pcl 和opencv都是开源的算法库，在这两个库的基础上开发的项目，下面需要开发界面gui，最好能封装为dll，不同的算法调用传入传出，调用次数完全根据gui编程的来 下面记录一下摸索出的算法封装dll部分和调用两部分，opencv和pcl两个库通用。 一、算法封装部分 pcl1.8.1 vs2015 新建项目-Win32控制台应用程序，起名字和位置-确定-向导下一步-应用程序类型选DLL-空项
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2024-05-04 13:57:21
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在opencv的实际使用，经常遇到这种情况，自己在电脑上配置了opencv，写好了opencv的代码工程，在环境变量中加了opencv的dll的路径，这样可以在自己电脑上运行代码。但是如果将该工程拷贝到其他没有配置opencv的电脑上就无法运行。解决办法：在配置了opencv的电脑上（但是在环境变量中没有添加dll的路径），将调用相关函数的代码封装成函数，生成dll文件，拷贝到其他没配置openc
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2024-03-21 18:09:43
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有时候调用了第三方的dll，但是由于种种原因不希望让人看出来，需要将第三方dll封装到自己的dll里，在使用时，让别人只用你的dll，而不用调用你使用的第三方dll。 怎么实现？ 用静态编译的方式！最近由于项目需要，用VS2015+opencv2.4.13编程实现了静态编译生成自己的dll，这个dll相当于将opencv的部分功能封装到自己的dll中了（不要跟我说opencv开源，不需要封装到自己
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2024-10-10 16:31:39
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在Dll中使用Mdi窗体存在的问题
redcony ()
1． 不使用Build With Runtime Package：
1．1 需要把Application全局变量传人Dll并覆盖原有的Application，在Dll退出时还原（跟踪代码发现还原后DLL的Application变量仍然是NULL） 才能创建MdiChild 窗体
1．2 创建的子窗体在主程序中
# Python OpenCV 封装
## 导言
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行的开源计算机视觉库。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以帮助开发者快速实现各种视觉应用。在 Python 中，OpenCV 也提供了相应的接口，让开发者可以方便地使用这些功能。然而，有时候我们可能需要对 OpenCV 进行封装，以便在项目中更好地使用这些功能。本文将介绍如何使用 Py
原创
2024-03-14 05:26:09
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win10下编译opencv4.1.2，opencv_contrib for java写在之前编译前需要的环境准备拉取opencv,opencv_contrib源码cmake相关参数配置写在最后 写在之前opencv是一个开源跨平台的计算机视觉库，使用C,C++编写轻量且高效可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上，他实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算
基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例 文章目录基于C++与OpenCV的模板匹配学习（1）OpenCV matchTemplate()示例前言一、模板匹配1.1 概念1.2 基于灰度值的模板匹配1.2.1 差值平方和SAD与SSD1.2.2 归一化互相关系数NCC1.3 基于边缘的模板匹配二、OpenCV matchTemplate示例2.1
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2024-02-20 21:53:35
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OpenCV形态学操作——开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽一、学习目标二、各种操作简介三、综合实例 一、学习目标理解什么是开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽学会使用OpenCV实现上述的图像形态学操作使用综合性的例子进行实验二、各种操作简介1、开运算开运算：先腐蚀后膨胀，表达公式为：dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element
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2024-05-02 17:12:03
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图像处理之 模型匹配有关知识1.相关API：2.模板匹配的几种算法： 1.平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF， 2.标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED （这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.）3.相关匹配method=CV_TM_CCORR， 4.标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED （这类方法采
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2024-04-11 22:13:41
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最近开始着手做上位机界面，开始将之前写好的c++项目打包DLL（动态链接库文件），以供其他的vs项目使用。已经经过验证，自己在打包的过程中出现了一些问题，此博客用来记录问题以及打包过程。 1、打开VS2015，点击：新建—》项目—》VC+±-》win32项目–》下一步-，选择DLL，将下面的对勾画上。 项目新建完成。 2、完成创建项目之后，自动生成一些文件。dllmain文件相当于之前常规项目的m
