【QT】亲测有效:“生成的目标文件包含了过多的段,超出了编译器或链接器允许的最大数量”错误的解决方案
#include <QApplication>
#include <QImage>
#include <QDebug>#include <dlib/opencv.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing/render_face_detections.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/gui_widgets.h>
#include <dlib/image_io.h>
#include <iostream>#include <dlib/matrix.h>#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/opencv_modules.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <dlib/dnn.h>#define FACE_DOWNSAMPLE_RATIO 4
#define SKIP_FRAMES 2
#define DLIB_PNG_SUPPORT
#define DLIB_JPEG_SUPPORT
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace dlib;template <template <int,template<typename>class,int,typename> class block, int N, template<typename>class BN, typename SUBNET>
using residual = add_prev1<block<N,BN,1,tag1<SUBNET>>>;template <template <int,template<typename>class,int,typename> class block, int N, template<typename>class BN, typename SUBNET>
using residual_down = add_prev2<avg_pool<2,2,2,2,skip1<tag2<block<N,BN,2,tag1<SUBNET>>>>>>;template <int N, template <typename> class BN, int stride, typename SUBNET>
using block = BN<con<N,3,3,1,1,relu<BN<con<N,3,3,stride,stride,SUBNET>>>>>;template <int N, typename SUBNET> using ares = relu<residual<block,N,affine,SUBNET>>;
template <int N, typename SUBNET> using ares_down = relu<residual_down<block,N,affine,SUBNET>>;template <typename SUBNET> using alevel0 = ares_down<256,SUBNET>;
template <typename SUBNET> using alevel1 = ares<256,ares<256,ares_down<256,SUBNET>>>;
template <typename SUBNET> using alevel2 = ares<128,ares<128,ares_down<128,SUBNET>>>;
template <typename SUBNET> using alevel3 = ares<64,ares<64,ares<64,ares_down<64,SUBNET>>>>;
template <typename SUBNET> using alevel4 = ares<32,ares<32,ares<32,SUBNET>>>;using anet_type = loss_metric<fc_no_bias<128,avg_pool_everything<alevel0<alevel1<alevel2<alevel3<alevel4<max_pool<3,3,2,2,relu<affine<con<32,7,7,2,2,input_rgb_image_sized<150>>>>>>>>>>>>>;// 计算两个人脸的相似度
double compare_faces(const array2d<rgb_pixel>& img1, const array2d<rgb_pixel>& img2, shape_predictor& sp, anet_type& net) {// 检测人脸frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();std::vector<dlib::rectangle> dets1 = detector(img1);std::vector<dlib::rectangle> dets2 = detector(img2);if (dets1.empty() || dets2.empty()) {throw std::runtime_error("No faces detected in one of the images.");}// 提取人脸特征full_object_detection shape1 = sp(img1, dets1[0]);full_object_detection shape2 = sp(img2, dets2[0]);// 计算人脸特征向量matrix<rgb_pixel> face_chip1;extract_image_chip(img1, get_face_chip_details(shape1, 150, 0.25), face_chip1);matrix<rgb_pixel> face_chip2;extract_image_chip(img2, get_face_chip_details(shape2, 150, 0.25), face_chip2);// 获取128维特征向量auto face_descriptor1 = net(face_chip1);auto face_descriptor2 = net(face_chip2);// 计算距离double distance = length(face_descriptor1 - face_descriptor2);return distance;
