安卓项目编译报错ld: error: undefined symbol: cv::imwrite(std::__ndk1::basic_string<char, std::__ndk1::char_traits<char>

时间: 2023-08-28 08:05:42 浏览: 302
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解决Android 源码编译错误的问题

这个错误提示是因为链接器无法找到cv::imwrite函数的定义。可能是由于您的代码中没有包含OpenCV库文件或者库文件没有被正确链接。您可以尝试以下操作： 1. 确认您已经正确安装并配置了OpenCV库文件。 2. 确认您的编译选项中已经包含了OpenCV库文件。 3. 尝试将OpenCV库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。 如果以上方法都无法解决问题，您可以尝试在Stack Overflow等技术社区上搜索相关问题，或者向OpenCV官方社区求助。
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安卓ndk编译

里面有一些ndk编译时使用到的宏介绍。如LOCAL_PATH := $(call my-dir) 这句用来指定编译的路径。通过调用宏 my-dir ，获取到当前工作的路径。

报错 cv2.imwrite(r'./pgd_img/adver_results/{}.jpg'.format(i), np.transpose(adv_imgs), (1, 2, 0)) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:738: error: (-2:Unspecified error) in function 'bool __cdecl cv::imwrite_(const class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > &,const class std::vector<class cv::Mat,class std::allocator<class cv::Mat> > &,const class std::vector<int,class std::allocator<int> > &,bool)' > Encoding 'params' must be key-value pairs: > '(params.size() & 1) == 0' > where > 'params.size()' is 3

这个报错提示参数设置有误，具体来说是imwrite函数的第三个参数不符合要求。根据报错信息，看起来是传递的参数列表长度不符合要求，需要使用key-value pairs来设置参数。建议检查一下传递给imwrite函数的第三个参数...

std::cout<<"mask_out: "<<mask_out.size()<<std::endl; std::cout<<mask_out[0].size()<<std::endl; std::cout<<mask_out[1].size()<<std::endl; long time_cast = (tt_end - tt_init)/10; std::cout<<"平均每次模型处理图片运行时间： "<<time_cast<<" ms"<<std::endl; // Check if the values are boolean and rescale for (int i = 0 ; i < mask_out.size() ; i++){ int num = 0 ; for (int row = 0; row < mask_out[i].rows; ++row) { for (int col = 0; col < mask_out[i].cols; ++col) { uchar value = mask_out[i].at<uchar>(row, col); if (value != 0) { mask_out[i].at<uchar>(row, col) = 255; num += 1; } else{ mask_out[i].at<uchar>(row, col) = 0; } } } std::cout<<num<<std::endl; } // Save the scaled cv::Mat as an image cv::imwrite("/app/SamCython/imgs/results/Cython_C_l_0.jpg", mask_out[0]); cv::imwrite("/app/SamCython/imgs/results/Cython_C_l_1.jpg", mask_out[1]); CythonSegmentation::version(handle); CythonSegmentation::destroy(&handle); mask_out[0]的size为[1920X1080] 为什么我没有成功保存图片

1. 检查您的文件路径是否正确，确保您打算写入的文件夹已经创建，如果没有，请创建一个新的文件夹。 2. 检查您的写入权限，确保您的程序有允许写入文件的权限。 3. 检查您的代码是否有运行时错误或异常。您可以...

std::vector<cv::Mat> image_temp,gif;报错：0612 11:17:02.008381 publisher.h:103] OpenCV(4.7.0) /app/source/opencv-4.7.0/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'imwrite'

这个错误与你之前提到的错误信息一样，也是 OpenCV 的 Assertion failed 错误，出现在 imwrite 函数中。这个错误提示中的 !_img.empty() 含义同样是指图像对象不能为空。根据你提供的信息，你的代码中定义了两个 std...

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C2664 “bool pcl::visualization::PCLVisualizer::addPointCloud(const boost::shared_ptr<const pcl::PointCloud> &,const std::string &,int)”: 无法将参数 1 从“boost::shared_ptr>”转换为“const boost::shared_ptr<const pcl::PointCloud> &” pointToimg D:\VS2019\VsProject\pointToimg\pointToimg\main.cpp 11

这个错误是因为你传入的点云类型是pcl::PointXYZI，而PCLVisualizer期望的是pcl::PointXYZ类型的点云。你需要将点云类型转换为pcl::PointXYZ类型的... cv::imwrite("output.png", intensity_image); return 0; }

void writeRGB888ToJPEG(const unsigned char* imageData, const std::string& filename) { cv::Mat rgbImage(HEIGHT, WIDTH, CV_8UC3, (unsigned char*)imageData); // 将 RGB_888 格式转换为 BGR 格式 cv::cvtColor(rgbImage, rgbImage, cv::COLOR_RGB2BGR); // 设置 JPEG 压缩参数 std::vector<int> compression_params; compression_params.push_back(cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY); compression_params.push_back(90); // 压缩质量为 90% // 写入 JPEG 文件 cv::imwrite(filename, rgbImage, compression_params); }中将PIXEL_FORMAT_RGB_888格式写入图片颜色空间是否正确

