OpenCV 4.x+ 需要启用 C++11 支持编译暗网致命错误

Posted 2023-02-16

【中文标题】OpenCV 4.x+ 需要启用 C++11 支持编译暗网致命错误

【英文标题】：OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support compilation darknet fatal error

【发布时间】：2018-10-01 06:15:29

【问题描述】：

我刚刚编译并安装了 OpenCV 3.4.0 的最新版本，我想编译 darknet（用于 yolo 对象检测），但在编译时，我有

gcc -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCV `pkg-config --cflags opencv`  -DGPU -I/usr/local/cuda-9.1/include/ -Wall -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC -Ofast -DOPENCV  -DGPU  -c ./src/gemm.c -o obj/gemm.o
In file included from /usr/local/include/opencv2/core/types_c.h:59:0,
                 from /usr/local/include/opencv2/core/core_c.h:48,
                 from /usr/local/include/opencv2/highgui/highgui_c.h:45,
                 from include/darknet.h:25,
                 from ./src/utils.h:5,
                 from ./src/gemm.c:2:
/usr/local/include/opencv2/core/cvdef.h:421:4: error: #error "OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support"
 #  error "OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support"
    ^
compilation terminated due to -Wfatal-errors.
Makefile:86: recipe for target 'obj/gemm.o' failed
make: *** [obj/gemm.o] Error 1

怎么可能，因为在Makefile（下）中，我编译C

GPU=1
CUDNN=0
OPENCV=1
OPENMP=0
DEBUG=0

ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
      -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
      -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \
      -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52]
#      -gencode arch=compute_20,code=[sm_20,sm_21] \ This one is deprecated?

# This is what I use, uncomment if you know your arch and want to specify
# ARCH= -gencode arch=compute_52,code=compute_52

VPATH=./src/:./examples
SLIB=libdarknet.so
ALIB=libdarknet.a
EXEC=darknet
OBJDIR=./obj/

CC=gcc
NVCC=nvcc 
NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)
AR=ar
ARFLAGS=rcs
OPTS=-Ofast
LDFLAGS= -lm -pthread 
COMMON= -Iinclude/ -Isrc/
CFLAGS=-Wall -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC

ifeq ($(OPENMP), 1) 
CFLAGS+= -fopenmp
endif

ifeq ($(DEBUG), 1) 
OPTS=-O0 -g
endif

CFLAGS+=$(OPTS)

ifeq ($(OPENCV), 1) 
COMMON+= -DOPENCV
CFLAGS+= -DOPENCV 
LDFLAGS+= `pkg-config --libs opencv` 
COMMON+= `pkg-config --cflags opencv` 
endif

ifeq ($(GPU), 1) 
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda-9.1/include/
CFLAGS+= -DGPU 
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda-9.1/lib64 -lcudart -lcublas -lcurand
endif

ifeq ($(CUDNN), 1) 
COMMON+= -DCUDNN 
CFLAGS+= -DCUDNN 
LDFLAGS+= -lcudnn
endif

OBJ=gemm.o utils.o cuda.o deconvolutional_layer.o convolutional_layer.o list.o image.o activations.o im2col.o col2im.o blas.o crop_layer.o dropout_layer.o maxpool_layer.o softmax_layer.o data.o matrix.o network.o connected_layer.o cost_layer.o parser.o option_list.o detection_layer.o route_layer.o upsample_layer.o box.o normalization_layer.o avgpool_layer.o layer.o local_layer.o shortcut_layer.o logistic_layer.o activation_layer.o rnn_layer.o gru_layer.o crnn_layer.o demo.o batchnorm_layer.o region_layer.o reorg_layer.o tree.o  lstm_layer.o l2norm_layer.o yolo_layer.o
EXECOBJA=captcha.o lsd.o super.o art.o tag.o cifar.o go.o rnn.o segmenter.o regressor.o classifier.o coco.o yolo.o detector.o nightmare.o darknet.o
ifeq ($(GPU), 1) 
LDFLAGS+= -lstdc++ 
OBJ+=convolutional_kernels.o deconvolutional_kernels.o activation_kernels.o im2col_kernels.o col2im_kernels.o blas_kernels.o crop_layer_kernels.o dropout_layer_kernels.o maxpool_layer_kernels.o avgpool_layer_kernels.o
endif

EXECOBJ = $(addprefix $(OBJDIR), $(EXECOBJA))
OBJS = $(addprefix $(OBJDIR), $(OBJ))
DEPS = $(wildcard src/*.h) Makefile include/darknet.h

