


Wie behebe ich „ImportError: DLL-Ladefehler' mit gültigen DLLs für OpenCV?
ImportError: DLL-Ladefehler mit gültigen DLLs
Dieser Fehler tritt auf, wenn versucht wird, die cv2-Bibliothek für OpenCV zu importieren, aber ein „DLL-Ladevorgang“ auftritt fehlgeschlagen: Fehler „%1 ist keine gültige Win32-Anwendung“, obwohl die erforderlichen DLLs vorhanden sind.
Schritte zur Fehlerbehebung:
- Korrektheit überprüfen DLL-Architektur:
Wie in der ursprünglichen Frage erwähnt, ist die cv2.pyd-Datei in C:libopencvbuildpython2.7 32-Bit, während die Maschine und Python 64-Bit sind. Diese Nichtübereinstimmung kann dazu führen, dass das Laden der DLL fehlschlägt.
- 64-Bit-DLLs finden:
Um dieses Problem zu beheben, besorgen Sie sich eine 64-Bit-Version der Datei cv2.pyd aus dem Repository „Inoffizielle Windows-Binärdateien für Python-Erweiterungspakete“. Dieses Repository stellt vorkompilierte Python-Bibliotheken für verschiedene Betriebssysteme und Architekturen bereit.
- Legen Sie die richtigen Umgebungsvariablen fest:
Passen Sie Ihre PYTHONPATH- und PATH-Umgebung an Variablen wie folgt:
- PYTHONPATH: C:libopencvbuildpython2.7x64
- PATH: C:libopencvbuildx64vc11bin
Diese Einstellungen stellen sicher, dass Python die richtige 64 finden kann -Bit-Versionen der DLLs.
- DLL-Verfügbarkeit überprüfen:
Bestätigen Sie, dass die erforderlichen DLLs im Verzeichnis C:libopencvbuildx64vc11bin vorhanden sind. Dazu sollten Dateien wie opencv_core246d.dll gehören.
- Auf Abhängigkeitsprobleme prüfen:
Verwenden Sie Abhängigkeitsanalysetools wie Dependency Walker, um fehlende Probleme zu identifizieren oder inkompatible Abhängigkeiten für cv2.pyd.
Durch Befolgen dieser Schritte zur Fehlerbehebung sollten Sie in der Lage sein, das DLL-Ladeproblem zu beheben und die cv2-Bibliothek erfolgreich für OpenCV zu importieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich „ImportError: DLL-Ladefehler' mit gültigen DLLs für OpenCV?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
