Linux/Unix環境下計算C程序運行時間可以通過clock, times, gettimeofday, getrusage來實現。下邊分別說明其優缺點(該部分是從別的地方copy的)clock是ANSI C的標准庫函數,關於這個函數需要說明幾點。
C語言的頭文件stdio定義了判斷文件結尾的標志EOF(end of file),而不用管操作系統是如何檢測文件結尾的。示例程序:/* 重復輸入,直到文件結尾*/#include <stdio.h>
1. break 語句用於跳出最內層循環或它所在的 switch 語句。控制傳遞給終止語句後面的語句(如果有的話)。如下圖所示break語句使其直接跳出while循環(如果是多層循環的話直接跳出最內層循環)。2. continue 語句將控制權傳遞給
路徑有兩種,相對路徑和絕對路徑。 對於Unix-Like系統來說,絕對路徑就是以/開頭的路徑。 相對路徑就是不以/開頭的路徑。其實,操作系統中實際只有一種路徑,那就是絕對路徑。 相對路徑,只是程序自己幫我們修改為
應用中需要添加一個滑動按鈕,在網上看了幾個Demo之後決定自定義ViewGroup來實現。這裡是對實現過程中自定義ViewGroup的方法總結。關於ViewGroup,文檔給出的描述是:A ViewGroup is a special view th
跟學習任何語言一樣,Objectice-C的學習同樣以“Hello World”作為開始。通過這個小工程的創建,大致了解了xcode的基本使用方法,而對於Objectice-C的學習,也總算是邁出了第一步。下面分步驟來記錄一下
之前使用過TabHost控件,標簽頁都是按順序加載的,但是如果想不按順序初始化標簽頁該怎麼辦呢?TabHost控件提供了現成的方法——setCurrentTabByTag具體使用如下:
[INFO] Apache Hadoop Annotations ......................... SUCCESS [4.657s][INFO] Apache Hadoop Auth ........................
1.為什麼要嵌入python?這個問題問的好,一般靜態語言與腳本語言(不僅僅是python),相互搭配,有兩種方式,一種是用c語言寫好模塊,然後用python去整合,也被稱之為擴展python,這樣的好處是即有python的靈活性,又有c語言的效率,
1,在keil uvision4 中編譯韋東山的裸板程序時,會提示錯誤:Build target Target 1linking...key_led.axf: Error: L6218E: Undefined symbol Image$$RW_RAM
在對圖像進行處理過程中,我們經常需要對圖像的某個或多個感興趣區域進行處理。在OpenCV中我們能夠非常方便地獲取指定ROI區域的子圖像。下面這段代碼就演示了怎樣獲取指定單個ROI或多個ROI圖像區域。// 復制一個或多個ROI圖像區域#i
在圖像處理應用中二值化操作是一個很常用的處理方式,例如零器件圖片的處理、文本圖片和驗證碼圖片中字符的提取、車牌識別中的字符分割,以及視頻圖像中的運動目標檢測中的前景分割,等等。較為常用的圖像二值化方法有:1)全局固定阈值;2)局部自適應阈值;3)OT
OpenCV的video module中包含了幾種較為常用的背景減除方法,其中混合高斯模型(Gaussian of Mixture Models, GMM)方法效果較好。常用的目標檢測方法:1)幀間差分;2)背景減除;其中背景減除方法的關鍵在於建立一
OpenCV 基於Laplacian算子的圖像邊緣增強下面代碼實現了基於Laplacian算子的圖像邊緣增強 。算法:邊緣增強圖像 = 源圖像 + 邊緣圖像// 基於Laplacian算子的圖像邊緣增強 // Au
OpenCV中提供了HOG的行人檢測(pedestrain detection)類。cv::HOGDescriptor類的構造函數的各參數的定義:CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,1
下面這段代碼利用OpenCV實現了最為簡單的基於自適應背景更新的運動目標檢測算法。即:運動前景提取——背景減除foreground = |frame - background| > threshold更新背景模型&mda
OpenCV的feature2d module中提供了從局部圖像特征(Local image feature)的檢測、特征向量(feature vector)的提取,到特征匹配的實現。其中的局部圖像特征包括了常用的幾種局部圖像特征檢測與描述算子,如F
下面這份代碼用於實現對圖像的縮放與旋轉。OpenCV版本:2.4.2// 圖像旋轉與縮放#include <iostream>#include <vector>#include <opencv2/opencv