Opencv配置错误:java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread

一秀 2019-08-08 05:11:39

1.用的是 opencv3.2.0,引入了C:/opencv320/build/java/opencv-320.jar

2.动态链接库也加载了
static {
System.load("C:\\opencv320\\build\\java\\x64\\opencv_java320.dll");
}

3.测试代码:
Mat mat = Imgcodecs.imread("C:\\789.jpg");
System.out.println(mat);

总还是提示如下错误(试了各种opencv版本,java jdk:1.8):

java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread_1(Ljava/lang/String;)J
at org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread_1(Native Method) ~[opencv-320.jar:na]
at org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread(Imgcodecs.java:118) ~[opencv-320.jar:na]
at com.eashow.AfterServiceRun.run(AfterServiceRun.java:28) ~[classes/:na]
at org.springframework.boot.SpringApplication.callRunner(SpringApplication.java:797) [spring-boot-2.0.2.RELEASE.jar:2.0.2.RELEASE]
at org.springframework.boot.SpringApplication.callRunners(SpringApplication.java:781) [spring-boot-2.0.2.RELEASE.jar:2.0.2.RELEASE]
at org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:335) [spring-boot-2.0.2.RELEASE.jar:2.0.2.RELEASE]
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space_07 2022-05-18
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在run/debug configurations中选中项目,在vm ooptions下配置-D java.library.path=F:\opencv\build\java\x64(本地的opencv地址)

yuetou 2019-12-02
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springboot里 引入了这个鬼,屏蔽运行后就正常了 <!-- <dependency>--> <!-- <groupId>org.springframework.boot</groupId>--> <!-- <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>--> <!-- <scope>runtime</scope>--> <!-- </dependency>-->
晨曦之光Wing 2019-10-12
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同样问题,求助
天上飞蜘蛛 2019-09-21
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楼主解决了吗 我也遇到相同的问题,现在不知道哪里出错了
一秀 2019-08-15
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救命呀,救命呀
一秀 2019-08-12
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高手都去哪儿了?
一秀 2019-08-09
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顶呀,救命呀!
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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