请问各位，我在camera_ap_to_ros中添加了一部分图像处理代码后，编译时报错如下，找不到opencv2。/home/yue/eclipse-workspace/cameraros1910/src/camera_to_ros.h:18:30: fatal error: opencv2/opencv.hpp: No such file or directory如图includes里添加了路径后依然找不到请问是为什么呢？谢谢

在运行.py文件时提示找不到opencv。但是已经装了opencv了。系统python环境下import cv2。也没有问题。但是运行.py出了问题。

atlas中可以安装opencv4.2 版本么？交叉编译源码opencv4.2出现问题：#error "OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support"，请问这个是不是跟交叉编译链的版本不一样有关啊，这样写aarch64-linux-gnu-g++ `pkg-config --cflags --libs opencv4` test.cpp -lpthread -lrt -o test -std=c++11出现错误：/tmp/ccYBnaRi.o：在函数‘main’中：test.cpp:(.text+0x90)：对‘cv::imread(std::string const&, int)’未定义的引用test.cpp:(.text+0xc8)：对‘cv::namedWindow(std::string const&, int)’未定义的引用test.cpp:(.text+0x10c)：对‘cv::imshow(std::string const&, cv::_InputArray const&)’未定义的引用collect2: error: ld returned 1 exit status

在notebook里使用videoWriter.write()的时候没有报错，也没有生成视频，不知道是路径问题还是其他问题，请问在modelarts中该方法可以使用吗，又该如何使用呢

atlas300使用opencv没有示例，有如下问题：1、opencv是运行在host端还是device端？2、cmake中文件如何修改？能否给个示例。

1.      配置yum源cd /etc/yum.repos.d/保留CentOS-Base.repo，同时vim cdrom.repo添加以下信息    [cdrom]    name=cdrom    baseurl=file:///mnt    enabled=1    gpgcheck=02.      挂载镜像mout -o loop Centos******.iso /mnt3.      安装相关依赖yum install numpy opencv* python-devel gstreamer-plugins-base-devel libv4l-devel libpng-devel libjpeg-turbo-devel jasper-devel openexr-devel libtiff-devel libwebp-devel python-sphinx texlive python3-devel python3.aarch64 -y #这部分依赖可以根据需要进行安装，参考链接：https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_fedora/py_setup_in_fedora.html安装numpy    export CFLAGS="-O0"      #-O1 -O2 -O3会报错，需指定为-O0    pip3 install numpy==1.17.0 4.      下载opencv和opencv-contrib包https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.3.0https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.3.0说明:opencv和opencv_contrib的版本必须对应，否则可能造成编译失败分别上传到系统相目录下，然后解压5.      编译cd opencv-4.3.0/mkdir buildcd buildcmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_opencv_python3=YES -D BUILD_opencv_python2=NO -D PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/numpy/core/include/ -D OPENCV_EXTRA_MODULES=../../opencv_contrib-4.3.0/modules/ -D  PYTHON3_LIBRARIES=/lib64/libpython3.so -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 -D __INSTALL_PATH_PYTHON3=/usr/local/lib/python3.6/site-packages/ .. 上面的命令根据实际情况进行修改或增加参数；cmake完成后需确认python3相应的四个参数均有值，如下图所示：6.      make -j64 && make install     7.      验证        

opencv imwrite图片花屏：图片是Dvpp处理生成的YUV，转成mat后用imwrite，之前在200上遇到过是对齐的原因，现在这里300不知道为啥，我的代码是：size应该没问题height is 160width  is 240copy_size: 57600destination size: 57600    int img_height = src_image->input_info.height;     int img_width = src_image->input_info.width;     cv::Mat src(img_height *  1.5,img_width, CV_8UC1);     int copy_size = img_width * img_height * 1.5;     int destination_size = src.cols * src.rows * src.elemSize();     cout << "copy_size: " << copy_size << "destination size: " << destination_size << endl;     int ret = memcpy_s(src.data, destination_size, src_image->result_data.data.get(),copy_size);     cv::Mat dst_temp;     cvtColor(src, dst_temp, CV_YUV2BGR_NV12);     cv::Mat dst;     dst_temp.convertTo(dst, CV_32FC3);

我分别使用了同一个模型，同一张图片，在Atlas200DK推理的结果和opencv推理的结果进行逐一比较，发现推理结果的趋势是相同的，但推理结果却不同，询问一下原因？对测试库跑库结果来看，Atlas200DK精度相比较于opencv损失了近3个百分点，头疼ing

采用MindStudio默认的数据读取方法读取图像数据，送入到下一个引擎进行图像处理，我将传过来的数据进行opencv重构，保存到本地发现图片是倒立的，不晓得为啥？重构函数为cv::Mat srcImage(height,weigth,cv_8uc3,data.get());

