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gdi+ matrix 原理

gdi+ matrix 原理

文章标题:深度解析GDI+ Matrix原理在计算机图形学中,GDI+(Graphics Device Interface Plus)是一个由微软开发的图形API(应用程序接口),提供了丰富的绘图功能和图形操作能力。

其中,Matrix是GDI+中的一个重要概念,它用来描述二维图形的变换和操作。

本文将深入解析GDI+ Matrix的原理,帮助你全面理解这一概念。

1. 什么是GDI+ MatrixGDI+中的Matrix是一个用于描述二维图形变换的类,它包括平移、旋转、缩放和剪切等基本变换操作。

Matrix对象可以作用于Graphics 对象上,从而实现对图形的变换和操作。

通过Matrix,我们可以实现图像的移动、旋转、缩放等操作,从而实现丰富多彩的图形效果。

2. Matrix的原理和实现方式Matrix的原理主要是通过矩阵运算来实现对图形的变换操作。

在二维图形中,我们可以用一个2x3的矩阵来描述平移、旋转和缩放等操作。

具体来说,矩阵的六个元素分别对应了图形的水平平移、垂直平移、水平缩放、垂直缩放、水平旋转和垂直旋转。

通过矩阵乘法,我们可以将这些变换操作合并起来,从而实现复杂的图形变换。

3. Matrix的应用场景Matrix广泛应用于图形处理和计算机图形学中。

在图形处理中,我们可以利用Matrix实现图像的变换、合成和渲染等操作。

在计算机图形学中,Matrix作为基本的数学工具,被应用于三维图形的投影、旋转和变换等计算中。

通过Matrix,我们可以实现对图形的精确控制和高效操作。

4. 个人观点和总结对于Matrix,我个人认为它是计算机图形学中的重要基础概念,有着广泛的应用前景。

通过深入理解Matrix的原理和实现方式,我们可以更好地掌握图形变换的要领,从而实现更加精美和生动的图形效果。

在实际应用中,我们可以结合Matrix和其他图形技术,实现更加复杂和多样化的图形处理和效果展示。

总结而言,Matrix是GDI+中的一个核心概念,它为我们提供了丰富的图形变换和操作能力。

多项式拟合的cpp实现

多项式拟合的cpp实现

多项式拟合的cpp实现当我们拥有⼀组散点图数据时,通常更愿意看到其⾛势。

对现有数据进⾏拟合,并输出拟合优度是常⽤的⽅法之⼀。

拟合结果正确性的验证,可以使⽤excel⾃带的功能。

下⾯是c++代码的实现:#ifndef __Fit_h__#define __Fit_h__#include <vector>template<size_t Degree>class CFit{public:CFit(std::vector<double>& xArr,std::vector<double>& yArr):m_xArr(xArr),m_yArr(yArr),m_ssr(0.0),m_sse(0.0),m_rmse(0.0){m_bFitYet = false;} ~CFit(){}protected://- ⾼斯消除template<size_t realDegree>static void GaussianElimination(double (&matrix)[realDegree+1][realDegree+2],double (&coeArr)[realDegree+1]){int i,j,k;for (i = 0; i< realDegree; i++ ) //loop to perform the gauss elimination{for (k = i+1; k < (realDegree+1); k++){double t = matrix[k][i]/matrix[i][i];for (j=0;j<=(realDegree+1);j++)matrix[k][j] -= t*matrix[i][j]; //make the elements below the pivot elements equal to zero or elimnate the variables}}for (i = realDegree; i >= 0; i--) //back-substitution{ //x is an array whose values correspond to the values of x,y,z..coeArr[i] = matrix[i][realDegree+1]; //make the variable to be calculated equal to the rhs of the last equationfor (j=0;j<(realDegree+1);j++)if (j!=i) //then subtract all the lhs values except the coefficient of the variable whose value is being calculated coeArr[i] -= matrix[i][j]*coeArr[j];coeArr[i] = coeArr[i]/matrix[i][i]; //now finally divide the rhs by the coefficient of the variable to be calculated}}////// \brief 根据x获取拟合⽅程的y值/// \return 返回x对应的y值///template<typename T>double getY(const T x) const{double ans(0);for (size_t i=0;i<(Degree+1);++i){ans += m_coefficientArr[i]*pow((double)x,(int)i);}return ans;}////// \brief 计算均值/// \return 均值///template <typename T>static T Mean(const std::vector<T>& v){return Mean(&v[0],v.size());}template <typename T>static T Mean(const T* v,size_t length){T total(0);for (size_t i=0;i<length;++i){total += v[i];}return (total / length);}template<typename T>void calcError(const T* x,const T* y,size_t length,double& r_ssr,double& r_sse,double& r_rmse){T mean_y = Mean<T>(y,length);T yi(0);for (size_t i=0; i<length; ++i){yi = getY(x[i]);r_ssr += ((yi-mean_y)*(yi-mean_y));//计算回归平⽅和r_sse += ((yi-y[i])*(yi-y[i]));//残差平⽅和}r_rmse = sqrt(r_sse/(double(length)));}/*** @brief 根据两组数据进⾏⼀元多项式拟合* @author* @param [in] int N,数据个数[in] const std::vector<double>& xArr,横坐标数据[in] const std::vector<double>& yArr,纵坐标数据* @param [out] double (&coefficientArr)[Degree+1],拟合结果.