在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了大量的计算机视觉和图像处理算法，被广泛应用于学术研究和工业应用。Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，它在科研和工程计算领域同样具有极高的普及率。Matlab通过其丰富的工具箱支持多种算法，其中也包括与OpenCV的交互。 本文介绍了一种无需在系统中安装OpenCV，也不需要进行复杂编译过程的方法，使得Matlab可以直接调用OpenCV中的函数。这一过程极大地简化了两种强大工具的结合使用，使得开发者能够更专注于算法的实现，而无需在配置环境上花费过多时间。 我们要了解的是OpenCV库的构成。OpenCV由许多模块组成，包括核心模块（core）、图像处理模块（imgproc）、视频分析模块（video）、2D特征框架（features2d）、相机标定和3D重建模块（calib3d）等。这些模块提供了从基本的图像处理功能到高级的计算机视觉算法的各种实现。 Matlab调用OpenCV函数的关键在于，如何让Matlab能够找到并使用OpenCV的库文件。在通常情况下，要让Matlab使用OpenCV库，需要进行安装OpenCV库，配置Matlab的配置文件，将OpenCV的动态链接库（DLL）文件路径加入到Matlab的环境变量中。而本文介绍的方法，可以跳过这些繁琐的步骤。 该方法的核心在于使用一个特殊的Matlab工具箱，该工具箱能够将OpenCV的DLL文件动态加载到Matlab中。这意味着，用户无需对现有的Matlab环境进行任何改动，也不需要在计算机上安装OpenCV，即可在Matlab脚本或函数中直接使用OpenCV提供的功能。这得益于Matlab的动态链接功能（calllib）以及对C++接口的支持。 教程中应该包含了以下方面的内容： 1. Matlab与OpenCV结合使用的背景和意义。 2. 介绍免安装、免编译的Matlab调用OpenCV函数的基本原理。 3. 详细指导如何设置Matlab环境，以便加载OpenCV的DLL文件。 4. 提供测试用例代码，帮助用户理解如何在Matlab中调用具体的OpenCV函数，比如图像读取、颜色空间转换、边缘检测、特征提取等。 5. 讨论在使用过程中可能遇到的问题，以及相应的解决方案或调试技巧。 6. 可能还会包括一些高级应用示例，展示如何利用OpenCV在Matlab中实现更复杂的功能。 通过这种方式，Matlab用户不仅可以利用OpenCV强大的功能，还能保持开发环境的整洁，便于维护和部署。这对于需要在Matlab环境下进行计算机视觉或图像处理研究和开发的用户来说，是一条捷径。 此外，教程的发布形式也非常关键。一个好的教程不仅仅是代码的堆砌，更应该是经过精心设计的，包含有清晰的步骤说明和实例演示。这样的教程能够帮助读者快速上手，有效减少学习成本，提高开发效率。 这种方法为Matlab用户开辟了一种全新的使用OpenCV的方式，大大降低了使用的门槛，使得用户可以更加专注于算法的开发和研究，而无需过多地担心环境配置和兼容性问题。这种结合使得Matlab成为了一个更为强大的开发和研究平台，对于促进计算机视觉和图像处理的研究和应用具有重要的意义。

在Qt5.2.0环境下编译通过qwtplot3d-0.2.7是一项对初学者来说可能颇具挑战性的任务。QwtPlot3D是一个用于Qt应用程序的开源库，它提供了丰富的3D绘图功能，使得开发人员能够创建交互式的三维图形。在本文中，我们将深入探讨如何在Qt5.2.0环境下配置和编译qwtplot3d-0.2.7，以及相关的3D图形编程概念。 确保你已经安装了Qt5.2.0开发环境，包括Qt Creator和相关工具链，如MinGW或MSVC。这些组件是编译任何Qt项目的基础。你可以从Qt官方网站下载安装包，并按照向导进行安装。 接下来，我们需要下载qwtplot3d-0.2.7源代码。这个版本的QwtPlot3D包含了各种3D绘图类，如线框模型、表面图、条形图等，可以极大地丰富你的图形界面。将下载的压缩包解压到一个方便的位置，比如你的Qt项目目录下。 在Qt Creator中，选择“文件”>“新建文件或项目”，然后选择“导入项目”>“现有项目”。