首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Ubuntu17.04上的OpenCV VideoCapture()无法工作

在Ubuntu 17.04上,OpenCV的VideoCapture()函数无法工作可能是由于以下原因导致的:

  1. 缺少依赖库:OpenCV的VideoCapture()函数需要依赖一些底层的多媒体库,例如FFmpeg、GStreamer等。请确保这些依赖库已经正确安装并配置。
  2. 编译问题:如果你是自己编译安装的OpenCV,可能是编译过程中出现了问题。建议重新编译安装OpenCV,并确保编译选项正确设置。
  3. 设备驱动问题:VideoCapture()函数通常用于捕获摄像头或视频文件。如果无法工作,可能是由于设备驱动问题。请确保摄像头设备驱动已经正确安装,并且有权限访问。

解决这个问题的方法可以尝试以下步骤:

  1. 确保依赖库已经正确安装:可以使用以下命令安装FFmpeg和GStreamer库:
代码语言:txt
复制

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev

代码语言:txt
复制
  1. 重新编译安装OpenCV:可以按照以下步骤重新编译安装OpenCV:
  • 下载OpenCV源代码并解压缩。
  • 进入解压后的目录,创建一个build目录并进入该目录。
  • 运行cmake命令生成Makefile:cmake ..
  • 运行make命令进行编译:make -j4 (根据你的CPU核心数进行调整)
  • 运行sudo make install命令进行安装:sudo make install
  1. 检查设备驱动:可以使用其他应用程序(如Cheese)测试摄像头是否正常工作。如果摄像头在其他应用程序中也无法工作,可能是设备驱动的问题。请参考摄像头设备的文档或官方网站,查找适合Ubuntu 17.04的驱动程序并进行安装。

如果以上方法仍然无法解决问题,建议参考OpenCV官方文档、社区论坛或咨询专业人士以获取更详细的帮助。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统

选自AWS 机器之心编译 参与:思源 在过去的五年中,深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题,特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型,所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上,在深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外,还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们

09

【安装教程】Ubuntu16.04+Caffe+英伟达驱动410+Cuda10.0+Cudnn7.5+Python2.7+Opencv3.4.6安装教程

对于caffe的安装过程,可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe,这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu,到编译caffe,解决各种报错,这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降,仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目,首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好,caffe编译成功即可,不想安装完Ubuntu之后,却电脑没有引导启动项,把网上的方法试了个遍,却仍无法解决。因此听到一种说法是,win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此,决定重新再来,将自己的固态和机械全部初始化,首先在固态上安装Ubuntu16.04,在机械上安装Win10,对于双系统的安装请参照我的另一篇博客:Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意,对于双系统建议先安装Ubuntu,并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。

04
领券