}int main(int argc, char** argv)
{QApplication app(argc, argv);// 加载模型shape_predictor sp;deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;anet_type net;deserialize("dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat") >> net;// 加载图像array2d<rgb_pixel> img1, img2;load_image(img1, "path/to/your/image1.jpg");load_image(img2, "path/to/your/image2.jpg");// 进行人脸比对try {double distance = compare_faces(img1, img2, sp, net);qDebug()<<QString::number(distance);QString result = (distance < 0.6) ? "Faces match!" : "Faces do not match!";qDebug()<<result;} catch (const std::exception& e) {qDebug()<<e.what();}return app.exec();
}
- 优化代码结构:检查代码,尝试减少不必要的函数和全局变量,以此减少段的数量。
- 使用更小的数据类型:如果可能,使用更小的数据类型,如int替换为short,long替换为short或int,以减少内存占用和段的数量。
- 减少链接器的内存占用:调整链接器的内存配置,例如在某些链接器中可以通过设置内存段的大小来减少段的数量。
- 使用更高级的编译器或链接器:升级到更高版本的编译器或链接器,新版本可能增加了对更多段的支持,或者提供了优化选项来减少段的数量。
- 配置编译器:有些编译器允许通过特定选项来调整段的生成策略,比如GNU编译器中的-ffunction-sections和-fdata-sections选项可以将函数和数据分别放入独立的段中。
- 分割代码:如果可能,将代码分割成多个小的源文件和库,以减少每个目标文件的段数量。
- 检查编译器和链接器文档:查看编译器和链接器的文档,看是否有特定的选项或配置可以帮助减少段的数量。
- 联系工具链提供商:如果上述方法都无法解决问题,可以考虑联系你正在使用的编译器或链接器的技术支持。
- 在实施以上任何一个解决方案之前,请确保了解这些更改可能对代码的其他方面产生的影响,并在必要时对代码进行适当的测试。
相关文章:
【QT】亲测有效:“生成的目标文件包含了过多的段,超出了编译器或链接器允许的最大数量”错误的解决方案
在使用dlib开发人脸对齐功能时,出现了”生成的目标文件包含了过多的段,超出了编译器或链接器允许的最大数量的错误“。 主要功能代码如下: #include <QApplication> #include <QImage> #include <QDebug>#include <dlib…...
什么是 Apache Ingress
Apache Ingress 主要用于管理来自外部的 HTTP 和 HTTPS 流量,并将其路由到合适的 Kubernetes 服务。 容器化与 Kubernetes 是现代云原生应用程序的基础。Kubernetes 的主要职责是管理容器集群,确保它们的高可用性和可扩展性,同时还提供自动化…...
SpringBoot助力墙绘艺术市场创新
3 系统分析 当用户确定开发一款程序时,是需要遵循下面的顺序进行工作,概括为:系统分析–>系统设计–>系统开发–>系统测试,无论这个过程是否有变更或者迭代,都是按照这样的顺序开展工作的。系统分析就是分析系…...
Antlr的使用
概念 ANTLR(ANother Tool for Language Recognition)是一个强大的解析器生成工具,用于读取、处理、执行或翻译结构化文本或二进制文件。ANTLR通过定义文法(grammar)来识别、构建和访问语言中的元素。 ANTLR为包括Jav…...
HealChat心理大语言模型 丨OPENAIGC开发者大赛高校组AI创作力奖
在第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛中,涌现出一批技术突出、创意卓越的作品。为了让这些优秀项目被更多人看到,我们特意开设了优秀作品报道专栏,旨在展示其独特之处和开发者的精彩故事。 无论您是技术专家还是爱好者,希望能带给…...
PyQt5整合爬虫制作图片爬取器-幽络源
前言 本篇教程适合对Python爬虫和Python软件制作感兴趣的小伙伴阅读,看完本篇教程,你将能更深入了解PyQt5与实际功能的整合方式。 1.设计界面 首先在pycharm中创建一个新目录,这里我建立的目录名为爬图片,然后按如图打开Qt设计…...
DC00023基于jsp+MySQL新生报到管理系统
1、项目功能演示 DC00023基于jsp新生报到管理系统java webMySQL新生管理系统 2、项目功能描述 基于jspMySQL新生报到管理系统项目分为学生、辅导员、财务处和系统管理员四个角色。 2.1 学生功能 1、系统登录 2、校园新闻、报到流程、学校简介、在线留言、校园风光、入校须知…...
AdaptIoT——制造业中使用因果关系的自我标签系统
0.概述 论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.05976 在许多制造应用中,机器学习(ML)已被证明可以提高生产率。针对制造业应用提出了一些软件和工业物联网(IIoT)系统,以接收这些 ML 应用。最近&…...
