法规的兼容性、对葡萄牙语的支持，以及可能包含的本地保险公司和产品的数据整合等。 在技术实现层面，CRMSeguros-crx插件可能会利用现代Web开发技术，如JavaScript、HTML和CSS等，实现用户界面的交互和与Crmsegurro系统后端的通信。插件可能包含用于处理和展示数据的前端组件，以及用于与Crmsegurro系统API进行安全通信的后端逻辑。此外，为了保证用户体验的连贯性和插件的稳定性，开发者可能还考虑了错误处理、性能优化和安全性等关键因素。 综合上述信息，我们可以总结出以下几点与CRMSeguros-crx插件相关的关键知识点： 1. 扩展程序开发：包括了解如何开发遵循Web Extension API标准的浏览器扩展，以及如何将扩展程序安全地嵌入到目标网页或系统中。 2. 客户关系管理(CRM)：涉及CRM系统的基础知识，特别是在保险行业中的应用，以及如何通过技术手段改善和自动化客户关系管理过程。 3. 本地化和国际化：理解如何为特定地区（如巴西）开发软件产品，包括语言本地化、文化适应性、法律法规的符合性等方面。 4. 数据整合与API集成：包括如何从现有系统（如Crmsegurro）中提取数据，并将这些数据有效地整合到扩展程序中。 5. 用户界面(UI)设计：了解如何设计直观、易用的用户界面，以提供良好的用户体验。 6. 错误处理和性能优化：掌握在软件开发过程中如何处理可能出现的错误，并优化应用性能，以确保插件运行稳定、快速。 7. 安全性：了解网络和数据安全的最佳实践，确保用户数据和交易的安全性不被侵犯。 CRMSeguros-crx插件的存在表明了随着技术的进步，越来越多的行业正在通过软件解决方案来提高工作效率，尤其在保险行业，有效的客户关系管理和业务流程自动化已经成为提升竞争力的关键手段。"
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揭秘E9流程表单前端接口API(V5)：掌握接口设计与安全性的最佳实践

![揭秘E9流程表单前端接口API(V5)：掌握接口设计与安全性的最佳实践](https://cdn.exmay.com/exmay/cos/upload/42a0912d47254ed580fe01369d593126.png) # 摘要 本文系统性地介绍了E9流程表单前端接口API(V5)的设计、实现和安全性强化。首先概述了API的基本概念和设计原则，重点阐释了RESTful理念和版本管理策略。随后，深入探讨了前端接口的架构、规范以及安全性设计，包括认证与授权机制和数据加密技术。接口实现技巧章节涉及前端调用方法、响应数据处理和接口测试与验证。最后，分析了接口在实际应用场景中的运用，并展望