⼀元多项式系数,从低到⾼* @return none* @note none*/static void PolynomialFit(int N,const std::vector<double>& xArr,const std::vector<double>& yArr,double (&coefficientArr)[Degree+1]){int i = 0,j = 0,k = 0;//const int realDegree = Degree -1;double X[2*Degree+1] = {0}; //Array that will store the values of sigma(xi),sigma(xi^2),sigma(xi^3)....sigma(xi^2n)for (i=0;i<2*Degree+1;i++){for (j=0;j<N;j++)X[i] += pow(xArr[j],i); //consecutive positions of the array will store N,sigma(xi),sigma(xi^2),sigma(xi^3)....sigma(xi^2n)}double Y[Degree+1] = {0}; //Array to store the values of sigma(yi),sigma(xi*yi),sigma(xi^2*yi)...sigma(xi^n*yi)for (i=0;i<Degree+1;i++){for (j=0;j<N;j++)Y[i] += pow(xArr[j],i)*yArr[j]; //consecutive positions will store sigma(yi),sigma(xi*yi),sigma(xi^2*yi)...sigma(xi^n*yi)}double B[Degree+1][Degree+2] = {0}; //B is the Normal matrix(augmented) that will store the equationsfor (i=0;i<=Degree;i++){for (j=0;j<=Degree;j++){B[i][j] = X[i+j]; //Build the Normal matrix by storing the corresponding coefficients at the right positions except the last column of the matrix }B[i][Degree+1] = Y[i]; //load the values of Y as the last column of B(Normal Matrix but augmented)}GaussianElimination<Degree>(B,coefficientArr);}public:void PolyFit(){if (m_xArr.size() == m_yArr.size()){PolynomialFit(static_cast<int>(m_xArr.size()),m_xArr,m_yArr,m_coefficientArr);m_bFitYet = true;calcError(&m_xArr[0],&m_yArr[0],static_cast<int>(m_xArr.size()),m_ssr,m_sse,m_rmse);}}//- ⼀元多项式计算double UnaryPolynomialCalc(double dX){double dY = 0.0;for (size_t ulDegree = 0; ulDegree <= Degree; ++ulDegree){dY += pow(dX,(double)ulDegree) * m_coefficientArr[ulDegree];}return m_bFitYet ? dY : 0.0;}////// \brief 剩余平⽅和/// \return 剩余平⽅和///double getSSE(){return m_sse;}////// \brief 回归平⽅和/// \return 回归平⽅和///double getSSR(){return m_ssr;}////// \brief 均⽅根误差/// \return 均⽅根误差///double getRMSE(){return m_rmse;}////// \brief 确定系数,系数是0~1之间的数,是数理上判定拟合优度(goodness-of-fit)的⼀个量 /// \return 确定系数///double getR_square(){return 1-(m_sse/(m_ssr+m_sse));}////// \brief 根据阶次获取拟合⽅程的系数,/// 如getFactor(2),就是获取y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n中a2的值/// \return 拟合⽅程的系数///double getFactor(size_t i){return (i <= Degree) ? m_coefficientArr[i] : 0.0;}private:double m_coefficientArr[Degree+1];const std::vector<double>& m_xArr;const std::vector<double>& m_yArr;bool m_bFitYet;//- ⼀元多项式计算时多项式拟合是否完成 [1/6/2017 wWX210786]double m_ssr; ///<回归平⽅和double m_sse; ///<(剩余平⽅和)double m_rmse; ///<RMSE均⽅根误差};#endif // __Fit_h__ 使⽤起来也很⽅便:double y[] = {7,16,6,18,6,6,10,8};double x[] = {-109.71,-101.81,-103.83,-99.89,-90,-112.17,-93.5,-96.13};std::vector<double> xArr(std::begin(x),std::end(x));std::vector<double> yArr(std::begin(y),std::end(y));typedef CFit<4> LineFit;LineFit objPolyfit(xArr,yArr);objPolyfit.PolyFit();std::wstring coeArr[] = {L"",L"x",L"x²",L"x\u00b3",L"x "};CString info(_T("y = "));for (int i=1;i>=0;i--)info.AppendFormat(_T("+( %f%s )"),objPolyfit.m_coefficientArr[i],coeArr[i].c_str());std::wcout << info.GetString() << "\n";//std::wcout << "斜率 = " << objPolyfit.getFactor(1) << "\n";//std::wcout << "截距 = " << objPolyfit.getFactor(0) << "\n";std::wcout << "goodness-of-fit = "<< objPolyfit.getR_square() << "\n";。

用c++实现矩阵的基本操作

用c++实现矩阵的基本操作

用c++实现矩阵的基本操作在C++中,可以使用二维数组来表示矩阵,并实现矩阵的基本操作,包括矩阵的加法、减法、乘法、转置等。

下面我将分别介绍这些基本操作的实现方法。

1. 矩阵的表示:在C++中,可以使用二维数组来表示矩阵。

例如,一个3x3的矩阵可以用如下方式表示:cpp.int matrix[3][3] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};2. 矩阵的加法和减法:矩阵的加法和减法都是对应位置上元素的相加和相减。

假设有两个相同大小的矩阵A和B,它们的加法和减法可以如下实现:cpp.int result[3][3];for (int i = 0; i < 3; i++) {。

for (int j = 0; j < 3; j++) {。

result[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; // 加法。

// result[i][j] = A[i][j] B[i][j]; // 减法。

}。

}。

3. 矩阵的乘法:矩阵的乘法是将第一个矩阵的行与第二个矩阵的列相乘,然后将结果相加。

假设有两个矩阵A和B,它们的乘法可以如下实现: cpp.int result[3][3];for (int i = 0; i < 3; i++) {。

for (int j = 0; j < 3; j++) {。

result[i][j] = 0;for (int k = 0; k < 3; k++) {。

result[i][j] += A[i][k] B[k][j];}。

}。

}。

4. 矩阵的转置:矩阵的转置是将矩阵的行和列互换。

假设有一个矩阵A,它的转置可以如下实现:cpp.int transpose[3][3];for (int i = 0; i < 3; i++) {。

for (int j = 0; j < 3; j++) {。

transpose[i][j] = A[j][i];}。

oxlint使用方法-概述说明以及解释

oxlint使用方法-概述说明以及解释

oxlint使用方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以为:概述部分是文章的引言部分,通过简要介绍主题内容和文章结构,为读者提供对本文的整体了解。

