关于opencv,sitl仿真环境等问题报错解决

2023-12-19 06:25:27

multirotor


The first day ——12.10

1.install vmware-workstation and ubuntu

  • swap sources and 换输入法

2.learn git

  • github关联远程仓库

3.install and use Typora

Git

codemeaning
mkdir test创建目录
cd test进入目录
git init初始化仓库
ls ;ls -ah查看目录
touch test.c新建项目
add添加到缓存
commit -m “words”提交到库
log提交历史
status查看仓库状态
checkout – file回到最近修改状态
rm ;rm -rf file删除
reset+checkout恢复文件
checkout -b dev创建分支+切换
merge合并
branch -a查看分支
branch -D删除分支
branch -m修改分支名
clone远程仓库关联到本地
push origin branch修改提交

The second day——12.11

1. install and learn g++

  • question 1: unable to install g++(软件包有未依赖的关系)
  • solve :swap sources;

2. c++ printf “hello world”

  • question 2 :unable to edit helloworld.cpp
  • solve :learn vim ( --,-- ; gedit is better )

  • question 3 :unable to compile and run
  • solve :learn g++ about linking cpp files

  • question 4 :push helloworld 文件夹到github 时 error: 源引用规格 helloworld 没有匹配
  • solve :创建本地仓库和分支没有add 文件

  • question 5:本地上传helloworld文件到远程github仓库后,本地修改readme上传git hub出现问题—> git pull 整合远程变更又出现问题—>偏离分支:当本地的分支落后于远程分支时,本地分支又自行修改项目文件生成了新的提交
  • solve : git config pull.rebase false # 合并 + git pull

G++

some command:
commandmeaning
-o outputfile file.cpp编译为可执行文件
-c编译为对象文件
-o outputfile file1.o file2.o链接对象文件
about .o files and .exe files:

对象文件和可执行文件的主要区别在于链接的程度:对象文件包含了部分链接的代码,而可执行文件包含了完全链接的代码。在一些大型项目中,源代码可能被分割成多个文件,然后分别编译成对象文件,最后再链接成一个可执行文件。这样的做法可以提高编译的效率,因为当某个源文件被修改时,只需要重新编译那个文件,而不需要重新编译整个项目。

g++ -o test1 hello.cpp helloworld.cpp
g++ -c hello.cpp
g++ -c helloworld.cpp
g++ -o test2 hello.o helloworld.o
g++ -o test3 hello.o helloworld.cpp
g++ -o test4 hello.cpp //wrong

vim

默认命令模式

commandmeaning
ESC命令模式
gg / G/ 5+G首行/末行/第五行
yy / p/ dd复制/粘贴/剪切
u / ctrl + r撤销/取消撤销
+i / +a编辑模式
:/ wq/ q!末行模式/保存退出/强制退出

The third day——12.12

1. install opencv

怎么会有装起来这么麻烦的东西

  1. install cmake
  2. use gedit
  3. install pkg-config
  • question 1 : 装着装着虚拟机就死机了?
  • solve : 强制重启,太智能了我直接执行下一个操作居然帮我帮上个死机没完成的操作自动执行
  • question 2 : 检验时执行 pkg-config opencv --modversion 报错
  • solve : 缺失了opencv.pc这个配置信息文件
    手动创建opencv.pc
cd /usr/local/lib
sudo mkdir pkgconfig
cd pkgconfig
sudo touch opencv.pc

添加以下信息

prefix=/usr/local
exec_prefix=${prefix}
includedir=/usr/local/include
libdir=/usr/local/lib

Name: OpenCV
Description: Open Source Computer Vision Library
Version: 4.4.0
Libs: -L${exec_prefix}/lib -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_ccalib -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_photo -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_hdf -lopencv_hfs -lopencv_img_hash -lopencv_line_descriptor -lopencv_optflow -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_stereo -lopencv_structured_light -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_surface_matching -lopencv_tracking -lopencv_datasets -lopencv_text -lopencv_dnn -lopencv_plot -lopencv_xfeatures2d -lopencv_shape -lopencv_video -lopencv_ml -lopencv_ximgproc -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_flann -lopencv_xobjdetect -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect -lopencv_xphoto -lopencv_imgproc -lopencv_core
Libs.private: -ldl -lm -lpthread -lrt
Cflags: -I${includedir}
  • question 3:编译时出现 fatal error :opencv2/opencv.hpp:没有那个文件或目录
  • solve : 将/usr/local/include/opencv4/opencv2扔到/usr/local/include/下

  • question 4 :上面的 solve 没有 solve
  • quesiton …
  • sovle :卸载
  • question 5 : 上面的 solve 没有solve

2. learn to use opencv and code to invoke the webcam

3.Abaut the total install of Opencv

main error

  • error 1 :检测opencv版本报错
  • solve :手动创建opencv.pc

  • error 2 : 编译fatal error :opencv2/opencv.hpp:没有那个文件或目录
  • solve :将opencv2文件夹链接到include文件夹下
sudo ln -s /usr/include/opencv4/opencv2 /usr/include/
  • error 3 :上述代码仍无法解决问题
  • solve :代码路径不准确
sudo ln -s /usr/local/include/opencv4/opencv2 /usr/local/include/

