下载地址:我看的书是谭浩强的《C++面向对象程序设计》相对计科的书少了前六章直接从对象讲起,这本书也是本班使用人数最多的一本。
B打头的是《C++面向对象程序设计》书中的例子我写了注释和重要的地方一二章免了太简单从关于类与对象的进一步讨论开始写的后期还会更新。
数字打头的是每张后头规模大一点的习题前三章的后期也会更新。
编译环境:microsoftvisualstudio2005或以上版本devc++vc6.0都不可以。
vs2005下载地址ftp://222.199.239.199/Pub/4-Software/8_编程开发/VisualStudio2005/(本校ftp免流量)。
注意:调试程序时多线程调试一定要设为mtd银行排队叫号系统演示开发环境为microsoftvisualstudio2005C++窗体应用程序有mfc基础和vb基础理解实践触发编程的同学可以看看
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2019年三个省份的物联网技术应用与维护赛题,两套新设备的题目,包括物联网工程设计、物联网工程环境安装部署、物联网感知层设备配置与调试、pc端与移动端开发新设备,新设备两个高职题一共四套题
2025/6/17 11:22:37 3.48MB 物联网 中职 高职 技能大赛
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C++轨迹优化软件PSOPT使用手册,其功能类似于开源软件GPOPS,不同的是使用C++开发的。
2025/6/17 11:39:24 1.95MB C++; PSOPT; 使用手册; GPOPS
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在计算机视觉领域,图像配准是一项关键任务,它涉及到将多张图像对齐,以便进行比较、融合或分析。
OpenCV(开源计算机视觉库)提供了一系列工具和算法来执行这项工作,其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准,并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术,它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论,傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域,其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节,低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中,可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示,结果是一个复数矩阵,包含了图像的所有频率成分。
然后,为了进行相位相关,我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘,然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中,可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤,它实现了复数乘法,并且可以指定是否进行对位相加,这是计算互相关的必要条件。
接下来,我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值,该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值,我们可以确定图像的位移量。
通常,这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数,可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中,可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性,可以采用滤波器(如高斯滤波器)预处理图像,降低噪声影响。
此外,还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计,以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中,需要注意以下几点:1.图像尺寸:为了进行傅里叶变换,通常需要将图像尺寸调整为2的幂,OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充:如果图像尺寸不是2的幂,OpenCV会在边缘添加零,以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化:为了使相位相关结果更具可比性,通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数,可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中,实现精确对齐。
总结来说,OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具,尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤,开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。
2025/6/17 6:37:22 204KB OpenCV 相位相关 图像配准
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H+是一个完全响应式,基于Bootstrap3.3.6最新版本开发的扁平化主题,她采用了主流的左右两栏式布局,使用了Html5+CSS3等现代技术,她提供了诸多的强大的可以重新组合的UI组件,并集成了最新的jQuery版本(v2.1.4),当然,也集成了很多功能强大,用途广泛的jQuery插件,她可以用于所有的Web应用程序,如网站管理后台,网站会员中心,CMS,CRM,OA等等,当然,您也可以对她进行深度定制,以做出更强系统。
2025/6/17 6:28:33 298KB hplus 开发 说明文档
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ubuntu下交叉编译mysql的C语言程序到ARM开发板,文档中有详细具体步骤。
2025/6/17 5:47:30 78KB ubuntu mysql c
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高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。
为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。
在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。
服务器架构业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。
一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构,需要有均衡负载,数据库需要主从集群,nosql缓存需要主从集群,静态文件需要上传cdn,这些都是能
2025/6/17 5:06:55 204KB 大话程序猿眼里的高并发架构
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程序Demo是实现一个简单的C/S聊天室的应用,每个客户端该包含两条线程:一条负责生成主界面,响应用户动作,并将用户输入的数据写入Socket对应的输出流中;
另一条负责读取Socket对应的输入流中的数据(从服务器发送过来的数据),并负责将这些数据在程序界面上显示出来。
客户端程序是一个Android应用,因此需要创建一个Android项目,这个Android应用的界面中包含两个文本框:一个用于接收用户的输入;
另一个用于显示聊天信息。
界面中还有一个按钮,当用户单击该按钮时,程序向服务器发送聊天信息。
2025/6/17 4:53:10 21.51MB Android 网络聊天室
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采用51单片机,完成篮球比赛的计时和计分,给出了Proteus仿真硬件和Keilc开发的软件。
2025/6/17 4:42:45 71KB 51 单片机 Proteus 代码
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一个解决threeJs模块化开发问题的webpack插件
2025/6/17 3:21:20 14KB JavaScript开发-构建工具
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