本文将介绍oxlint的使用方法,通过安装步骤和使用建议,帮助读者正确、高效地使用oxlint。

oxlint是一个用于静态代码分析的工具,它能够帮助开发人员在编写代码时发现潜在的问题,并提供相应的解决方案。

它可以帮助编程人员提高代码质量、减少错误和提高代码的可维护性。

文章结构按照大纲分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分,我们将首先概述本文的目的和结构,然后在正文部分介绍oxlint的简介和安装步骤,最后在结论部分总结本文,并提供一些建议。

通过阅读本文,读者可以了解oxlint的基本概念和用法,并能够按照步骤正确地安装oxlint。

同时,通过本文提供的使用建议,读者可以更好地利用oxlint工具来优化自己的代码,提高开发效率。

在接下来的章节,我们将详细介绍oxlint的简介和安装步骤,让读者对oxlint有一个全面的了解,从而能够更好地使用该工具来提高自己的编程能力。

文章结构:本文主要分为引言、正文和结论三部分。

下面将详细介绍各部分的内容安排。

1. 引言:1.1 概述:简要介绍oxlint使用方法的主题和背景,说明文章的重要性和必要性。

1.2 文章结构:详细说明本文的整体结构和各个部分的内容安排。

1.3 目的:阐述撰写本文的目的和意义,明确读者应该从本文中获得的知识和技能。

2. 正文:2.1 oxlint简介:介绍oxlint的基本概念和作用,讲解其在编程中的重要性和应用场景。

2.2 oxlint安装步骤:详细说明安装oxlint的步骤和注意事项,包括系统要求、依赖组件和安装配置过程。

3. 结论:3.1 总结:对整篇文章进行总结,回顾并强调主要的观点和要点,概括oxlint使用方法的核心内容。

3.2 使用建议:提供一些建议和技巧,帮助读者更好地使用oxlint,包括常见错误避免和优化建议等。

ORB-SLAM2源码中文详解

ORB-SLAM2源码中文详解

SearchByProjection得到更 7 多匹配点
mvpCurrentMatchedPoints
7
LocalClosing线程(Sim3计算):
三对匹配3D,分别对左右三个3D点建立坐标系: X轴: Y轴: Z轴: = = = ⁄‖ ‖ ⁄‖ ‖ × 其中: 其中: 3 =| ,那么: | =| 可以得到 | 4 向量沿着坐标轴的值 = =(
2016/10/9
System入口:
GrabImageStero(imRectLeft,imRectRight) 输入图像 GrabImageRGBD(imRectLeft,imRectRight) GrabImageMonocular(im) Stero: mImGray,imGrayRight 转为灰度图 RGBD: mImGray,imDepth
SpreviousGroup 2、for(iG,mvConsistentGroup)
vpLoopCandidates
vcurrentconsistentGroup
6
2016/10/9
LocalClosing线程(Sim3计算):
mpCurrentKF for(pKF,mvpEnoughConsistentCandidates)
,
⋅ (
,
)+

,

令:
‖ ‖ =
−2
+
=
− ⁄
+(

)⁄
11 = 1
,
如果公式10变为: =( 根据对称性: = 1⁄ 可是: = 1⁄ ≠ ( 9
,

⋅ ( =
,
)

,
‖ = =

c++调用libdmtx生成dm码例程

c++调用libdmtx生成dm码例程

在C++中调用libdmtx生成Data Matrix(DM码)的例程1. 简介Data Matrix码,也称为DM码,是一种二维条形码,常用于标识较小的物品或在有限的空间内编码大量的数据。

libdmtx是一个用于生成和解码Data Matrix码的开源库,它提供了C++接口供开发人员调用。

本文将介绍如何在C++中使用libdmtx库来生成Data Matrix码的例程。

2. 准备工作在开始之前,我们需要确保已经安装了libdmtx库,并且在C++项目中进行了正确的配置。

如果还没有安装,可以通过以下步骤来完成:1)下载libdmtx库的源代码并解压2)进入解压后的目录,使用以下命令进行编译和安装:```./configuremakesudo make install```3. C++调用libdmtx生成DM码的例程下面是一个简单的例程,演示了如何在C++中调用libdmtx生成Data Matrix码:```cpp#include <iostream>#include <dmtx.h>int main() {// 创建一个Data Matrix码生成器DmtxEncode *enc = dmtxEncodeCreate();// 设置生成的数据char *data = "Hello, World!";dmtxEncodeDataMatrix(enc, strlen(data), data);// 生成Data Matrix码的位图DmtxImage *img = dmtxImageCreate(enc->sizeIdx, enc->sizeIdx, DmtxPack24bppRGB);dmtxEncodeRender(enc, img, 0);// 将位图保存为文件dmtxImageSavePng(img, "dm_code.png");// 释放资源dmtxEncodeDestroy(&enc);dmtxImageDestroy(&img);std::cout << "Data Matrix码已生成!" << std::endl;return 0;}```4. 总结与回顾通过以上例程,我们学习了如何在C++中调用libdmtx来生成Data Matrix码。