代码随想录算法训练营Day15
654.最大二叉树 力扣题目链接:. - 力扣(LeetCode) 前序递归、循环不变量 class Solution {public TreeNode constructMaximumBinaryTree(int[] nums) {return findmax(nums,0,nums.length);}public TreeNode findmax(int[] nums,int lefti…...
Thinkphp/Laravel旅游景区预约系统的设计与实现
目录 技术栈和环境说明具体实现截图设计思路关键技术课题的重点和难点:框架介绍数据访问方式PHP核心代码部分展示代码目录结构解析系统测试详细视频演示源码获取 技术栈和环境说明 采用PHP语言开发,开发环境为phpstudy 开发工具notepad并使用MYSQL数据库…...
SpringCloud学习记录|day1
学习材料 2024最新SpringCloud微服务开发与实战,java黑马商城项目微服务实战开发(涵盖MybatisPlus、Docker、MQ、ES、Redis高级等) 学redis讲到微服务就停了,nginx也是。 所以嘛,我终于来到微服务了。 复习MyBatisP…...
Elasticsearch讲解
1.Elasticsearch基本知识 1.基本认识和安装 Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术,它是elastic技术栈中的一部分。完整的技术栈包括: Elasticsearch:用于数据存储、计算和搜索 Logstash/Beats:用于数据收集 Kib…...
Linux嵌入式有发展吗,以及对uboot,kernel,rootfs的领悟
工作多年后,对uboot,kernel,rootfs的领悟,总结 上大学时,51单片机,正点原子的stm32,linux arm开发。对uboot,kernel,rootfs的理解云里雾里,感觉自己很懂了 其…...
基于Springboot+Vue的公寓管理系统(含源码+数据库)
1.开发环境 开发系统:Windows10/11 架构模式:MVC/前后端分离 JDK版本: Java JDK1.8 开发工具:IDEA 数据库版本: mysql5.7或8.0 数据库可视化工具: navicat 服务器: SpringBoot自带 apache tomcat 主要技术: Java,Springboot,mybatis,mysql,vue 2.视频演示地址 3.功能 该系统…...
多功能声学气膜馆:承载梦想与希望的舞台—轻空间
在9月29日上午,苏州大学应用技术学院的2024级新生开学典礼暨开学第一课在轻空间建造的多功能声学气膜馆内盛大举行。这一盛典不仅见证了2849名新生的入学,也展示了气膜馆的独特魅力与优越功能。 卓越的声学表现 声学气膜馆采用高性能材料,确保…...
【线程】线程池
线程池通过一个线程安全的阻塞任务队列加上一个或一个以上的线程实现,线程池中的线程可以从阻塞队列中获取任务进行任务处理,当线程都处于繁忙状态时可以将任务加入阻塞队列中,等到其它的线程空闲后进行处理。 线程池作用: 1.降…...
输出 / 目录下所有目录文件的大小并排序
使用 du -sh /* 输出 / 目录下所有的目录总大小,看下效果: [rootlocalhost ~]# du -sh /* 0 /bin 110M /boot 0 /dev 32M /etc 12K /home 0 /lib 0 /lib64 0 /media 0 /mnt 0 /opt du: cannot access ‘/proc/2731/task/2731/fd/4’: No such file or …...
【hot100-java】【编辑距离】
多维dp篇 class Solution {public int minDistance(String word1, String word2) {char [] sword1.toCharArray();char [] tword2.toCharArray();int ns.length;int mt.length;int [][] fnew int[n1][m1];for (int j1;j<m;j){f[0][j]j;}for(int i0;i<n;i){f[i1][0]i1;for…...
随手记:牛回速归
上周-国庆前:牛回速归 国庆:小心被套住 国庆后:一片迷茫 总结:要是上周到国庆前的基本都能捞到,后面情况不好说 后续持续更新...