#all: obj backup results $(SLIB) $(ALIB) $(EXEC)
all: obj  results $(SLIB) $(ALIB) $(EXEC)


$(EXEC): $(EXECOBJ) $(ALIB)
    $(CC) $(COMMON) $(CFLAGS) $^ -o $@ $(LDFLAGS) $(ALIB)

$(ALIB): $(OBJS)
    $(AR) $(ARFLAGS) $@ $^

$(SLIB): $(OBJS)
    $(CC) $(CFLAGS) -shared $^ -o $@ $(LDFLAGS)

$(OBJDIR)%.o: %.c $(DEPS)
    $(CC) $(COMMON) $(CFLAGS) -c $< -o $@

$(OBJDIR)%.o: %.cu $(DEPS)
    $(NVCC) $(ARCH) $(COMMON) --compiler-options "$(CFLAGS)" -c $< -o $@

obj:
    mkdir -p obj
backup:
    mkdir -p backup
results:
    mkdir -p results

.PHONY: clean

clean:
    rm -rf $(OBJS) $(SLIB) $(ALIB) $(EXEC) $(EXECOBJ) $(OBJDIR)

这个错误的解决方案是什么？如何启用 C++11 支持？

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

错误很明显。该版本的 OpenCV 在其标头中需要 C++11。通过阅读 C++ 编译器的文档并了解传递它的选项来启用 C++11。

Might be relevant.

我尝试添加 CFLAGS = -std=c11 和 CFLAGS = -std=c++11 但同样的错误，我不明白默认在哪里指定版本。我使用标准 gcc 和 g++（版本 5.4.0）

"OpenCV 3.4.0 的最新版本" ...从哪里来？ #error 指令不存在于标签 3.4.0 中，也不存在于 3.4.1 中，仅存在于 master 中。除非您想对 OpenCV 代码本身进行一些开发，否则使用它可能不是一个好主意。

我刚刚遇到了同样的问题。由于 github.com/opencv/opencv/pull/11322 支持 YoloV3，重建 OpenCV，现在尝试构建暗网时出现此错误。如果你弄清楚了，请告诉我。构建这个版本的opencv：github.com/opencv/opencv/tree/3.4

【参考方案1】：

嗯，没有必要卸载和重新安装 OpenCV 只需在编译行中添加 -std=c++11 即可。 假设您的文件是主要文件，并且您希望输出目标文件。

g++ -std=c++11 main.cpp -o output `pkg-config --cflags --libs opencv`

要查看输出，请键入 ->

./output

【参考方案2】：

不，你没有设置那个 c++11 标志，cmake 脚本正在检查那个，那个错误来自here。这意味着您很可能使用的是旧的 gcc 版本。用这个g++ -dM -E -x c++ -std=c++11 /dev/null | grep plus 进行测试，你应该会看到#define __cplusplus 201103L，如果没有，则需要安装更新版本的 gcc。

【讨论】：

当我测试这个命令时，我得到了这个结果 (g++ -dM -E -x c++ -std=c++11 /dev/null | grep plus #define __cplusplus 201103L )，那么为什么它没有'不使用 c++11 吗？

【参考方案3】：

我已经解决了这个问题。

完全卸载opencv。

下载 OpenCV 版本 3.4.0 https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.0 而不是 3.4.1

使用 Cmake-gui（或不使用），ENABLE_CXX11 = 1

重新编译make -j4，安装make install，sudo ldconfig，终于成功了！

结论：永远不要使用任何东西的最新版本

【讨论】：

你在哪里克隆了 darknet 文件夹中的 OpenCV 代码，以便 Yolo 可以在 make 和 make 安装过程中找到并使用它

【参考方案4】：

将此行添加到您的 CMake 文件中：

set (CMAKE_CXX_STANDARD 11)

【参考方案5】：

我在 YOLO 的 g++ 行中添加了-std=c++11，例如： g++ -std=c++11 -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCVpkg-config --cflags opencv4-Wall -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC -Ofast -DOPENCV -c ./src/image_opencv.cpp -o obj/image_opencv.o

它解决了这个错误。

【参考方案6】：

同样的情况，我尝试编译 OpenCv 4.0.0 并遇到无数错误和警告。无缘无故切换到 3.0，但一切正常。刚刚尝试了 3.4.0 版，一切都与-D ENABLE_CXX=1 Flag 一起工作。

cd to_working_dir

mingw32-make -j 8 -D ENABLE_CXX=1# 适用于 3.4 或更高版本。

3.0 不需要任何标志。它只适用于

mingw32-make

**注意：这仅在带有 mingw 的 Windows 10 上进行了测试。 **