螺旋矩阵c++语言

螺旋矩阵c++语言

螺旋矩阵c++语言螺旋矩阵是一个常见的二维矩阵遍历问题。

下面是使用C++语言实现螺旋矩阵的算法。

```c++#include <iostream>#include <vector>using namespace std;vector<int> spiralOrder(vector<vector<int>>& matrix) { vector<int> result;if(matrix.size() == 0){return result;}int rowStart = 0;int rowEnd = matrix.size() - 1;int colStart = 0;int colEnd = matrix[0].size() - 1;while(rowStart <= rowEnd && colStart <= colEnd){// 从左到右遍历for(int col = colStart; col <= colEnd; col++){result.push_back(matrix[rowStart][col]);}rowStart++;// 从上到下遍历for(int row = rowStart; row <= rowEnd; row++){result.push_back(matrix[row][colEnd]);}colEnd--;// 从右到左遍历if(rowStart <= rowEnd){for(int col = colEnd; col >= colStart; col--){ result.push_back(matrix[rowEnd][col]);}}rowEnd--;// 从下到上遍历if(colStart <= colEnd){for(int row = rowEnd; row >= rowStart; row--){ result.push_back(matrix[row][colStart]); }}colStart++;}return result;}int main(){// 初始化测试矩阵vector<vector<int>> matrix = {{1, 2, 3},{4, 5, 6},{7, 8, 9}};// 获取螺旋遍历结果vector<int> result = spiralOrder(matrix);// 输出结果for(int i = 0; i < result.size(); i++){cout << result[i] << " ";}cout << endl;return 0;}```以上代码实现了一个`spriralOrder`函数,该函数将输入的二维矩阵按照螺旋的方式遍历,并将结果存储在一个一维向量中返回。

c++ geticoninfo用法

c++ geticoninfo用法

`geticoninfo`是Windows API中的一个函数,用于获取图标的信息。

它的原型如下:```cppBOOL GetIconInfo(HANDLE hIcon,LPICONINFO pIconInfo);```参数说明:- `hIcon`:指向要获取信息的图标的句柄。

- `pIconInfo`:指向一个`ICONINFO`结构体的指针,该结构体用于存储图标的信息。

返回值:如果函数成功,返回非零值;如果函数失败,返回零。

使用示例:```cpp#include <windows.h>#include <stdio.h>int main() {// 加载图标资源HINSTANCE hInstance = LoadLibrary(TEXT("example.dll"));if (hInstance == NULL) {printf("无法加载DLL");return 1;}// 获取图标句柄HANDLE hIcon = LoadImage(NULL, MAKEINTRESOURCE(IDI_EXAMPLE), IMAGE_ICON, 0, 0, LR_DEFAULTSIZE);if (hIcon == NULL) {printf("无法加载图标");FreeLibrary(hInstance);return 1;}// 创建ICONINFO结构体并初始化ICONINFO iconInfo;memset(&iconInfo, 0, sizeof(ICONINFO));iconInfo.fIcon = TRUE;// 调用GetIconInfo函数获取图标信息if (!GetIconInfo(hIcon, &iconInfo)) {printf("无法获取图标信息");FreeLibrary(hInstance);DestroyIcon(hIcon);return 1;}// 输出图标信息printf("宽度:%d", iconInfo.bmWidth);printf("高度:%d", iconInfo.bmHeight);// 释放资源FreeLibrary(hInstance);DestroyIcon(hIcon);return 0;}```注意:这个示例需要在Windows平台上运行,并且需要包含`windows.h`头文件。

execinfo库编译

execinfo库编译

execinfo库编译
要使用execinfo库,你需要确保你的系统上已经安装了GNU的
C/C++编译器。

execinfo库通常用于获取程序的调用栈信息,对于
调试和错误跟踪非常有用。

首先,你需要在你的C/C++代码中包含execinfo.h头文件,这
个头文件包含了一些获取调用栈信息的函数声明。

然后,在编译时
需要链接libexecinfo库。

对于使用GCC编译器的情况,你可以使用以下命令来编译你的
程序:
bash.
gcc -rdynamic -o your_program your_program.c -lexecinfo.
在这个命令中,-rdynamic选项用于将所有符号添加到动态符
号表中,-lexecinfo选项用于链接libexecinfo库。

如果你使用的是C++,你可以使用类似的命令来编译你的程序:
bash.
g++ -rdynamic -o your_program your_program.cpp -lexecinfo.
一旦编译成功,你就可以在你的程序中使用execinfo库中的函数来获取调用栈信息了。

记住,在编译时要确保你的系统上已经安装了libexecinfo库,否则链接会失败。

希望这些信息能够帮助你成功编译使用execinfo库的程序。

祝你好运!。

c++从txt文件读取一个矩阵数据

c++从txt文件读取一个矩阵数据

c++从txt⽂件读取⼀个矩阵数据#include <iostream>#include <vector>#include <fstream>#include <zconf.h>#include <string>#include <sstream>std::vector<std::vector<double >> readMatrixFile(const char *fileName) {// get current workspace path// char *buffer;// if((buffer = getcwd(NULL,0))==NULL){// throw std::logic_error("getcwd error");// }else{// std::cout<<buffer<<std::endl;// free(buffer);// }std::vector<std::vector<double>> matrixALL{};int row = 0;std::ifstream fileStream;std::string tmp;int count = 0;// ⾏数计数器fileStream.open(fileName, std::ios::in);//ios::in 表⽰以只读的⽅式读取⽂件if (fileStream.fail())//⽂件打开失败:返回0{throw std::logic_error("read file fail");} else//⽂件存在{while (getline(fileStream, tmp, '\n'))//读取⼀⾏{std::cout<<tmp<<std::endl;if(count==0){row = std::stoi(tmp);}else{std::vector<double > tmpV{};std::istringstream is(tmp);for(int i=0;i<row;i++){std::string str_tmp;is>>str_tmp;tmpV.push_back(std::stod(str_tmp));}matrixALL.push_back(tmpV);}count++;}fileStream.close();}return matrixALL;}int main() {std::cout << "Hello, World!" << std::endl;std::vector<std::vector<double>> matrixALL = readMatrixFile("../matrix.txt");for(int i=0;i<matrixALL.size();i++){for (int j = 0; j < matrixALL[0].size(); ++j) {std::cout<<matrixALL[i][j];}std::cout<<std::endl;std::cout<<std::endl; }return 0;}txt⽂件格式:51 2 3 4 55 6 7 7 60 1 2 2 75 6 6 6 85 6 6 6 8。

c mxgetpr用法

c mxgetpr用法

c mxgetpr用法
函数mxGetPr()的用法是用于获取MATLAB中的矩阵或数组的指向实际数据的指针。

这个函数返回一个指向双精度数据的指针(即double类型),指针指向的是存储在MATLAB中的矩阵或数组的实际数据。

具体使用方式如下:
1.包含mat.h头文件:`#include "mat.h"`
2.获取MATLAB引擎指针ep:`Engine *ep;`(假设已经创建并启动了MATLAB引擎)
3.通过mxArray指针获取矩阵或数组的实际数据指针:
```
mxArray *arrayPtr; //假设已经获取到了一个mxArray指针
double *dataPtr = mxGetPr(arrayPtr);
```
4.然后就可以通过dataPtr指针访问和操作矩阵或数组中的实际数据了。

需要注意的是,mxGetPr()函数仅适用于双精度矩阵或数组。

如果需要访问其他类型的数据,比如单精度、整型等,可以使用对应的函数,如mxGetSingle()、mxGetInt32()等。

除了mxGetPr(),还有其他用于获取不同类型数据指针的函数,如mxGetIr()用于获取稀疏矩阵的非零元素的行索引指针,mxGetJc()用于获取稀疏矩阵的列索引指针等。

这些函数都可以帮助在C或C++代码中获取和操作MATLAB中矩阵或数组的实际数据。

请注意,使用这些函数时需要确保对应的MATLAB引擎已经启动,并且传入的mxArray指针是有效的。

dlinfo函数

dlinfo函数

dlinfo函数
一般而言,dlinfo通常与动态链接库(Dynamic Link Library,DLL)相关,用于获取有关动态链接库的信息。

在C语言中,dlinfo通常是用于动态链接库(shared library)相关操作的函数之一。

以下是一个可能的使用场景:
#include <dlfcn.h>
#include <stdio.h>
int main() {
void *handle = dlopen("libexample.so", RTLD_LAZY);
if (!handle) {
fprintf(stderr, "Error: %s\n", dlerror());
return 1;
}
const char *libpath;
dlinfo(handle, RTLD_DI_ORIGIN, &libpath);
printf("Library path: %s\n", libpath);
dlclose(handle);
return 0;
}
上述代码中,dlinfo函数被用于获取动态链接库的信息,特别是获取动态链接库的路径。

在这个例子中,它获取动态链接库的原始路径并打印出来。

这对于在运行时获取动态链接库的信息可能是有用的。

请注意,具体的使用方式可能因操作系统和编程语言而异。

如果你有特定的上下文或编程语言,可以提供更多的信息,我将尽力提供更准确的答案。

GDIPLUS开发文档

GDIPLUS开发文档

第6章 GDI+GDI+(Graphics Device Interface Plus 图形设备接口加)是Windows XP 和Windows Server 2003操作系统的子系统,也是.NET 框架的重要组成部分,负责在屏幕和打印机上绘制图形图像和显示信息。

顾名思义,GDI+是Windows 早期版本所提供的图形设备接口GDI 的后续版本。

GDI+是一种应用程序编程接口(API),通过一套部署为托管代码的类来展现。

这套类被称为GDI+的“托管类接口”。

GDI+最早是于2001年随Windows XP 一起推出的一种API ,后来又被包装进.NET 框架的托管类库之中,成为.NET 中窗体绘图的主要工具。

GDI+不但在功能上比GDI 要强大很多,而且在代码编写方面也更简单,因此会很快成为Windows 图形图像程序开发的首选。

本章将介绍GDI+的特点和新增功能,以及GDI+ API 的具体使用方法,包括二维矢量图形的绘制、图像处理的应用、以及文字的显示。

6.1 概述GDI+与GDI 一样,都具有设备无关性。

应用程序的程序员可利用GDI+这样的图形设备接口在屏幕或打印机上显示信息,而不需要考虑特定显示设备的具体情况。

应用程序的程序员调用GDI+类提供的方法,而这些方法又反过来相应地调用特定的设备驱动程序。

GDI+将应用程序与图形硬件隔离,而正是这种隔离允许开发人员创建设备无关的应用程序。

GDI+的体系结构本节首先介绍GDI+的几个主要新增的特性及其功能,然后说明它给Windows 图形图像程序的开发模式带来的变化,最后给出一个代码实例,介绍如何在VC++中使用GDI+进行程序开发。

1.GDI+的功能GDI+主要提供了以下三种功能:1)二维矢量图形矢量图形包括坐标系统中的系列点指定的绘图基元(如直线、曲线和图形)。

例如,直线可通过它的两个端点来指定,而矩形可通过确定其左上角位置的点并给出其宽度和高度的一对数字来指定。

opencv源码编译

opencv源码编译

opencv源码编译1.⾸先安装ffmpegapt-get install ffmpeg2.安装opencv对ffmeg的依赖# for Compiling OpenCV with ffmpeg supportapt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devapt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev3.下载opencv源码并编译>> cd ~/<my_working_directory>>> git clone https:///opencv/opencv.git>> cd opencv>> git checkout 3.4.6>> cd ..>> git clone https:///opencv/opencv_contrib.git>> cd opencv_contrib>> git checkout 3.4. 