浏览到qwtplot3d-0.2.7目录，选择.pro文件，然后点击“打开”。这将加载QwtPlot3D项目到Qt Creator。 为了编译QwtPlot3D，你需要确保已经安装了Qwt库。Qwt是Qt的一个扩展库，提供了丰富的2D图表和仪表盘功能。如果你还没有安装，可以从Qwt官方网站下载并按照指示进行安装。确保将Qwt的库路径添加到Qt Creator的项目配置中。 在Qt Creator的项目设置中，找到“构建步骤”部分，添加新的“Qt moc”步骤，指向qwtplot3d源代码中的头文件。接着，添加“编译器”步骤以编译源代码，并添加“链接器”步骤来链接Qwt和Qt库。确保正确设置输入和输出文件，以及库的路径。 完成配置后，点击“构建”按钮编译项目。如果编译过程中出现错误，检查你的Qt和Qwt配置，以及系统环境变量是否正确设置。错误可能包括找不到库文件、包含文件或链接问题。 一旦编译成功，你就可以在自己的Qt项目中使用QwtPlot3D了。在你的.pro文件中添加QwtPlot3D库的路径，并在源代码中包含必要的头文件。例如，你可以使用`#include `来引入基本的3D绘图功能。 使用QwtPlot3D时，你可以创建QwtPlot3D对象，设置坐标轴、颜色方案和数据源。例如，你可以创建一个3D线框图： ```cpp QwtPlot3D *plot = new QwtPlot3D(this); plot->setAxisScaleEngine(QwtPlot::xBottom, new QwtLog10ScaleEngine()); plot->setAxisScaleEngine(QwtPlot::yLeft, new QwtLog10ScaleEngine()); plot->setAxisScaleEngine(QwtPlot::zRight, new QwtLog10ScaleEngine()); QwtPoint3D *data = new QwtPoint3D[100]; // 填充数据... QwtPlotGrid *grid = new QwtPlotGrid(); grid->attach(plot); plot->insertLegend(new QwtLegend(), QwtPlot::TopRight); ``` 然后，你可以根据需求添加更多的3D元素，如曲线、曲面等，实现复杂的3D可视化。 通过在Qt5.2.0环境下编译qwtplot3d-0.2.7，你可以利用其强大的3D绘图功能为你的应用程序增添视觉吸引力。虽然过程中可能会遇到一些挑战，但熟悉Qt和QwtPlot3D的API后，你会发现它们是非常强大且灵活的工具。在实践中不断探索和学习，你将在3D图形编程领域取得更大的成就。

正在使用opencv进行开发，或者正在学习opencv的小伙伴们，肯定知道当前opencv官网提供的opencv现有库中，不能满足我们对Opencv整体的学习需要，如CNN::CUDA,thinning()函数等，如果要使用完整的opencv库，就得对相应的opencv拓展模块contrib进行重新编译。但编译过程真的一言难尽，对于不熟悉cmake编译环境，或者visual studio的小伙伴们往往BUG频出。为了能解决大家在编译上的问题，减少不必要的时间浪费，这里博主为大家提供已经编译好的Opencv+contirb（411）的安装包。该安装包使用官网提供的opencv4.1.1+contirb4.1.1的源码使用cmake3.17.0和VS2017编译完成，实测可用，可直接下载。 该安装包内含： 1、opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe(官网提供的opencv411安装包) 2、已经编译完成的opencv411_contrib(内含x86、x64两个版本编译通过的install文件，以及opencv Debugx64的环境属性文件opencv_props）

