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  • 你是不是有个这样一种经历:明明我的计算机能跑的软件,放到别人的计算机就不能运行了(这时可能你需要复制若干依赖的DLL,用Depends.exe可以看依赖项哦)。以下的文章专门介绍如何彻底避免: 1、从静态库lib说起,...

    你是不是有个这样一种经历:明明我的计算机能跑的软件,放到别人的计算机就不能运行了(这时可能你需要复制若干依赖的DLL,用Depends.exe可以看依赖项哦)。以下的文章专门介绍如何彻底避免:

    1、从静态库lib说起,前提条件是此lib没有依赖其他非静态lib,要生成静态链接的静态库(绕不绕?),几个地方配置下,因为VS环境默认都是动态链接的。直接上图

    常规页: 

    C++\代码生成页:

    OK,编译下即可生成纯天然无残留的静态链接的静态lib库!

    2、说下如何生成静态链接的动态DLL库和exe应用程序:

    原理同上,参考文章后面部分的,提取下精华:

    在 C 语言的标准程式库中:

    静态连结

    • LIBCMTD.lib(除错版本)
    • LIBCMT.lib(这个就是我们需要的)

    动态连结

    • MSVCRTD.lib(除错版本)
    • MSVCRT.lib

     

    在 C++ 语言程式库中:

    静态连结

    • LIBCPMTD.lib(除错版本)
    • LIBCPMT.lib(这个就是我们需要的)

    动态连结

    • MSVCPRTD.lib(除错版本):执行档相依于 MSVCP90D.dll
    • MSVCPRT.lib:执行档相依于 MSVCP90.dll

    到了这里,也许小朋友,你是不是有很多的❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓❓

    为什么我的项目中,没有附加这些依赖项呢?那是因为VS已经帮你做了,就像刚结婚就当爸爸一样的原理。

    回到正题:如果我要生成不依赖任何DLL的exe,那么我们要做的是,保证依赖的LIB也必须是静态链接的。然后按照前面2张图说的设置就OK了,快来试试吧,简单清爽纯天然的感觉是不是很爽!

     

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    参考文章:https://www.cnblogs.com/minggoddess/archive/2010/12/29/1921077.html

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  • 好多开发者在做windows开发的时候,容易遇到dll依赖的问题,VS自带一个小工具dumpbin, 这个工具挺好用,可以查看dll相关依赖库,还可以dll导出接口。 下面演示下查依赖库用法: 运行 dumpbin /dependents nm.exe ...

    好多开发者在做windows开发的时候,容易遇到dll依赖的问题,VS自带一个小工具dumpbin, 这个工具挺好用,可以查看dll相关依赖库,还可以看dll导出接口。

    下面演示下查依赖库用法:

    运行 dumpbin /dependents nm.exe

    输出:

    Microsoft (R) COFF/PE Dumper Version 12.00.31101.0
    Copyright (C) Microsoft Corporation.  All rights reserved.

    Dump of file nm.exe


    File Type: EXECUTABLE IMAGE
    Image has the following dependencies:


        KERNEL32.dll
        msvcrt.dll
        USER32.dll


      Summary


            1000 .CRT
            6000 .bss
            6000 .data
            2000 .idata
            6000 .pdata
           3A000 .rdata
           BA000 .text
           1000 .tls
            6000 .xdata


    是不是非常简单?

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  • 我们经常遇到这样的需求:我们在VS写好的程序,需要在一个没有装opencv甚至没有装vs的电脑下运行,跑出效果。...所以,我们需要掌握如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法。 下面将以一个实际例子说...

    我们经常遇到这样的需求:我们在VS写好的程序,需要在一个没有装opencv甚至没有装vs的电脑下运行,跑出效果。比如,你在你的电脑用opencv+vs2015写出一个程序,然后老师叫你把程序发给他,他要看看功能实现的怎么样。老师的电脑肯定没有整套的开发环境的,如果你想只把代码发给他,让他自己编译,肯定会出现问题。所以,我们需要掌握如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法。

    下面将以一个实际例子说明如何生成一个不依赖开发环境的exe的方法。

    比如我现在在VS2015下实现了一个图像拼接功能的程序

    #include "highgui/highgui.hpp"    
    #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"    
    #include "opencv2/legacy/legacy.hpp"   
    #include <iostream>  
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    void OptimizeSeam(Mat& img1, Mat& trans, Mat& dst);
    
    typedef struct
    {
        Point2f left_top;
        Point2f left_bottom;
        Point2f right_top;
        Point2f right_bottom;
    }four_corners_t;
    
    four_corners_t corners;
    
    void CalcCorners(const Mat& H, const Mat& src)
    {
        double v2[] = { 0, 0, 1 };//左上角
        double v1[3];//变换后的坐标值
        Mat V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
        Mat V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
    