6>> cd ~/<my_working_directory>/opencv>> mkdir build>> cd build>> cmake -D WITH_CUDA=ON \-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-D WITH_IPP=OFF \-D WITH_FFMPEG=ON \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \-D BUILD_TESTS=OFF \-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \-D PYTHON_EXECUTABLE=(which python) \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. ( cmake -D WITH_CUDA=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_IPP=OFF -D WITH_FFMPEG=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF -D PYTHON_EXECUTABLE=(which python) -DBUILD_EXAMPLES=OFF ..)>> make -j$nproc>> make install注意: issue:Issue:/tmp/opencv-3.2.0/modules/core/include/opencv2/core/cuda/vec_math.hpp(203): error: calling a constexpr __host__ function("abs") from a __device__ function("abs") is not allowed. The experimental flag '--expt-relaxed-constexpr' can be used to allow this.Solve:对vec_math.hpp做如下修改(把203⾏和205⾏的 ::abs 也注释掉):CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uchar, uchar)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, char, char)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, ushort, ushort)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, short, short)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, int, int)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uint, uint)==>CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uchar, uchar)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, char, char)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, ushort, ushort)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, short, short)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, ::abs, int, int)CV_CUDEV_IMPLEMENT_VEC_UNARY_FUNC(abs, /*::abs*/, uint, uint)Issue:/home/***/software/opencv_contrib/modules/rgbd/src/odometry.cpp:41:45: fatal error: unsupported/Eigen/MatrixFunctions: No such file or directorySolve:cd /usr/include/eigen3/sudo cp -r unsupported/ ..sudo cp -r Eigen/ ..Issue:/opencv-3.4.1/modules/python/src2/cv2.cpp:22:40: fatal error: pyopencv_generated_include.h: No such file or directory#include "pyopencv_generated_include.h"Solve:在opencv⽂件夹下⾯运⾏下⾯代码python ./modules/python/src2/gen2.py ./build/modules/python_bindings_generator ./build/modules/python_bindings_generator/headers.txt Issue:/software/opencv/modules/stitching/include/opencv2/stitching/detail/matchers.hpp:52:42: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directorySolve:cp -rf ../opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d modules/features2d/include/opencv2/Issue:/software/opencv/modules/cudacodec/src/precomp.hpp:60:37: fatal error: dynlink_nvcuvid.h: No such file or directory#include <dynlink_nvcuvid.h>sovle:1. just don't compile opencv_cudacodec2. 修改以下⽂件: ./opencv/modules/cudacodec/src/cuvid_video_source.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/video_decoder.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/frame_queue.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/video_parser.hpp./opencv/modules/cudacodec/src/precomp.hpp 将if CUDA_VERSION >= 9000 修改为: if CUDA_VERSION >= 9000 && CUDA_VERSION < 10000#if CUDA_VERSION >= 9000 && CUDA_VERSION < 10000#include <dynlink_nvcuvid.h>#else#include <nvcuvid.h>#endifProcessing math: 0%。

c++ getdpiforwindow 用法

c++ getdpiforwindow 用法

c++ getdpiforwindow 用法`getdpiforwindow`这个词在C++中并没有特定的含义,但它似乎是在询问如何获取窗口的设备上下文(Device Context)以便绘制图形或处理图像。

在C++中,你可以使用Windows API中的`GetDC`函数来获取窗口的设备上下文。