是的，上述代码将名为imageData的RGB_888格式图像数据...最后，使用cv::imwrite函数将转换后的图像以90%的压缩质量写入名为filename的JPEG文件中。因此，代码中将PIXEL_FORMAT_RGB_888格式写入图片颜色空间是正确的。

上述代码出现问题AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'IMWRITE_PXM_BINARY_HUFFMAN_ONLY'

这个问题的原因是在 OpenCV 4.0.0 版本中，将 cv2.IMWRITE_PXM_BINARY_HUFFMAN_ONLY 这个常量修改为了 cv2.IMWRITE_PXM_BINARY。因此，在新版本的 OpenCV 中，使用 cv2.IMWRITE_PXM_BINARY 来代替 cv2.IMWRITE_PXM_...

#include <iostream> #include #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud); float max_intensity = -std::numeric_limits<double>::infinity(); float min_intensity = std::numeric_limits<double>::infinity(); for (const auto& point : *cloud) { max_intensity = std::max(max_intensity, point.intensity); min_intensity = std::min(min_intensity, point.intensity); } double intensity_range = max_intensity - min_intensity; for (auto& point : *cloud) { point.intensity = 255 * (point.intensity - min_intensity) / intensity_range; } cv::Mat rgb_image(cloud->height, cloud->width, CV_8UC3); for (int i = 0; i < cloud->size(); ++i) { rgb_image.at<cv::Vec3b>(i) = cv::Vec3b(cloud->at(i).intensity, 0, 0); } cv::imwrite("output_image.png", rgb_image); return 0; }

这段代码是用于将给定的点云文件（PCD）转换为图像，并在图像中显示每个点的强度值，其中强度值被映射为红色通道的像素值。但是，当运行此代码时，可能会遇到“Failed to find match for field 'intensity'”错误，...

代码解释：public static String charsSegment(Mat inMat, PlateColor color, Boolean debug, String tempPath) { int charCount = 7; // 车牌字符个数 if (color.equals(PlateColor.GREEN)) { charCount = 8; } // 切换到灰度图 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(inMat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); ImageUtil.gaussianBlur(gray, gray, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, gray); // 图像进行二值化 Mat threshold = new Mat(); switch (color) { case BLUE: Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY); break; default: // GREEN YELLOW Imgproc.threshold(gray, threshold, 10, 255, Imgproc.THRESH_OTSU + Imgproc.THRESH_BINARY_INV); break; } ImageUtil.debugImg(debug, tempPath, "plateThreshold", threshold); // 输出二值图 Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_PLATE_PREDICT, threshold); // 边缘腐蚀 threshold = ImageUtil.erode(threshold, debug, tempPath, 2, 2); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_ERODE, threshold); // 垂直方向投影，错切校正 // 理论上，还可以用于分割字符 Integer px = getShearPx(threshold); ImageUtil.shearCorrection(threshold, threshold, px, debug, tempPath); // 前面已经结果错切校正了，可以按照垂直、水平方向投影进行精确定位 // 垂直投影 + 垂直分割线，分割字符 // 水平投影，去掉上下边框、铆钉干扰 threshold = sepAndClear(threshold, px, charCount, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_SEP_AND_CLEAR, threshold); // 边缘膨胀 // 还原腐蚀操作产生的影响 // 会影响中文字符的精确度 threshold = ImageUtil.dilate(threshold, debug, tempPath, 2, 2, true); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CHAR_DILATE, threshold); // 提取外部轮廓 List<MatOfPoint> contours = Lists.newArrayList(); Imgproc.findContours(threshold, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE); Vector<Rect> charRect = new Vector<Rect>(); // 字符轮廓集合 Mat dst; dst = inMat.clone(); Imgproc.cvtColor(threshold, dst, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR); if (debug) {

这段代码是一个字符分割的函数，输入参数包括原始图像、车牌颜色、是否开启调试模式和临时文件保存路径。主要功能是对车牌图像进行预处理，包括切换到灰度图、二值化、边缘腐蚀、错切校正、垂直方向投影、字符分割、...