  • error 4 : 编译通过生成目标文件,不能生成链接文件 报错 no input files
  • solve :g++用法错误
g++ -o webcam.o      //wrong
g++  webcam.o -o webcam  //wright

ps:百度搜不到解决方案,还得是gpt。
这个错误通常是因为你没有在编译命令中指定要编译的源文件。例如,如果你想编译一个名为hello.cpp的源文件,你应该使用以下命令:

g++ hello.cpp -o hello

在这个命令中,hello.cpp是要编译的源文件,-o选项指定了输出文件的名称,hello是输出文件的名称。如果你在命令中没有指定要编译的源文件,编译器就会报“no input files”的错误。确保你在命令中指定了正确的源文件名,并且文件存在于当前工作目录中。


  • error 5 :g++用法正确后报错undefined reference to`cv::VideoCapture::VideoCapture(int, int)’
  • solve :链接时没有包含OpenCV库文件。要解决这个问题,需要在编译命令中包含OpenCV库文件
g++ yourfile.cpp -o yourfile `pkg-config --cflags --libs opencv`

  • error 6 :成功编译成可执行文件,但运行时报错error while loading shared libraries: libopencv_highgui.so.3.4: cannot open shared object file: No such file or directory
  • solve :有几个库找不到,用locate定位这几个库
sudo apt install mlocate
locate libopencv_highgui.so.3.4

找到后添加路径

cd /etc/ld.so.conf.d
sudo vim opencv.conf    //加入路径
sudo ldconfig

  • error 7 : 想不起来还error什么了

The forth day——12.13

//最顺利的一集

1.install anaconda

error :“conda”无法找到命令
solve :导入路径才能使用

sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"
source ~/.bashrc

2.create virtul environment

3.install pytorch

Conda

commandmeaning
conda env list存在的虚拟环境
conda create -n your_env_name python=x.x创建虚拟环境
conda activate your_env_nam进入虚拟环境
conda deactivate env_name退出虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all删除虚拟环境

The fifth day to The seventhday——12.14-16


1.搭建Ardupilot开发环境

2.启动SITL

-error :运行奇慢无比
Tools/environment_install/install-prereqs-ubuntu.sh-y

solve :挂着下一个晚上,第二天重下

- error:Failed to load module
  1. TRY 1 ://fail
sudo -H pip2 install --upgrade MAVProxy pymavlink future lxml

error :-H无法找到命令与目录
solve :在sudo命令中,-H标志是用来设置HOME环境变量为目标用户的家目录。这个标志是有效的,但是在某些情况下,可能会遇到"-H: 没有那个文件或目录"的错误。这通常是因为系统中的sudoers文件配置问题导致的。
如果遇到了这个问题,可能需要检查一下系统的sudoers文件配置。可以使用visudo命令来编辑sudoers文件,确保其中包含以下内容:

Defaults env_keep += "HOME"       //failed

  1. TRY 2 ://fail
sudo pip2 install --upgrade MAVProxy pymavlink future lxml

error :pip2无法找到命令与目录
solve :

sudo apt-get install python-pip

error: If executing pip with sudo, you may want sudo’s -H flag

sudo chown root /home/gonglai/.cache/pip/http
sudo chown root /home/gonglai/.cache/pip

error :Python 2.7 reached the end of its life on January 1st, 2020. Please upgrade
solve :


  1. TRY 3 ://fail
    From csdn:
    python几个包未安装好,需要删除后重装
pip3 uninstall MAVProxy pymavlink future lxml
sudo -H pip2 install --upgrade MAVProxy pymavlink future lxml

  1. TRY 4 ://fail
    From csdn:
    mavproxy未安装好
sudo apt-get install python3-dev python3-opencv python3-wxgtk4.0 python3-pip python3-matplotlib python3-lxml python-pygame
pip3 install PyYAML mavproxy --user
echo 'export PATH="$PATH:$HOME/.local/bin"' >> ~/.bashrc

  1. TRY 5 ://fail
    From csdn:
    更换python版本,旧版本的mavproxy貌似不支持python3
    添加python2到索引,并设置python2为默认的python版本
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1
sudo update-alternatives --config python

  1. TRY 6 :
    重装
    成功

- error:·运行几次后报错

运行sim_vehicle.py --map --console出现sim_vehicle.py无法找到文件与目录
Solve:

../Tools/autotest/sim_vehicle.py --frame singlecopter --map --console

The eighth day——12.17


1.安装nvidia和cuda

//fail 虚拟机装不了一点


2.下载yolo5代码和预训练模型


3.安装anaconda后再重启SITL仿真

-error :再次无法打开consolo和map

solve :安装opencv-python,wxpython,matplotlib库

-error :安装wxpython时报错

ERROR: Could not build wheels for wxPython

TRY1 :创建python=3.8的虚拟环境安装//fail ——>
TRY2 :创建python=3.6的虚拟环境安装//fail
TRY3 :安装旧版本的wxpython//fail
TRY4 :创建python=3.9的虚拟环境安装//successful ——>

成功打开console和map


The ninth day——12.18

文章来源:https://blog.csdn.net/Star__01/article/details/135074278
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