以下是一个简单的示例,演示了如何在C++中获取窗口的设备上下文:```cpp#include <iostream>#include <windows.h>LRESULT CALLBACK WndProc(HWND hWnd, UINT message, WPARAM wParam, LPARAM lParam){switch (message){case WM_DESTROY:PostQuitMessage(0);return 0;case WM_PAINT:{PAINTSTRUCT ps;HDC hDC = GetDC(hWnd);// 在这里执行你的绘图操作,例如:// SelectObject(hDC, hFont);// MoveToEx(hDC, 10, 10, NULL);// LineTo(hDC, 100, 100);// 结束绘图操作EndPaint(hWnd, &ps);}return 0;default:return DefWindowProc(hWnd, message, wParam, lParam);}}int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, LPSTR lpCmdLine, int nCmdShow){WNDCLASS wc = {0};wc.lpfnWndProc = WndProc;wc.hInstance = hInstance;wc.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);wc.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);wc.hbrBackground = (HBRUSH)(COLOR_WINDOW + 1);wc.lpszClassName = TEXT("MyWindowClass");if (!RegisterClass(&wc)){MessageBox(NULL, TEXT("注册窗口类失败"), TEXT("错误"), MB_ICONERROR);return 1;}HWND hWnd = CreateWindowEx(0,wc.lpszClassName,TEXT("我的窗口"),WS_OVERLAPPEDWINDOW,CW_USEDEFAULT, CW_USEDEFAULT, CW_USEDEFAULT,CW_USEDEFAULT,NULL,NULL,hInstance,NULL);if (!hWnd){MessageBox(NULL, TEXT("创建窗口失败"), TEXT("错误"), MB_ICONERROR);return 1;}ShowWindow(hWnd, nCmdShow);UpdateWindow(hWnd);MSG msg;while (GetMessage(&msg, NULL, 0, 0)){TranslateMessage(&msg);DispatchMessage(&msg);}return msg.wParam;}```这个示例创建了一个简单的窗口,并在窗口消息处理函数中使用`GetDC`获取窗口的设备上下文。

C++矩阵处理库--Eigen初步使用 (转载自 CSDN cyxcw1的博客)

C++矩阵处理库--Eigen初步使用 (转载自 CSDN cyxcw1的博客)

C++矩阵处理库--Eigen初步使用(转载自: CS DN cyxcw1的博客)2013-07-16 21:20:43| 分类:计算机视觉|举报|字号订阅项目要进行比较多的矩阵操作,特别是二维矩阵。

刚开始做实验时,使用了动态二维数组,于是写了一堆Matrix函数,作矩阵的乘除加减求逆求行列式。

实验做完了,开始做代码优化,发现Matrix.h文件里适用性太低,而且动态二维数组的空间分配与释放也影响效率,于是寻找其他解决方案。

首先考虑的是与Matlab混合编程,折腾了半天把Matlab环境与VS2010环境之后,发现Matlab编译出来的函数使用起来也比较麻烦,要把数组转化成该函数适用的类型后才能使用这些函数。

我的二维数组也不是上千万维的,估计这个转化的功夫就牺牲了一部分效率了。

(如果谁有混合编程的心得,求帮忙,囧。

)接着想到使用一维数组的方法,或者把一维数组封装在一个类里边。

想着又要写一堆矩阵操作函数头就大,索性谷歌了一下矩阵处理库,除了自己之前知道的OpenCV库(之前由于转化cvarr麻烦,于是放弃),还有Eigen, Armadillo。

/houston11235/article/details/8501135该博客对这三个库的效率做了一个简单的评测,OpenCV库的矩阵操作效率是最低的,还好我没使用。

Eigen速度最快,与自己定义数组的操作效率相当(- -,才相当吗?我本来还想找个更快的呢)。

于是选择使用Eigen。

进入正题。

安装:/index.php?title=Main_Page这里是官网,直接把包下载下来,不大,也就几M,我是直接放在自己项目文件夹(考虑项目封装时,这样比较方便),放在VS2010 <INCLUDE>文件夹。

简单使用:看了一下官方文档,Eigen库除了能实现各种矩阵操作外,貌似还提供《数学分析》中的各种矩阵操作(包括L矩阵U矩阵)。

目前我使用到的还是简单的矩阵操作,如加减乘除,求行列式,转置,逆,这些基本操作只要:[cpp]view plaincopyprint?1. #include "Eigen/Eigen"2. using namespace Eigen;就能实现,别忘了名空间Eigen。

基础代码检测

基础代码检测

赛场秋点兵,看你行不行?说明:共15道题,重在考察基础代码能力。

比的不只是得分,更是效率。

你能在5个小时内完成吗?题目一览Problem 1 : leader谁是组长问题描述信息组需要选一个组长。

信息组一共有n个人,分别用1到n编号,其中m个人参与了投票。

得票数过半(票数大于m div 2)的人将被选为组长。

输入数据将告知这m个人分别将票投给了谁,请统计出谁将担任信息组的组长。

输入数据第一行两个数n和m。

第二行有m个数,这些数都是不超过n的正整数,表明这m个人的选择。

输出数据输出将被选为组长的人。

如果没有人的票数过半,请输出-1。

输入样例7 47 7 2 7输出样例7时间限制各测试点1秒内存限制你的程序将被分配10MB的运行空间数据规模1<=n<=maxlongint1<=m<=10000Problem 2 : money最小花费问题描述在n个人中,某些人的银行账号之间可以互相转账。

这些人之间转账的手续费各不相同。

给定这些人之间转账时需要从转账金额里扣除百分之几的手续费,请问A最少需要多少钱使得转账后B收到100元。

输入数据第一行输入两个正整数n,m,分别表示总人数和可以互相转账的人的对数。

以下m行每行输入三个正整数x,y,z,表示标号为x的人和标号为y的人之间互相转账需要扣除z%的手续费(z<100)。

最后一行输入两个正整数A,B。

数据保证A与B之间可以直接或间接地转账。

输出数据输出A使得B到账100元最少需要的总费用。

精确到小数点后8位。

输入样例3 31 2 12 3 21 3 31 3输出样例103.07153164时间限制各测试点1秒内存限制你的程序将被分配40MB的运行空间数据规模1<=n<=2000Problem 3 : harm最小伤害问题描述bb站在一个N x N的方阵中最左上角的格子里。

他可以从一个格子走到它右边和下边的格子里。

每一个格子都有一个伤害值。

Makefile里面打印信息

Makefile里面打印信息

Makefile⾥⾯打印信息 Makefile的规则相对来说还是⽐较复杂的,上⼿不容易,没有系统研究过,往往搞不清楚状况。

如果掌握了基本的调试⼿段,那对我们写出正确的Makefile会⾮常有帮助。

⽽在Makefile中,最重要的调试⼿段莫过于输出信息。