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。OpenCV-contrib是其扩展模块，包含了更多实验性的功能和最新的研究结果。本资源是已经使用CMake工具在Visual Studio 2019环境下编译好的OpenCV与OpenCV-contrib的版本，特别适合于在Windows系统上使用VS进行开发。 CMake是一个开源的跨平台自动化构建系统，它不直接构建项目，而是生成针对特定IDE（如Visual Studio、Xcode等）的项目文件。CMake的优点在于它可以管理不同平台和编译器下的构建过程，使得项目配置更加统一和简化。 在VS2019中使用这个预编译的OpenCV库，首先需要了解如何配置C++项目以链接到这些库。以下是一步一步的配置步骤： 1. **创建新项目**：在VS2019中，选择“创建新项目”，然后选择C++的控制台应用程序或其他类型的项目。 2. **配置CMake**：如果项目使用CMake，需要在CMakeLists.txt文件中指定OpenCV库的位置。添加如下代码： ``` find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) target_link_libraries( ${OpenCV_LIBS}) ``` 这里的``应替换为你的项目名称。 3. **设置库路径**：在项目属性中，需要配置附加库目录，指向OpenCV的lib文件夹。同时，配置附加包含目录，指向头文件所在的include文件夹。 4. **使用OpenCV**：现在可以开始在代码中导入OpenCV头文件并使用库函数。例如： ```cpp #include #include int main() { cv::Mat img = cv::imread("image.jpg"); if (img.empty()) { std::cout << "无法读取图片" << std::endl; return -1; } cv::imshow("Image", img); cv::waitKey(0); return 0; } ``` 5. **运行与调试**：保存所有更改后，可以在VS2019中编译并运行项目。如果一切配置正确，程序将能够读取并显示图像。 在实际开发中，OpenCV可以应用于各种场景，如图像处理、特征检测、目标识别、视频分析等。OpenCV-contrib中的扩展模块提供了额外的功能，如深度学习模块（DNN）、XFeatures2D（特征检测与描述符）以及SIFT和SURF等经典算法。 注意，使用预编译库时，确保库版本与你的项目需求匹配，并且注意动态库与静态库的使用，这可能影响最终程序的大小和运行依赖。同时，对于OpenCV的更新版本，可能会有新的API和功能，因此定期检查官方文档和更新是很有必要的。 这个压缩包提供的预编译OpenCV与OpenCV-contrib库为开发者节省了编译时间，可以直接在VS2019项目中使用，提高了开发效率。只需正确配置项目，就可以充分利用OpenCV的强大功能进行计算机视觉相关的开发工作。

随着计算机视觉技术的快速发展，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）已成为该领域最为广泛使用的库之一。OpenCV是由一系列的C/C++函数和少量C++类构成了一个庞大的库，提供了丰富的计算机视觉和机器学习算法。最新版本的OpenCV4.7为用户提供了更多的功能与改进，特别适合需要高级图像处理和视频分析功能的开发者。 在Windows平台特别是使用Visual Studio（VS）作为开发环境的用户，常常需要一个预先编译好的OpenCV版本，以便能够迅速开始项目。本编译版OpenCV 4.7为VS2022环境量身打造，不仅包含了标准的OpenCV 4.7.0库，还加入了opencv-contrib-4.7.0扩展模块，这些额外的模块提供了许多高级功能，如深度学习、特征匹配、文本检测等。 此外，本编译版还包含CUDA库支持，这意味着它可以利用NVIDIA的GPU加速计算。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，使得开发者可以利用NVIDIA的GPU进行高性能计算。通过OpenCV与CUDA的结合，开发者可以大幅提升图像处理、视频分析及计算机视觉算法的执行速度，特别是在进行大规模数据处理和实时系统开发时，这种性能提升尤为显著。 编译版的安装和配置通常较为复杂，特别是涉及到环境变量的设置、库文件的链接等问题。