UI设计师面试整理-设计过程和方法论
在UI设计师面试中,清晰地阐述你的设计过程和方法论是至关重要的。这不仅可以展示你的专业技能和设计思维,也能让面试官看到你是如何解决实际设计问题的。以下是一个全面的UI设计过程和常用方法论的概述,你可以根据你的经验进行相应调整。 1. 设计过程 a. 研究与发现阶段(Re…...
别再只用折线图了!Excel散点图制作双轴图的3个隐藏技巧与常见误区
Excel双轴图进阶指南:为什么散点图比折线图更适合专业数据可视化 在数据可视化领域,Excel的双轴图表一直是展示多维度数据的利器。但很多用户在使用过程中都会遇到这样的困扰:明明按照教程步骤操作,最终呈现的图表却总是出现数据点…...
从半加器到四位加法器:在Intel Quartus里玩转模块化设计与层次化视图
从半加器到四位加法器:Intel Quartus中的模块化设计实战 引言 在数字电路设计的浩瀚宇宙中,加法器就像是最基础的原子结构,简单却蕴含着无限可能。作为一名FPGA开发者,我常常思考如何让设计既高效又优雅。记得第一次在Quartus中完…...
赶考状元AI学伴的优势是什么:不止于解题,更在于育人
在当今教育数字化战略行动深入推进的背景下,AI与教育的融合已成为发展新质生产力的重要实践。从国家层面看,教育数字化转型正引领着建设教育强国的方向,而AI教育应用也从课程试点逐步走向普及。在这一宏大趋势中,赶考状元AI学伴脱…...
mPLUG在金融领域的应用:票据智能识别系统
mPLUG在金融领域的应用:票据智能识别系统 1. 项目背景与需求 金融行业每天都要处理海量的票据单据,从银行的支票、汇票,到保险公司的保单、理赔单,再到企业的发票、报销单。传统的人工处理方式不仅效率低下,还容易出…...
150万规模!深势开源科学图像界ImageNet,AI终于能看懂论文图表了
150 万图文对、500 万子图,全面覆盖 300 科学子学科。深势开源 OmniScience,让 AI 真正读懂科研文献图表。跨越“盲区”:让AI真正读懂科学影像在科学研究日益数字化的今天,大模型已经能够高效处理书籍与文献中的文本信息。不过&am…...
实时手机检测-通用模型教程:如何用Gradio搭建检测界面
实时手机检测-通用模型教程:如何用Gradio搭建检测界面 1. 引言与模型概述 1.1 手机检测的应用价值 在现代计算机视觉应用中,手机检测是一个具有广泛实用场景的技术。从智能监控系统中的打电话行为识别,到公共场所的手机使用管理࿰…...
告别右键菜单臃肿困境:ContextMenuManager如何实现40%效率提升
告别右键菜单臃肿困境:ContextMenuManager如何实现40%效率提升 【免费下载链接】ContextMenuManager 🖱️ 纯粹的Windows右键菜单管理程序 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ContextMenuManager 当你右键点击文件时,是否遇…...
快速部署:在星图AI平台训练PETRV2-BEV模型,支持NuScenes数据集
快速部署:在星图AI平台训练PETRV2-BEV模型,支持NuScenes数据集 1. 环境准备与快速部署 1.1 激活Paddle3D环境 首先需要确保已经创建并激活了Paddle3D的conda环境: conda activate paddle3d_env如果尚未创建该环境,建议先安装M…...
AI时代求职必懂的8大核心技术陷阱,最强就业指南
AI求职八股文大变革:不会这些新技术,下一个淘汰的就是你!(100个夺命真题解析)💀 警告: 如果你还在背那些“HashMap底层原理”和“三次握手四次挥手”,请立刻停止!AI面试官…...
Qwen3.5-4B-Claude-Opus入门必看:双RTX4090D GPU加速部署详解
Qwen3.5-4B-Claude-Opus入门必看:双RTX4090D GPU加速部署详解 1. 模型概述 Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF是基于Qwen3.5-4B的推理蒸馏模型,专门针对结构化分析、分步骤回答以及代码与逻辑类问题进行了优化。该版本采用GGUF量化…...
