Python 带有OpenCV未定义符号的Tensorflow自定义op

我正在为Tensorflow编写一个自定义操作，它应该加载一个视频。为此，我需要包括OpenCV

目前，该操作只是尝试打开一个视频捕获，并返回一个空张量

这里是C++代码：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"


#include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/shape_inference.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h"

#include <iostream>

using namespace tensorflow;
using namespace cv;
using namespace std;

using shape_inference::ShapeHandle;
using shape_inference::DimensionHandle;

REGISTER_OP("LoadVideo")
    .Input("filename: string")
    .Output("frame: float32")
    .SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) {
        TensorShape outputTensorShape({224, 224, 3});
        ShapeHandle outputShapeHandle;
        c->MakeShapeFromTensorShape(outputTensorShape, &outputShapeHandle);
        c->set_output(0, outputShapeHandle);
        return Status::OK();
    });

class LoadVideoOp : public OpKernel {
 public:
  explicit LoadVideoOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {}

  void Compute(OpKernelContext* context) override {
    // Grab the input tensor
    const Tensor& input_tensor = context->input(0);
    auto input = input_tensor.flat<string>();
    string filename = input(0);

    VideoCapture cap = VideoCapture("data/0eRkpTGq5pA.mp4");

    Tensor* output_tensor = NULL;
    OP_REQUIRES_OK(context, context->allocate_output(0, {224, 224, 3}, &output_tensor));

  }
};

REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("LoadVideo").Device(DEVICE_CPU), LoadVideoOp);

当我将编译后的代码加载到Python脚本中（使用tf.load_op_library）并尝试运行op时，我得到以下错误：

tensorflow.python.framework.errors\u impl.NotFoundError:lib/ops/load\u video.so:undefined symbol:\u ZN2cv12VideoCaptureC1ERKNSt7\u CXX1112基本\u stringIcSt11char\u TraitSiceee

<>看起来编译的C++代码不能访问适当的OpenCV对象。我对C++编译和链接了解不多，所以问题可能是我错误地编译了自定义的OP。 你能不能帮我把op编译成这样，这样它就可以被tensorflow成功加载和运行

编辑1:

这是我用来加载自定义op的Python脚本：

import tensorflow as tf
load_video_module = tf.load_op_library('lib/ops/load_video.so')
with tf.Session():
  x = load_video_module.load_video("data/0eRkpTGq5pA.mp4").eval()
  print(x)

<> >错误发生在第2行（即尝试加载编译后的C++代码）。

解决方案：

在重建OpenCV之后，我成功地编译并运行了自定义tensorflow op。编译命令是：

g++ -std=c++11 -ggdb -shared -I`python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.sysconfig.get_include())'` `pkg-config --cflags opencv` -o load_video.so load_video.cc `pkg-config --libs opencv` -fPIC

---

如果您在Linux上运行，请将cd刻录到包含视频文件的目录中，然后执行以下操作（不带括号）：

sudo chmod 777 (the name of your video file)

这将使您的程序能够访问视频文件。

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我不太了解C++，但是TensorFlow经常在拒绝许可时抛出这个错误，所以给它一个机会，祝你好运！p> 您可以使用

ldd

检查您的库是否需要缺少的库

只需检查

ldd load\u video.so

但是，您可能没有链接所使用的某些OpenCV方法需要的共享库

要确保链接并包含所需的每个库，您可以使用

pkg config

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手动删除指向OpenCV库的

-I

和

-l

标志，只需添加

pkg-config--libs--cflags-OpenCV

，它们为您完成了全部工作（包括和链接库）

我尝试过，但没有任何帮助。我认为问题发生在OpenCV尝试访问视频文件之前。堆栈跟踪是否指示代码中发生错误的某一行？对于TensorFlow，您可能会在堆栈跟踪的顶部找到它。OpenCV使用Python、java、C++和C++，所以我建议对于这样的事情，如果你想把OpenCV和TensorFlow结合起来，我建议你用Python、java或C编写所有的东西，不幸的是，我不能用其他方式来帮助。但我可以保证，如果您用Python编写所有内容，那么您的代码应该能够集成—这对我来说很有效！好的，当你完成后，如果有什么不同，请告诉我。

sudo chmod 777 (the name of your video file)