#include #include <opencv2/opencv.hpp> #include <time.h> int main() { // 创建RealSense管道 rs2::pipeline pipe; rs2::config cfg; cfg.enable_stream(RS2_STREAM_DEPTH, 640, 480, RS2_FORMAT_Z16, 30); pipe.start(cfg); // 循环获取深度帧并保存为图片 while (true) { rs2::frameset frames = pipe.wait_for_frames(); rs2::depth_frame depth = frames.get_depth_frame(); // 获取当前时间并格式化为指定的日期时间格式 time_t now = time(nullptr); struct tm tstruct; char buf[80]; localtime_s(&tstruct, &now); strftime(buf, sizeof(buf), "%Y%m%d_%H%M%S", &tstruct); // 将深度帧转换为OpenCV格式 cv::Mat depth_image(cv::Size(640, 480), CV_16UC1, (void*)depth.get_data(), cv::Mat::AUTO_STEP); // 以时间命名图片并保存 std::string file_name = std::string(buf) + ".png"; cv::imwrite(file_name, depth_image); } return 0; }

如果您想要运行这段代码，您需要安装RealSense SDK和OpenCV库，并将代码编译为可执行文件。请注意，这段代码是一个无限循环，只有在手动停止程序或按下Ctrl + C时才会退出循环。另外，由于这段代码使用了Windows特定...

Cannot find reference 'imwrite' in '__init__.py'

这个错误通常是因为你的代码中使用了OpenCV的imwrite函数，但是在导入OpenCV库时没有正确地引入imwrite函数。你需要确保你的代码中正确导入了OpenCV库，并且在导入时使用了正确的语法。例如，你可以使用以下代码来...

cannot find reference "imwrite" in " __init__.py"

在OpenCV中，imwrite函数包含在cv2模块中，因此你需要使用以下代码导入OpenCV库： python import cv2 如果你使用以下代码导入OpenCV库： python from cv2 import * 则会出现类似于“cannot find ...

cv 出错error: no matching function for call to ‘merge(std::vector<cv::Mat>&)’ 48 | imwrite("merged_image.png", merge(images));

std::vector<cv::Mat> mergedImages; cv::merge(images, mergedImages); cv::imwrite("merged_image.png", mergedImages); 这样，您可以将images中的图像合并到mergedImages中，并将合并后的图像保存为...

#include <stdio.h> #include <iostream> #include <chrono> #include <thread> #include <DjiRtspImageSource.h> #define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION #include "stb_image_write.h" static inline int64_t now() { return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count(); } static int write_data_to_file(const char* name, uint8_t* data, int size) { FILE* fd = fopen(name, "wb"); if(fd) { int w = (int)fwrite(data, 1, size, fd); fclose(fd); return w; } else { return -1; } } char rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live"; int main(int argc, char** argv) { if(argc < 1) return -1; if(argc == 1) { std::cout << "Usage : " << argv[0] << " <url>" << std::endl; return -1; } int64_t ts = now(); DjiRtspImageSource service(rtsp_url); service.setImageCallback(nullptr, [&ts](void* handler, uint8_t* frmdata, int frmsize, int width, int height, int pixfmt) -> void { printf("Image %d@%p -- %dx%d -- %d\n", frmsize, frmdata, width, height, pixfmt); if(frmdata) { int64_t t = now(); if(t - ts > 1000) { ts = t; char name[64]; static int counter = 0; sprintf(name, "pictures/%dx%d-%d_%d.jpg", width, height, pixfmt, ++counter); if(pixfmt == 5) stbi_write_jpg(name, width, height, 3, frmdata, 80); } } }); service.start(); for(;;) //for(int i=0; i<30; i++) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); } service.stop(); std::cout << "done." << std::endl; return 0; } 上述c++代码帮我同等转换成python代码

cv2.imwrite(name, frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80]) service.release() print("done.") if __name__ == "__main__": main(rtsp_url) 请注意，上述 Python 代码使用了 cv2 库来处理视频流...

报错 cv2.error: OpenCV(4.5.4) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'inRange' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

cv2.imwrite('222.bmp', result) return result ff = fangfa() def main(): hwnd = ff.huoqujubin('【魔域】') if hwnd != []: jietushuju = ff.jietu(hwnd) ff.remove_colors_except(jietushuju, ['FFFFFF'...

Mat src_edge(img_filtered.size(), CV_8UC1); Canny(img_filtered, src_edge, 3, 9); string edge_name = "edge" + to_string(img_id) + ".jpg"; imwrite(edge_name, src_edge); // 计算图像中的宽高 cv::Rect exRect = boundingRect(src_edge); int width = exRect.width; int height = exRect.height; cout << "====== w" << width << endl; cout << "====== h" << height << endl;

- 首先，定义了一个大小与输入图像img_filtered相同的CV_8UC1类型的Mat变量src_edge，用于存储边缘检测后的图像。 - 接着，调用Canny函数对输入图像img_filtered进行边缘检测，将检测结果存储到src_edge中。其中，...

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这个错误是因为在编译的时候找不到 cv::imwrite 这个函数的定义。解决这个问题的方法是： 1. 确认你已经正确引入了 OpenCV 库，并且在代码中正确地包含了头文件。 2. 检查你的编译选项是否正确。在 Android ...

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