Opencv NMAKE:生成OpenBR时出现致命错误U1077

我正在尝试构建OpenBR，我遵循了上的步骤，但我在这方面遇到了困难。第一次使用nmake时，我得到了19%。上周它在另一台计算机上工作 （同一编译器，cmd，…）。它坏了，现在我必须重建它。我已经找了15个多小时了

C:\openbr\build-msvc2013>nmake

Microsoft (R) Program Maintenance Utility Version 12.00.21005.1
Copyright (C) Microsoft Corporation.  All rights reserved.

[  2%] Built target models
[  3%] Automatic moc for target openbr
[  3%] Built target openbr_automoc
[  4%] Building CXX object openbr/CMakeFiles/openbr.dir/plugins/classification/cascade_classifier.cpp.obj
cascade_classifier.cpp
C:\openbr\openbr\plugins\classification\cascade_classifier.cpp(229) : error C2660: 'br::Classifier::train' : function does not take 1 arguments
NMAKE : fatal error U1077: 'C:\PROGRA~2\MICROS~2.0\VC\bin\X86_AM~1\cl.exe' : return code '0x2'
Stop.
NMAKE : fatal error U1077: '"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\BIN\nmake.exe"' : return code '0x2'
Stop.
NMAKE : fatal error U1077: '"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\BIN\nmake.exe"' : return code '0x2'
Stop.

这是它出错的地方：

void train(const TemplateList &data)
{
        foreach (const Template &t, data)
            t.file.get<float>("Label") == 1.0f ? posImages.append(t) : negImages.append(t);

        qDebug() << "Total images:" << data.size()
                 << "\nTotal positive images:" << posImages.size()
                 << "\nTotal negative images:" << negImages.size();

        posIndices = Common::RandSample(posImages.size(), posImages.size(), true);
        negIndices = Common::RandSample(negImages.size(), negImages.size(), true);

        stages.reserve(numStages);
        for (int i = 0; i < numStages; i++) {
            qDebug() << "===== TRAINING" << i << "stage =====";
            qDebug() << "<BEGIN";

            Classifier *next_stage = Classifier::make(stageDescription, NULL);
            stages.append(next_stage);

            float currFAR = getSamples();

            if (currFAR < maxFAR && !requireAllStages) {
                qDebug() << "FAR is below required level! Terminating early";
                return;
            }

            stages.last()->train(posSamples + negSamples);

            qDebug() << "END>";
        }
    }

无效序列（常量模板列表和数据）
{
foreach（常数模板和t、数据）
t、 file.get（“Label”）==1.0f？posImages.append（t）：negmimages.append（t）；
qDebug（）你试过调试吗？例如，从函数中删除除errorneos行以外的所有代码。我有点放弃了。问题是它是一个库，在构建时超过1GB。因为训练分类器是计算机视觉识别事物的基础，我不可能删除它。我要自己做一个年龄估计算法不w、 你试过调试吗？例如，从函数中删除除errorneos行以外的所有代码。我有点放弃了。问题是它是一个库，构建时超过1GB。因为训练分类器是计算机视觉识别事物的基础，我不可能删除它。我要自己做一个年龄估计算法噢