然而，本编译版旨在简化这一过程，它已经预先配置好了所有必要的文件和设置，用户只需下载并解压缩，按照简单的指南操作后，即可在VS2022中顺利使用OpenCV 4.7的所有功能，无需担心底层的配置细节。 对于希望深入学习计算机视觉、进行图像处理、开发视觉检测系统或者需要利用GPU加速的用户来说，本编译版提供了一个高效、便捷的起点。它能够帮助用户快速搭建开发环境，缩短项目开发周期，并提供强大的库支持，以实现复杂的视觉处理任务。 在安装和使用过程中，用户需要注意文件名称列表中的opencv4.7.0，这是编译版的核心文件，其中包含了OpenCV库的所有二进制文件、头文件和库文件等。用户在配置项目时需要确保VS2022的项目属性中正确设置了包含目录和库目录，指定了相应的opencv_world470.lib和opencv_world470d.lib等库文件，并且正确引用了头文件。 此外，鉴于opencv-contrib-4.7.0模块的加入，用户还可以探索和使用许多高级和实验性的功能。例如，通过DNN模块可以利用深度神经网络进行图像和视频的分析处理。而随着机器学习在计算机视觉领域的不断发展，opencv-contrib模块将不断更新，提供更多的前沿功能。 CUDA库的支持对于使用NVIDIA GPU的用户来说是一大福音，它极大地提升了计算能力，尤其是在处理大规模数据时。例如，进行图像的实时处理和分析时，GPU加速可以显著提高帧率，这对于开发例如自动驾驶车辆的视觉系统、监控视频的实时分析以及医学图像处理等领域至关重要。 本编译版的OpenCV 4.7为VS2022环境下的计算机视觉开发者提供了一个功能强大、易于配置的开发平台。它不仅包含了大量的标准功能，还提供了opencv-contrib的高级特性以及GPU加速支持，极大地提高了开发效率和性能。

unluac是Lua 5.0到5.4的反编译器。 它在已经用标准Lua编译器编译的Lua块上运行。 它要求未从块中剥离调试信息。 （默认情况下，Lua编译器包含此调试信息。）该程序是用Java编写的。 下载部分提供了JAR软件包，因此您无需进行编译。 它从命令行运行，并接受一个参数：Lua块的文件名。 反编译的代码将打印到标准输出中。 这是unluac的用法示例：java -jar unluac.jar myfile.lua> myfile_decompiled.lua当前版本还对Lua 5.0和Lua 5.1很好地支持。 如果代码不使用太多的goto，则对更高版本的支持也很好。

CEF，全称Chromium Embedded Framework，是一个开源项目，它允许开发者将Google Chromium浏览器的核心功能嵌入到他们的应用程序中。CEF 102.0.5005.115是CEF的一个特定版本，该版本面向Linux 64位操作系统。这个版本的CEF自编译后，特别强调了对H.264视频编码的支持，这意味着它能够流畅地在嵌入式环境中播放H.264编码的视频内容。 H.264，也称为MPEG-4 Part 10或AVC（Advanced Video Coding），是一种高效的视频编码标准，广泛应用于高清视频流、DVD替代、互联网视频传输等领域。它的压缩效率高，能在较低带宽下提供高质量的视频体验。CEF对H.264的支持使得开发者无需额外的解码器就能在CEF应用程序中播放H.264编码的视频，极大地简化了开发流程并降低了系统资源的需求。 CEF与Chromium的关系在于，CEF是基于Chromium的源代码构建的，它继承了Chromium的Web渲染引擎Blink和JavaScript引擎V8。这样，CEF不仅可以处理HTML、CSS和JavaScript，还能利用Chromium的现代Web特性，如WebGL、WebAssembly等。对于开发者来说，这意味着他们可以创建具有现代Web界面的桌面应用程序，同时利用Chromium的性能和稳定性。 CEF的自编译过程涉及到获取源代码、配置编译选项、编译和链接等一系列步骤。在Linux环境下，通常需要安装必要的依赖库，例如GTK+、GLEW、FreeType等，以确保CEF能正常运行。自编译的优点在于可以根据具体需求定制CEF的功能，比如在这个案例中，就是特意增强了H.264视频播放能力。 