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2024-04-25 17:33:16
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文章目录1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解（3）代码实战4.顶帽（1）顶帽=原图-开运算（2）函数讲解6.黑帽（1）黑帽=原图-闭运算（2）函数讲解7.总结 1.了解腐蚀和膨胀2.了解开运算和闭运算3.形态字梯度（1）形态字梯度=原图-腐蚀（2）函数讲解morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, a
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2024-03-15 21:23:20
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图像拼接|OpenCV3.4 stitching源码分析（一）续前言OpenCV与VLFeat的SIFT实现之对比opencvvlfeat参考 前言图像拼接|——OpenCV3.4 stitching模块分析（一）续 上一篇讲了OpenCV几种特征检测方法，其中默认的是surf算法，但个人感觉sift效果更好一些。实际上在很多计算机视觉项目中，特征检测更多使用的是vlfeat的sift实现，下面
需要声明的是：1）官网下载的已经编译好了的opencv只提供了x64编译版本库，未提供x86编译版本的，如果需要在x86平台上使用opencv，那就得自己手动编译opencv源码为32位。2）官网下载的已经编译好了的opencv目录下有vc14跟vc15两个目录，这两个目录分别存放的是经过vs2015编译的库跟经过vs2017编译的库。调用别人的库只要环境配置好了就可以在任意IDE调用，编译好的库
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2024-09-25 07:43:19
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# PyTorch模型封装：让深度学习模型更加高效
在机器学习和深度学习的应用中，封装模型是一项重要的工作。通过对模型的封装，我们可以简化模型的使用，提升代码的可读性和重用性。本文将介绍如何在PyTorch中封装模型，并提供相应的代码示例。
## 模型封装的意义
封装是面向对象编程（OOP）中的一种重要原则，它可以将数据和操作数据的代码组织在一起。在深度学习中，封装模型的好处主要体现在以下几
在当今深度学习领域，PyTorch使用得越来越广泛。随着模型复杂度的提升，如何将PyTorch模型封装成易于复用和部署的形式，成为了一个重要的技术挑战。本文将详细介绍“PyTorch模型封装”的解决方案，依照环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展的结构进行深入探讨。以下内容将会涵盖所有关键环节，以助于读者更好地理解这一过程。
## 环境准备
首先，我们需要确保开发环境的兼容
本文主要记录一下学习swoole的过程、填过的坑以及swoole究竟有多么强大！ 首先说一下对swoole的理解：披着PHP外衣的C程序。很多PHPer朋友看到swoole提供的强大功能、外界对其的崇拜便跃跃欲试的安装、调 试其demo、编写新功能，然后兴奋的奔走相告。没过几天当你按照自己的理解继续用swoole时，发现代码并没有按照自己的预期运行，然后开始破口大 骂，什么破东西呀，代
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2024-09-01 20:44:48
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将现有框架封装进module层新建一个空项目引入框架在主module(app)的build.gradle中引入开源框架dependencies {
compile fileTree(include: ['*.jar'], dir: 'libs')
testCompile 'junit:junit:4.12'
compile 'com.android.
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2024-07-23 09:02:21
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我遇到的问题基本在这篇博文里解决了，非常感谢博主，收藏了！！！我想大家都非常有兴趣使用opencv的haas-like features来训练一个分类器，但在使用过程并不像网上的教程说的那么一番风顺，这篇博文我主要说下大概的训练过程，以及训练过程中遇到的问题和我的解决方案。这里准备数据样本正样本：我准备了5085个人脸，人脸样本的准备我是通过opencv 的人脸检测器 来截取，然后缩放到24*24
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2024-03-07 19:28:04
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目标检测分为三个步骤：1、 样本的创建2、 训练分类器3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中还有很多物品需要识别，所以，我们需要自己做个xml的检测文档。一、正负样本的创建1、首先就是图片库了，下载 face 和 nonface 库作为
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2023-12-23 19:26:25
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-----2022.10.10 更新yolov5-seg的实例分割模型部署：-----2022.07.25 更新了下yolov7的部署，有需要的自取-----2021.11.01更新说明由于yolov5在6.0版本增加了对opencv的支持，所以模型部署1-3适用于4.0和5.0版本的修改，6.0版本的可以看这里：建议直接走6.0的版本，省事opencv 读取YOLOV5导出模型失败的原因及其修改
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2024-05-13 10:42:28
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