工程需要用到opencv，官方demo里没有示例，自己在cmakelist文件添加下面配置，find_package(  OpenCV REQUIRED ) include_directories(  ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})编译报错如下：[100%] Built target JpegEncodeLinking CXX shared library ../libPngDecode.so[100%] Built target PngDecodeLinking CXX shared library ../libJpegDecode.so[100%] Built target JpegDecodeLinking CXX executable ../mainCMakeFiles/main.dir/home/zhanghao/samples/Samples/testDemo/main.cpp.o：在函数‘cvflann::anyimpl::big_any_policy<cv::String>::static_delete(void**)’中：main.cpp:(.text._ZN7cvflann7anyimpl14big_any_policyIN2cv6StringEE13static_deleteEPPv[_ZN7cvflann7anyimpl14big_any_policyIN2cv6StringEE13static_deleteEPPv]+0x25)：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用CMakeFiles/main.dir/home/zhanghao/samples/Samples/testDemo/main.cpp.o：在函数‘cvflann::anyimpl::big_any_policy<cv::String>::move(void* const*, void**)’中：main.cpp:(.text._ZN7cvflann7anyimpl14big_any_policyIN2cv6StringEE4moveEPKPvPS5_[_ZN7cvflann7anyimpl14big_any_policyIN2cv6StringEE4moveEPKPvPS5_]+0x20)：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用main.cpp:(.text._ZN7cvflann7anyimpl14big_any_policyIN2cv6StringEE4moveEPKPvPS5_[_ZN7cvflann7anyimpl14big_any_policyIN2cv6StringEE4moveEPKPvPS5_]+0x34)：对‘cv::String::deallocate()’未定义的引用collect2: 错误：ld 返回 1make[2]: *** [main] 错误 1make[1]: *** [host/CMakeFiles/main.dir/all] 错误 2make: *** [all] 错误 2请问应该怎么配置opencv

通过opencv调用摄像头会出现崩溃The kernel appears to have died. It will restart automatically.   代码在线下anaconda的notebook可以正常执行。import cv2import sysfrom PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):    cv2.namedWindow(window_name)     #视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)                      #告诉OpenCV使用人脸识别分类器    classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")        #识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式    color = (0, 255, 0)            while cap.isOpened():        ok, frame = cap.read() #读取一帧数据        if not ok:                        break           #将当前帧转换成灰度图像        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)                                 #人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 3, minSize = (32, 32))        if len(faceRects) > 0:            #大于0则检测到人脸                                               for faceRect in faceRects:  #单独框出每一张人脸                x, y, w, h = faceRect                        cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 2)                               #显示图像        cv2.imshow(window_name, frame)                c = cv2.waitKey(10)        if c & 0xFF == ord('q'):            break                #释放摄像头并销毁所有窗口    cap.release()    cv2.destroyAllWindows()     if __name__ == '__main__':        CatchUsbVideo("fc", 0)代码里这个cv2.namedWindow(window_name)注释后就不会出现死亡，但是还是无法调用摄像头。。。。而且执行opencv的 cv2.imshow("image", img2)也会出现错误。。。不知道是不是版本原因，求来个大佬指点指点。

1、简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。类别：接口工具2、基础环境类别子项版本获取地址(方法)华为云虚拟机KC1（920）--OSCentOS7.5Kernel4.14软件opencv4.1.0https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.tar.gz3、依赖安装yum install   wget  make  git cmake3 -y安装gcc-9.2.0参照文档《华为云鲲鹏云服务最佳实践-GCC-9.2 安装配置指南》4、组件编译安装   获取软件包cd /optwget https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.tar.gz   解压软件包tar -zxvf 4.1.0.tar.gz 编译和安装cd opencv-4.1.0/mkdir buildcd buildcmake3 ../ 回显如下 make回显如下   make install         回显如下          5、系统配置无6、测试  查看安装OpenCV所生成的库文件和头文件ll /usr/local/lib64/   回显如下           7、参考信息无8、FAQ无

请问大家如果我想用c++的接口，去实现pythonclassification这个例子一样只加载模型，然后用opencv做resize操作后送进模型里，不定义对应graph.config，这种操作可以实现吗？还是必须要定义graph，控制数据的流向？

如题 尝试写一些用opencv处理视频的逻辑 发现那些函数永远返回false，而图片处理相关的函数全部正常工作。是不是想用opencv的视频功能我需要重新编译？还有 我看到sample-videoanalysiscar的script里有build_ffmpeg.sh build完我想用ffmpeg处理视频，结果还是一样 一用到视频处理的相关函数，程序直接崩溃。

我在device侧使用opencv把YUV转成BGR，代码如下：头文件只包含了#include "opencv2/open.hpp"bool DecodeEngine::ImageYUV2BGR (const std::shared_ptr<result_output_st> src_image,cv::Mat &bgr_image)    {        int img_height = src_image->input_info.height;        int img_width = src_image->input_info.width;        cv::Mat src(img_height *  1.5 / 1.5,img_width, CV_8UC1);        int copy_size = img_width * img_height * 1.5 / 1.5;        int destination_size = src.cols * src.rows * src.elemSize();        int ret = memcpy_s(src.data, destination_size, src_image->result_data.data.get(),copy_size);        //CHECK_MEM_OPERATOR_RESULTS(ret);        cv::Mat dst_temp;        cvtColor(src, dst_temp, CV_YUV2BGR_NV12);        cv::Mat dst;        dst_temp.convertTo(dst, CV_32FC3);        bgr_image.push_back(dst);        return true;    }运行之后，在log里面报如下错误请问是什么原因？