压缩包中的"cef_binary_102.0.10+gf249b2e+chromium-102.0.5005.115_linux64_minimal"可能包含了CEF的基本库文件和必要的二进制组件，用于在Linux 64位系统上构建和运行CEF应用程序。开发者在使用这些文件时，需要根据自己的应用程序需求进行集成，并确保遵循CEF的许可协议。 CEF 102.0.5005.115 Linux64自编译版是一个强大的工具，它提供了Chromium的内核功能，特别是对H.264视频的支持，让开发者能够轻松地在Linux平台上创建具备高级Web交互性的桌面应用。通过自编译，开发者可以定制CEF以满足特定项目的需求，从而实现更高效、更优化的软件开发。

**编译好的dlib_for_VS2017** dlib是一个开源的C++库，由戴维·坎贝尔（Davis E. King）开发，它包含了大量的机器学习算法和工具，特别适合于图像处理和计算机视觉任务。在这个“dlib_for_VS2017”压缩包中，已经为Visual Studio 2017预编译了dlib库，旨在为初学者提供一个快速入门人脸检测等领域的便捷途径。 **dlib库介绍** dlib库的核心特点在于其强大的机器学习框架，其中包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。其中，dlib的面部识别功能是通过深度学习模型实现的，特别是使用了一个预先训练好的19层卷积神经网络（CNN），可以用于人脸检测和特征提取。此外，dlib还提供了丰富的接口，使得在C++项目中集成这些功能变得简单易行。 **VS2017支持** Visual Studio 2017是Microsoft开发的一款集成开发环境（IDE），广泛用于C++编程。dlib_for_VS2017预编译版本是针对这个IDE优化的，可以直接在VS2017中使用，无需用户自行编译dlib源代码，从而节省了配置和编译环境的时间，降低了入门门槛。 **压缩包内容详解** 1. **CPackSourceConfig.cmake** 和 **CPackConfig.cmake**：这是CMake打包工具的配置文件，用于控制构建过程和打包生成的安装程序的设置。 2. **cmake_install.cmake**：CMake的安装脚本，定义了如何将构建结果安装到目标位置。 3. **ZERO_CHECK.vcxproj.filters**、**PACKAGE.vcxproj.filters**、**INSTALL.vcxproj.filters**、**ALL_BUILD.vcxproj.filters**：这些是Visual Studio项目的过滤器文件，它们帮助组织和管理项目中的源文件和资源。 4. **Project.sln**：这是一个Visual Studio解决方案文件，包含了项目的所有组件和配置信息，可以通过VS2017直接打开并进行编译。 5. **CMakeCache.txt**：CMake的缓存文件，记录了编译时的配置选项和变量值。 6. **ZERO_CHECK.vcxproj**：这是一个小的CMake测试项目，用于检查C++标准库是否正确配置。 **使用步骤** 1. 解压下载的dlib_for_VS2017压缩包。 2. 打开Visual Studio 2017，加载Project.sln解决方案。 3. 在解决方案资源管理器中找到相关的项目，例如dlib的示例项目。 4. 编译并运行项目，体验dlib的人脸检测功能。 通过这个预编译版本，开发者可以更专注于实际的人脸检测应用开发，而不是花费时间在库的配置和编译上。这使得初学者能够更快地掌握dlib的用法，投入到实际的人工智能项目中去。

知识点内容： 1. 存储分配策略：编译器在处理程序代码时，会对数据空间进行存储分配，主要采用静态存储分配和动态存储分配两种方案。动态存储分配又可以分为栈式动态存储分配和堆式动态存储分配。 2. 规范规约：指的是最左规约，这种规约是最规范和统一的规约方式。 3. 编译程序的五个阶段：编译程序的工作过程可以划分为五个阶段，分别是词法分析、语法分析、语义分析与中间代码生成、代码优化及目标代码生成。除此之外，还有表格管理和出错处理。 4. 表达式的后缀式：后缀表达式（逆波兰表达式）是一种没有括号，运算符置于操作数之后的数学表达式。