        V1 = H * V2;
        //左上角(0,0,1)
        cout << "V2: " << V2 << endl;
        cout << "V1: " << V1 << endl;
        corners.left_top.x = v1[0] / v1[2];
        corners.left_top.y = v1[1] / v1[2];
    
        //左下角(0,src.rows,1)
        v2[0] = 0;
        v2[1] = src.rows;
        v2[2] = 1;
        V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
        V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
        V1 = H * V2;
        corners.left_bottom.x = v1[0] / v1[2];
        corners.left_bottom.y = v1[1] / v1[2];
    
        //右上角(src.cols,0,1)
        v2[0] = src.cols;
        v2[1] = 0;
        v2[2] = 1;
        V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
        V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
        V1 = H * V2;
        corners.right_top.x = v1[0] / v1[2];
        corners.right_top.y = v1[1] / v1[2];
    
        //右下角(src.cols,src.rows,1)
        v2[0] = src.cols;
        v2[1] = src.rows;
        v2[2] = 1;
        V2 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v2);  //列向量
        V1 = Mat(3, 1, CV_64FC1, v1);  //列向量
        V1 = H * V2;
        corners.right_bottom.x = v1[0] / v1[2];
        corners.right_bottom.y = v1[1] / v1[2];
    
    }
    
    int main(int argc, char *argv[])
    {
        Mat image01 = imread(".\\src_pic\\right.jpg", 1);    //右图
        Mat image02 = imread(".\\src_pic\\left.jpg", 1);    //左图
        imshow("p2", image01);
        imshow("p1", image02);
    
        //灰度图转换  
        Mat image1, image2;
        cvtColor(image01, image1, CV_RGB2GRAY);
        cvtColor(image02, image2, CV_RGB2GRAY);
    
    
        //提取特征点    
        SurfFeatureDetector surfDetector(800);  // 海塞矩阵阈值,在这里调整精度,值越大点越少,越精准 
        vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;
        surfDetector.detect(image1, keyPoint1);
        surfDetector.detect(image2, keyPoint2);
    
        //特征点描述,为下边的特征点匹配做准备    
        SurfDescriptorExtractor SurfDescriptor;
        Mat imageDesc1, imageDesc2;
        SurfDescriptor.compute(image1, keyPoint1, imageDesc1);
        SurfDescriptor.compute(image2, keyPoint2, imageDesc2);
    
        //获得匹配特征点,并提取最优配对     
        FlannBasedMatcher matcher;
        vector<DMatch> matchePoints;
        matcher.match(imageDesc1, imageDesc2, matchePoints, Mat());
        cout << "total match points: " << matchePoints.size() << endl;
       // sort(matchePoints.begin(), matchePoints.end()); //特征点排序    
    
        Mat img_match;
        drawMatches(image01, keyPoint1, image02, keyPoint2, matchePoints, img_match);
        imshow("match points",img_match);
    
        //获取排在前N个的最优匹配特征点  
        vector<Point2f> imagePoints1, imagePoints2;
    
        for (int i = 0; i<matchePoints.size(); i++)
        {
            imagePoints1.push_back(keyPoint1[matchePoints[i].queryIdx].pt);
            imagePoints2.push_back(keyPoint2[matchePoints[i].trainIdx].pt);
        }
    
    
    
        //获取图像1到图像2的投影映射矩阵 尺寸为3*3  
        Mat homo = findHomography(imagePoints1, imagePoints2, CV_RANSAC);
        也可以使用getPerspectiveTransform方法获得透视变换矩阵,不过要求只能有4个点,效果稍差  
        //Mat   homo=getPerspectiveTransform(imagePoints1,imagePoints2);  
        cout << "变换矩阵为:\n" << homo << endl << endl; //输出映射矩阵      
    
        //计算配准图的四个顶点坐标
        CalcCorners(homo, image01);
        cout << "left_top:" << corners.left_top << endl;
        cout << "left_bottom:" << corners.left_bottom << endl;
        cout << "right_top:" << corners.right_top << endl;
        cout << "right_bottom:" << corners.right_bottom << endl;
    
        //图像配准  
        Mat imageTransform1, imageTransform2;
        warpPerspective(image01, imageTransform1, homo, Size(MAX(corners.right_top.x, corners.right_bottom.x),image02.rows));
        //warpPerspective(image01, imageTransform2, adjustMat*homo, Size(image02.cols*1.3, image02.rows*1.8));
        imshow("直接经过透视矩阵变换", imageTransform1);
        imwrite(".\\dst_pic\\trans1.jpg", imageTransform1);
    
