[ffmpeg 扩展第三方库编译系列] 关于libopenjpeg mingw32编译问题

在mingw32假设想编译libopenjpeg 会比較麻烦

会出现undefined reference to `[email protected]‘ 等错误

因此编译时候须要make CFLAGS="-DWIN32 -DOPJ_STATIC $CFLAGS" 就可以

时间: 2024-10-25 17:58:42

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在编译前最好先看一下帮助 ./configure --help 開始编译 ./configure  --disable-shared --disable-cxx \ --disable-csharp --disable-java --disable-python --disable-ruby \ --disable-imlib2 --disable-doc  \ --enable-win32 \ --build=mingw32 联系方式:[email protected] QQ:51454000

[ffmpeg 扩展第三方库编译系列] frei0r mingw32 下编译问题

在编译安装frei0r的时候遇到两个错误地方, 两个都是在install的时候. 一開始编译都非常顺利,输入了 make install之后就走开了,回来一看,报错误. 提示mkdir -p //usr/local/lib/frei0r-1错误,让我百思不得其解,一開始以为我手动创建就能够,于是到相关文件夹下创建了该文件夹. 再次install的时候还是不行. 于是我就想着去找百度,谷歌.最终有解决的方法 是一下src/Makefile下的$(DESTDIR)/$(plugindir)多了一个/

VLC 重新编译第三方库的预编译包contrib

VLC的引用了很多开源的第三方库,均放到VLC目录下的contrib中(本来开始编译是2.1.x以上版本,以前或以后可能会变化),在Windows版本编译中,contrib文件夹中仅仅下载VLC官网上已经编译好的预编译包后解压到该目录下,要修改编译脚本(compile.sh和 contrib/src下的main.mak)为fetch所有第三方包中,下载后开始自动编译(由main.mak和contrib/src/***/rules.mak控制). 一旦编译通过,一般来说,在下一次执行VLC编译脚本

055 Python第三方库安装

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自制带第三方库的FFmpeg SDK

一.第三方库的编译与安装 1. libfaac # tar -zxvf faac-1.28.tar.gz # cd faac-1.28 # ./configure --prefix=/opt/YOUR_SDK_INSTALL_DIRECTORY --enable-static --disable-shared # make; make install 2. libmp3lame # tar -zxvf lame-3.98.4.tar.gz # cd lame-3.98.4 # ./configu

[jetbrains系列] 外链第三方库+代码补全设置

jetbrains系列的IDE真的是太好用了,有种相见恨晚的感觉. 在开发过程中第三方库是必不可少的,在开发的时候如果有一个可以补全的IDE可以节省查文档的时间. 举个例子:给pycharm配pyspark的环境变量,并且设置代码补全.最终结果应该是这样的: 首先配置的是第三方库的编译(解释)支持,在Run/Edit Configurations里.点+号添加一个新的配置. 在Configuration选项卡里找到Environment中的Environment variables,如下编辑:

cocos2d-x 3.0 引用第三方库 及编译成apk时android mk文件写法

cocos2d-x 3.0 中,如果你需要使用CocosStudio.Extensions扩展库 等等,都需要自己手动添加. 添加步骤如下:(比如说现在我要添加libExtensions,libCocosStudio , libGUI) 1.添加附加项目 右击解决方案--->添加现有项目--->添加:项目目录\cocos2d\extensions\proj.win32\libExtensions,然后你会发现左边多了一个libExtensions扩展库 右击解决方案--->添加现有项目-

python第三方库系列之十七--multiprocessing库

说到并发,我们想到多线程和多进程. 那到底使用多进程还是多线程呢?这得看情况.我们的程序一般分为: 1)耗网络的(有很大一部分时间是在网络交互): 2)耗CPU的(得充分利用多核) 在第一种情况,时间大部分被网络延时占用,所以使用多线程和多进程都差不多. 在第二种情况,时间的长短由CPU是否被充分利用决定,看<python第三方库系列之十二--多线程threading库>可知,多线程会出现锁机制,所以多进程更胜一筹,充分利用了CPU,节省了时间. 以下是一个多进程例子: #coding=utf