The system is: Windows - 10.0.14393 - AMD64-白红宇

The system is: Windows - 10.0.14393 - AMD64

阅读量：540 次

发布时间：2019-03-09

本文共 280 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

在使用 Windows 10 以及 Visual Studio 2015 进行 OpenCV 3.4 的编译时，可能会遇到一系列错误。网上有报道说需要安装 Win10 SDK，但即使在 Visual Studio 2015 中补充安装后，问题依然没有解决。经过一番调试，你可能会发现实际上问题出在 CMake 中选择编译器时使用的 Visual Studio 版本上。建议确保在 CMake 中选择的是 Visual Studio 14 2015 Win64 而非 Visual Studio 15 2017 Win64。更换编译器后，问题通常会得到有效解决。

转载地址：http://hkoiz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜

OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像

OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光

OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度

OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景

OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)

OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)

OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计

OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习？

OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程

OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦

OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别（数据集 + 源码）

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割

OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测（有源码，建议收藏！）