    
        //创建拼接后的图,需提前计算图的大小
        int dst_width = imageTransform1.cols;  //取最右点的长度为拼接图的长度
        int dst_height = image02.rows;
    
        Mat dst(dst_height, dst_width,CV_8UC3);
        dst.setTo(0);
    
        imageTransform1.copyTo(dst(Rect(0, 0, imageTransform1.cols, imageTransform1.rows)));
        image02.copyTo(dst(Rect(0, 0, image02.cols, image02.rows)));
    
        OptimizeSeam(image02, imageTransform1, dst);
    
    
        imshow("dst", dst);
        imwrite(".\\dst_pic\\dst.jpg", dst);
    
        waitKey();
    
        return 0;
    }
    
    
    //优化两图的连接处,使得拼接自然
    void OptimizeSeam(Mat& img1, Mat& trans, Mat& dst)
    {
        int start = MIN(corners.left_top.x, corners.left_bottom.x);//开始位置,即重叠区域的左边界  
        
        double processWidth = img1.cols - start;//重叠区域的宽度  
        int rows = dst.rows;
        int cols = img1.cols; //注意,是列数*通道数
        double alpha = 1;//img1中像素的权重  
        for (int i = 0; i < rows; i++)
        {
            uchar* p = img1.ptr<uchar>(i);  //获取第i行的首地址
            uchar* t = trans.ptr<uchar>(i);
            uchar* d = dst.ptr<uchar>(i);
            for (int j = start; j < cols; j++)
            {
                if (t[j*3] == 0 && t[j*3+1] == 0 && t[j*3+2] == 0)
                {
                    alpha = 1;
                }
                else
                {
                    alpha = (processWidth - (j - start)) / processWidth;
                }
    
                d[j*3] = p[j*3] * alpha + t[j*3] * (1 - alpha);
                d[j*3+1] = p[j*3+1] * alpha + t[j*3+1] * (1 - alpha);
                d[j*3+2] = p[j*3+2] * alpha + t[j*3+2] * (1 - alpha);
                
            }
        }
    
    }

    那么怎样才可以生成一个不依赖于环境的可执行程序exe呢?

    1.选择release方式

    为什么要选择release而不选择debug模式?因为debug模式我也尝试过了,因为debug模式要加入某些vs的debug dll,可能比较难找,就不使用debug模式了,relase模式更为方便。

    2.重新生成解决方案

    3.找到生成的exe的存放位置

    因为我生成的是x64文件,所以就选择X64。生成X86的就选X86文件夹。

    我们选relsease文件夹

    发现有四项东西

    3.建立自己的文件夹

    自己新建一个文件夹(我命名为my_exe),以后所有东西都放这里了。并将上面提到的四项东西拷贝到这里。并根据我们程序写的读取图片和存储图片的位置,生成如下的两个文件夹src_pic和dst_pic。

    4.找出opencv dll库的位置

    将里面的东西全选,并拷贝到刚新建的文件夹内。

    5.根据程序写的读取图片的位置放入待处理的图片

    6.运行exe文件

    这个exe文件是你从vs工程copy过来的那个exe,别弄错了。

    完美运行。

    再看看dst_pic文件夹,生成的图片已经如我们所愿存进去了!

    可能遇到的问题

    在实际操作中可能遇到exe无法执行或者出错的情况,这时应第一时间查看依赖项是否填写正确。

    因为我们选择的是release版本,所以依赖项填写的是不带d的!这个要确认清楚。

    备注:转自OpenCV探索之路(二十一)如何生成能在无opencv环境下运行的exe

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  • Windows 下如何查看一个dll依赖的dll呢

    万次阅读 2018-07-06 21:52:25
    vs自带一个小工具dumpbin, 这个工具挺好用,可以查看dll相关依赖库,还可以dll导出接口。下面演示下查依赖库用法:运行 dumpbin /dependents nm.exe输出:Microsoft (R) COFF/PE Dumper Version 12.00.31101.0...

     vs自带一个小工具dumpbin, 这个工具挺好用,可以查看dll相关依赖库,还可以看dll导出接口。

    下面演示下查依赖库用法:

    运行 dumpbin /dependents nm.exe

    输出:

    Microsoft (R) COFF/PE Dumper Version 12.00.31101.0
    Copyright (C) Microsoft Corporation.  All rights reserved.

    Dump of file nm.exe


    File Type: EXECUTABLE IMAGE
    Image has the following dependencies:


        KERNEL32.dll
        msvcrt.dll
        USER32.dll


      Summary


            1000 .CRT
            6000 .bss
            6000 .data
            2000 .idata
            6000 .pdata
           3A000 .rdata
           BA000 .text
           1000 .tls

            6000 .xdata

    如果有更多问题,欢迎交流

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空空如也

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