C++MFCdebug下程序可以运行exe abort()has been called

Timon---老赵 2020-06-28 10:08:59
debug模式下运行没有问题,但是打开exe运行报错,debug error ,abort()has been called
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X_LanGoo 2023-01-10
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楼主解决了吗

源代码大师 2021-05-06
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引用 23 楼 Timon---老赵 的回复:
有人遇到这个问题

https://blog.csdn.net/xkwnzxxjw/article/details/80659179

完全深拷贝,A = B.clone(),该方法重新分配了内存,所以可以使用reshape函数
Timon---老赵 2020-07-01
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有人遇到这个问题
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引用 21 楼 Timon---老赵 的回复:
已经解决 CV:mat.reshape 出现错误,debug可以使用,直接点击exe不可用

怎么定位到的呢?
Simple-Soft 2020-06-29
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截图一下。。
Timon---老赵 2020-06-29
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引用 1 楼 Simple-Soft的回复:
调试运行,看死在什么地方
Debug可以正常运行,但是运行exe就报错
真相重于对错 2020-06-29
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把你的代码先注释掉,然后逐步放开,直到出现错误。再找出错原因。
Timon---老赵 2020-06-29
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已经解决 CV:mat.reshape 出现错误,debug可以使用,直接点击exe不可用
zgl7903 2020-06-29
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点击重试,看调用堆栈 逐级回退到你代码处 修改解决之

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引用 18 楼 Timon---老赵 的回复:
[quote=引用 17 楼 zjq9931的回复:]点击忽略,然后查看调用栈

不是debug,debug正常运行,直接点击debug文件的exe不可以运行[/quote]
那你在程序开始运行的时候,弹出一个MessageBox.
运行到MessageBox后,在VS菜单栏点击“调试”->附加到进程,然后继续运行,看还会不会出现这个错误。
如果出现,那就可以调试了。
如果不出现,那就点击exe文件,出现这个对话框的时候,点击重试,或者忽略,总会出现“调试”对话框把?如果也不出现,那就增加上日志,或者一步一步弹出对话框,看看在哪一步出错的,从粗到细,慢慢定位了。
Timon---老赵 2020-06-29
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引用 17 楼 zjq9931的回复:
点击忽略,然后查看调用栈
不是debug,debug正常运行,直接点击debug文件的exe不可以运行
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点击忽略,然后查看调用栈
Simple-Soft 2020-06-29
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调试运行,看死在什么地方
Simple-Soft 2020-06-29
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引用 14 楼 Timon---老赵的回复:
引用 9 楼 Simple-Soft 的回复:
点击重试啊1
试了不行
你要还不行,把代码发给我 qq 3405187170
真相重于对错 2020-06-29
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年纪大了,容易讨人厌,我再多几句嘴。 调试,首先是能够重现错误,其次定位错误,如果能够做到这两条。基本没有解决不了的错误。
Timon---老赵 2020-06-29
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引用 9 楼 Simple-Soft 的回复:
点击重试啊1
试了不行
真相重于对错 2020-06-29
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当然你如果对自己写的代码糊里糊涂,算我白说
真相重于对错 2020-06-29
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一样的,你这个运行时的错误,如果无法调试的话,一般都是先找到一个不出错的版本,然后把功能一点点添加进去,直到出错。再确定出错的位置。
否则,您调试汇编吧。
哪个难度更大?一目了然了吧。
实际工作中调试C++,这是一个基本的调试技能。
Timon---老赵 2020-06-29
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引用 10 楼 真相重于对错 的回复:
引用 8 楼 Timon---老赵 的回复:
[quote=引用 2 楼 真相重于对错 的回复:]
把你的代码先注释掉,然后逐步放开,直到出现错误。再找出错原因。
代码太多,方法不现实

不麻烦,自己写的代码,还不知道有哪些吗?
比如
void fun1();
void fun2();
。。。。
void fun10();
int main(){
fun1();
。。。。




fun10();
}大致如此,你把这些代码全注释一下/* .... */
运行看看,出不出错,如果不出错,依次放看调用函数,看看具体哪个函数调用的时候出现错误,然后可以在这个函数内部也如法炮制,直到找到出错的行。[/quote]不是你想的这么简单 我的是一个MFC应用
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内容概要:本文围绕多旋翼无人机姿态估计算法的开发与性能评估展开系统性研究,重点对比了线性与非线性滤波算法在复杂飞行环境下的表现。通过构建基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等先进算法的姿态估计器,融合IMU、磁力计、视觉传感器等多源数据,有效提升了姿态解算的精度与鲁棒性。研究涵盖了静态悬停、高速机动及磁干扰等多种典型飞行场景,利用MATLAB/Simulink平台完成仿真实验,并结合实测飞行数据与VICON高精度运动捕捉系统提供的真值进行定量分析。结果表明,非线性滤波器在动态工况下具有显著优势,尤其在抑制漂移和抵抗外部干扰方面优于传统线性方法。文章还提出了传感器融合、自适应建模、冗余配置等一系列降低偏差影响的技术路径,为高可靠性无人机导航系统的设计提供了理论依据与实践指导。; 适合人群:具备控制理论、信号处理及状态估计基础知识,从事无人机导航、控制算法研发或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于开发高精度无人机姿态解算模块;②为多传感器融合算法的设计、实现与验证提供参考案例;③服务于复杂环境下无人系统状态估计的教学演示与科研攻关; 阅读建议:建议结合文中所述MATLAB/Simulink仿真模型与实测数据集进行复现与调试,重点关注EKF与UKF的数学推导、实现细节及关键参数调优过程,深入理解非线性系统建模、状态估计与工程实际之间的平衡与折衷。

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