例如，对于表达式x+y*z/(a+b)，其后缀式为xyz*ab+/+。 5. 文法符号的属性：文法符号有两种属性，分别是综合属性和继承属性。 6. 数组地址的计算：数组元素的地址计算依赖于数组的存放方式，对于按行存放的二维数组a[1..15,1..20]，其元素a[i，j]的地址计算公式为a+(i-1)*20+j-1。 7. 局部优化：局部优化是对程序中基本块范围内的优化，这是一种局限于局部范围的优化方式。 8. 词法规则的描述：词法规则通常可以用正规式描述，正规文法和自动机来描述；语法规则通常用2型文法来描述；语义规则通常用属性文法来描述。 9. 规范推导：规范推导是指从左到右的推导过程。 10. 编译过程的五个阶段：编译过程可以分为词法分析、语法分析、语义分析、优化和目标代码生成五个阶段。 11. 二义性文法：如果一个文法存在某个句子对应两棵不同的语法树，则称这个文法是二义性的。 12. 语句的分类：从功能上说，程序语言的语句大体可以分为声明语句和执行语句两大类。 13. 语法分析器的输入输出：语法分析器的输入是词法单元流，输出是语法分析树或其他结构。 14. 扫描器的任务：扫描器的任务是从输入的字符流中识别出一个个词法单元。 15. 符号表：符号表中的信息栏中登记了每个名字的有关性质，例如类型、作用域等。 16. 过程的DISPLAY表：一个过程相应的DISPLAY表的内容包含了过程内使用的局部变量信息等。 17. 最左直接短语：一个句型的最左直接短语称为句型的最左直接短语。 18. 动态存储分配：常用的两种动态存贮分配办法是栈式动态分配和堆式动态分配。 19. 名字的属性：一个名字的属性包括综合属性和继承属性。 20. 参数传递方式：常用的参数传递方式有值传递、引用传递和名传递。 21. 优化的级别：根据优化所涉及的程序范围，可将优化分为局部优化、全局优化和机器相关优化三个级别。 22. 语法分析方法：语法分析的方法大致可分为两类，一类是自顶向下分析法，另一类是自底向上分析法。 23. 预测分析程序：预测分析程序是使用一张预测分析表和一个栈进行联合控制的。 24. 状态转换图：一张转换图只包含有限个状态，其中一个被认为是初始态；而且实际上至少要有一个接受态。 25. 语法规则：语法分析是依据语言的语法规则进行的。中间代码产生是依据语言的语义规则进行的。 26. 文法的类型：对于文法G，仅含终结符号的句型称为终结符串。 27. 自上而下分析法：自上而下分析法是指从最高层的文法符号开始向下进行分析的方法。 28. 语法分析器的输入输出：语法分析器的输入是词法单元流，其输出是语法分析树或其他结构。 29. 局部优化：局限于基本块范围的优化称为局部优化。 30. 预测分析表：预测分析程序是使用一张预测分析表和一个栈进行联合控制的。 重要知识点包括编译过程的各个阶段，存储分配策略，文法属性，优化级别，以及语法分析方法等。这些知识点涵盖了编译原理的核心概念，对于理解编译器的设计和实现至关重要。

一、资源简介 msinttypes-r26.zip 是Google为微软编译器（MSVC）提供的C99标准头文件 `stdint.h` 和 `stddef.h` 的实现库，专门解决旧版Visual Studio（如VS2008）因缺少 `stdint.h` 导致的编译错误： ```cpp fatal error C1083: 无法打开包括文件: “stdint.h”: No such file or directory ``` 适用于 **VS2003~VS2015**，完美支持C99定义的精确宽度整数类型（如 `int8_t`、`uint32_t`），确保跨平台代码在Windows平台上的兼容性。 二、核心功能 1. 修复C99头文件缺失： - 提供完整的 `stdint.h`，包含62个C99标准整数类型（如 `int_least16_t`、`uint_fast64_t`）。 - 补充 `stddef.h` 中缺失的 `offsetof` 宏正确实现。 2. 微软平台适配： - 通过条件编译兼容不同MSVC版本（`_MSC_VER` 宏判断）。 - 映射Windows原生类型（如 `size_t` 对应 `unsigned int`，64位系统自动适配 `__int64`）。 3. 零依赖快速部署**：直接复制头文件到VSinclude目录即可使用，无需额外编译。