测试代码为:
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
image = cv2.imread('./img.jpg')
print(image)
print(image.shape)
cv2.namedWindow("Result", 0)
cv2.resizeWindow("Result", 640, 480)
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
有问题的部分为:
灰色部分均为 Cannot find reference in '__init__.py'的报错,但程序可以运行并显示图片。
Cannot find reference ‘imread‘ in ‘__init__.py | __init__.py‘http://t.csdn.cn/OEaoE按照该文方法,修改至版本为4.5.3.56,可以解决问题。但运行环境的opencv版本已经是
4.5.3.56了。
Opencv导入后无代码提示,1秒解决!http://t.csdn.cn/QwKSA
按照该文章方法把cv2里面的 cv2.cp38-win_amd64.pyd 放到 site-packages里,但是cv2文件夹里没有.pyd文件
Python使用opencvhttps://www.cnblogs.com/zjutzz/p/4633982.html由这篇文章知,编译opencv的时候开启python接口选项,编译好了会产生cv2.so(linux下)或者cv2.pyd(windows下)这个共享库文件,linux系统需要将cv2.so文件放到路径中,但是cv2文件夹里也没有cv2.so文件。
手动编译opencv生成cv2.so文件供python调用http://t.csdn.cn/55Jdc尝试手动编译生成cv2.so文件,首先卸载现有opencv文件
在Linux环境下,安装opencv -pythonhttp://t.csdn.cn/YoSAe
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
出现报错:
fatal: 无法访问 'https://github.com/opencv/opencv_contrib.git/':OpenSSL SSL_connect: 连接被对方重设 in connection to github.com:443
git config --list 有
http.sslverify=true
http.sslcapath=/home/llm/anaconda3/envs/pytorch_38/ssl/cacert.pem
http.sslcainfo=/home/llm/anaconda3/envs/pytorch_38/ssl/cacert.pem
url.https://.insteadof=git://github.com/NVIDIA/apex
url.git://github.com/.insteadof=https://github.com/
http.sslverify=false
http.sslbackend=openssl
remote.origin.proxy=
https.postbuffer=524288000
在尝试过各种配置git环境方法无效后,这篇文章通过gitee转下载成功
利用gitee下载github中开放的源码http://t.csdn.cn/jsaYd
参照以下文章进行安装及编译
Linux系统编译opencv流程http://t.csdn.cn/ZOLtT在Linux环境下,安装opencv -pythonhttp://t.csdn.cn/cacLfpython安装opencv4.1_linux下编译安装opencv-pythonhttp://t.csdn.cn/Hk2eKUbuntu16.04-opencv3.4.0+opencv-contrib安装(包括ippicv问题解决)http://t.csdn.cn/F2Yzo文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-478279.html
网速好烂文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-478279.html
到了这里,关于报错opencv Cannot find reference ‘imread‘ in ‘__init__.py‘,可以运行,但无法调用opencv算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!