ollvm 13.x 编译后的clang , 替换ndk里面的clang 即可直接使用ollvm。 将编译好的 clang、clang-format、clang++ 这三个文件复制到 AndroidStudio使用的NDK目录 …/toolchains/llvm/prebuilt/darwin-x86_64/bin文件夹下，存在同名文件需要替换掉。 (替换之前别忘了备份原文件哦) 需要注意对应的clang版本 需要找比较接近的ndk版本, clang 13.0.1 接近的ndk版本是 23.2.8568313 （clang 版本是12.0.9。 原文链接：https://blog.csdn.net/u013170

JsonCpp是一个开源库，专为C++设计，用于解析和生成JSON（JavaScript Object Notation）数据格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，被广泛应用于Web服务和应用程序之间的数据通信。JsonCpp库提供了方便的API，使C++开发者能够轻松地处理JSON数据。 在标题“JsonCpp下载直接使用”中，我们可以理解为提供的资源是一个可以直接集成到C++项目的JsonCpp库版本。这意味着无需从源代码编译，而是可以直接将头文件（.hpp）和源文件（.cpp）添加到您的项目中，进行编译链接，从而快速实现JSON功能。 描述提到“资源是已经生成好的文件，是可直接包含使用的 jsoncpp 头文件(.hpp)和源文件(.cpp)”，这表明我们可以在项目中通过`#include`指令引入头文件，然后利用JsonCpp提供的类和函数来解析或生成JSON数据。例如，可以使用`Json::Value`作为JSON值的容器，以及`Json::Reader`和`Json::Writer`来进行读写操作。 在C++中使用JsonCpp时，首先需要包含所需的头文件，如``，然后可以创建`Json::Value`对象来表示JSON数据。例如： ```cpp #include Json::Value root; root["key"] = "value"; ``` 对于JSON解析，可以使用`Json::Reader`： ```cpp std::string jsonString = "{\"key\":\"value\"}"; Json::Reader reader; bool parsingSuccessful = reader.parse(jsonString, root); if (!parsingSuccessful) { // 处理错误 } ``` 对于JSON生成，可以使用`Json::StyledStreamWriter`（也称为`Json::writerStream`）： ```cpp Json::FastWriter writer; std::string jsonString = writer.write(root); ``` JsonCpp还支持更复杂的JSON操作，如遍历JSON对象、处理数组、转换数据类型等。在实际应用中，可以根据需求对JsonCpp提供的API进行深入学习和利用，以满足各种JSON处理需求。 标签“json c++”明确了这是关于C++与JSON交互的库，表明JsonCpp是C++程序员处理JSON数据的一个重要工具。 在提供的文件列表中，我们看到`jsoncpp.cpp`和`json`可能是JsonCpp库的实现文件。通常，`jsoncpp.cpp`包含了JsonCpp库的主要实现代码，而`json`可能是指向其他JsonCpp相关文件的路径，或者是一个包含其他JsonCpp相关配置或辅助文件的目录。 JsonCpp是一个方便C++开发人员处理JSON的库，提供了直接包含使用的头文件和源文件，简化了集成过程。通过理解和掌握JsonCpp的API，可以高效地在C++项目中实现JSON数据的序列化和反序列化。

vs2015(vc14)编译好可以直接使用的dlib库(包含编译方法说明文档)，此处对应dlib版本是19.20，release和debug库都已经编译好，可以在vs2015直接使用，里面有如何在vs中编译dlib的方法文档，用户也可以直接根据文档进行编译自己需要的版本

在图像处理领域，图像融合是一项关键技术，它涉及将多个源图像的信息有效地整合在一起，以创建一个包含更多细节和更全面信息的新图像。本资源提供的压缩包"图像融合领域常用的测试集（已配准 可直接使用）"显然是为了支持研究人员和开发者在图像融合算法的开发与评估中使用。下面我们将详细探讨图像融合、配准以及测试集的重要性。 图像融合是通过结合来自不同传感器、不同时间或不同视角的多张图像，提取各自的优势，生成一个综合图像的过程。这种技术广泛应用于遥感、医学成像、计算机视觉等多个领域。例如，在遥感中，可见光图像和红外图像的融合可以提供更丰富的地表信息；在医学成像中，MRI和CT图像的融合有助于医生更准确地定位病变位置。 “已配准”是这个测试集的一个关键特性。图像配准是指将多张图像对齐，使其具有相同的几何结构。在图像融合中，配准至关重要，因为如果不进行配准，图像的对应部分可能不匹配，导致融合结果失真。配准方法包括基于特征的配准、基于区域的配准和基于变换模型的配准等，选择哪种方法取决于图像的特性和应用场景。 测试集在图像融合研究中起着决定性作用。一个良好的测试集应包含各种场景、条件和类型的图像，以便评估融合算法的性能。这些测试集通常会提供不同分辨率、不同光照条件、不同角度和不同传感器获取的图像对。在这个“MIX”压缩包中，我们可以期待找到这样的多样化图像集合，它可以帮助开发者测试其融合算法在不同情况下的表现，从而优化算法并提高其泛化能力。 对于测试集的评价，通常使用一些客观指标，如互信息、均方误差(MSE)、结构相似度指数(SSIM)等。这些指标可以帮助量化融合结果的质量，比如对比度、清晰度、保真度等方面。同时，主观评价也是重要的，通过视觉检查来评估融合图像是否自然、是否有信息损失等。 这个“图像融合领域常用的测试集（已配准 可直接使用）”为研究者和开发者提供了一个宝贵的资源，可以加速图像融合技术的发展和改进。使用这个测试集，他们能够便捷地验证和比较不同融合算法的效果，推动图像处理技术的进步。在实际应用中，优秀的图像融合技术不仅可以提升数据的解释性和分析的准确性，还能为各种领域的决策提供强有力的支持。

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原文链接：https://qihongtao.blog.csdn.net/article/details/134978662?spm=1001.2014.3001.5502 sm2+openssl.zip 使用C++实现的openssl调用sm2实现文件签名的功能。 C++源代代码可以直接使用。也上传了openssl1.1.1的头文件、lib文件和dll文件。 因为国产化原因，项目中需要使用国标sm2签名算法对文件进行签名和验签。OpenSSL 1.1.1版本提供了对国密SM2算法的支持，在之前的版本openssl不支持。 关注公众号 QTShared，后台私信留言免费获取。

opencv4.7+扩展库，已编译可直接使用C++

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开发平台是TMS320F28335，编程语言是C语言，此代码可以直接使用，希望可以帮助到大家