Makefile中需要打印信息,可以通过如下⽅法: $(info info text)、$(warning warning text)或者$(error error text) ⽰例:CXX = g++CompileOpt = -g -std=gnu++11LinkOpt = -lpthread $(asan)Target = main$(Target) : main.o memory_leak.o$(CXX) main.o memory_leak.o -o $(Target) $(LinkOpt)$(info info text)$(warning warn text)$(warning $(asan))$(error error text)main.o : main.cpp memory_leak.h$(CXX) -c $(CompileOpt) main.cppmemory_leak.o : memory_leak.cpp memory_leak.h$(CXX) -c $(CompileOpt) memory_leak.cppclean:rm main.o memory_leak.o 编译输出:$ make asan='-fsanitize=leak -fsanitize=address'g++ -c -g -std=gnu++11 main.cppg++ -c -g -std=gnu++11 memory_leak.cppinfo textMakefile:11: warn textMakefile:11: -fsanitize=leak -fsanitize=addressMakefile:11: *** error text. Stop. 可以看到,info、warning、error三种输出各有不同,其中error输出甚⾄会中断编译过程。

无法解析符号 'matrixtoimagewriter'

无法解析符号 'matrixtoimagewriter'

无法解析符号'matrixtoimagewriter'全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:'无法解析符号'matrixtoimagewriter' 是一个常见的编程错误,通常出现在编译器无法识别代码中引用的函数或类的情况下。

在这种情况下,编译器会报错并提示无法解析该符号。

在软件开发的过程中,我们经常会遇到各种各样的错误和问题。

有些错误可能很容易排查和解决,但有些错误可能会让人束手无策。

无法解析符号'matrixtoimagewriter' 就属于后者,因为这个错误可能代表着编码或引用的问题,需要仔细排查和分析才能找到解决方案。

在软件开发中,我们经常使用各种库和工具来完成我们的工作。

有时候,我们可能会引用外部库或者自定义的类和函数来实现特定的功能。

但是如果代码中引用的函数或类无法在编译器中找到,就会出现无法解析符号的错误。

1.检查代码中引用的函数或类是否被正确声明和定义。

有时候,我们可能会拼写错误或者引用了不存在的函数或类,导致编译器无法找到对应的符号。

2.检查代码中是否包含了正确的头文件或库文件。

有些函数或类可能需要引用特定的头文件才能被编译器正确识别,确保头文件路径和文件名正确可以帮助解决该问题。

3.检查代码中的命名空间和作用域。

有时候,符号可能被定义在特定的命名空间中,需要使用命名空间限定符来正确引用符号。

4.检查代码中的语法和语义错误。

有时候,代码中可能存在其他语法错误或者逻辑错误,导致编译器无法正确解析符号。

通过仔细检查代码逻辑和语法,可以帮助找到并解决这些问题。

解决无法解析符号'matrixtoimagewriter' 的问题需要仔细排查和分析代码,确保代码中引用的符号被正确声明和定义,并且正确包含所需的头文件和库文件。

通过不断调试和测试,可以最终解决这个问题,让程序顺利编译和运行。

在软件开发中,遇到各种各样的错误和问题是很常见的。

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if(Line[testp]==0)//无异常行
{
b=true;
for(int j=0;j<M;++j)
a[j].push_back(Line[j]);
}
else
{
bb=true;
for(int k=0;k<M;++k)
}
/****************************************/
vector<InfoMatrix> isolate( vector<InfoMatrix>& D,int testp,int M)
{
static int g=0;
vector<InfoMatrix> DD;
testfile.open("F:\\My projrct.C++\\TestpointSection\\ClassMatrix.txt");
string line;
if(!testfile) //判断是否存在ifstream infile
{
for(int i=0;i!=matrix.begin()->size();++i)
{
vector<int> temp;
p=matrix.begin();
for(p;p!=matrix.end();++p)
temp.push_back(p->operator [](i) );
{
int temp=0;
temp=accumulate(p->begin(),p->end(),0); //计算和
testw.push_back(temp);
}
return testw;
}
vector<int> InfoMatrix::Isolateweight()
for(pd=D.begin();pd!=D.end();++pd)//对每个分组的权重累积
t+=pd->Isolateweight()[i];
temp.push_back(t);
}
return (max_element(temp.begin(),temp.end()) - temp.begin() );
{
if(*pp==0)
++num;
else
++anum;
}
temp=num*anum;
//temp=accumulate(p->begin(),p->end(),0,vectorsum); //计算和
//cout<<"each weight:"<<temp<<endl;
for(p;p!=vec.end();++p)
Line.push_back(p->operator [](line));
return Line;
}
int max_weightf( vector<InfoMatrix>& D)
{
vector<InfoMatrix>::iterator pd=D.begin();//只有一组
cout<<endl;
}
cout<<*pp<<" ";
cout<<endl;
}
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
}
vector<vector<int> > Tanspose(const vector<vector<int> >& matrix)
{
vector<vector<int> > matr;
vector<vector<int> >::const_iterator p;
{
size_t size=D.size();//分组数
vector<InfoMatrix>::iterator pd=D.begin();
vector<int> temp;
for(int i=0;i!=M;++i)//每个测点
{
int t=0;
aa[k].push_back(Line[k]);
}
}
if(b && (!a.empty() && a.begin()->size()>1) )
{
d.setPT()=a;
DD.push_back(d);
}
if(bb && (!aa.empty() && aa.begin()->size()>1) )
{
dd.setPT()=aa;
DD.push_back(dd);
}
}
return DD;
}
void display(const vector<int>& test)
cerr<<"读入文件不存在"<<endl;
return;
}
while (getline(testfile, line) )
{
int temp;
vector<int> Line;
stringstream ss(line );
}
vector<vector<int> >& InfoMatrix::setPT()
{
return PT;
}
/***************************************************/
void OutMatrix(const vector<vector<int> >& matrix)
{
vector<int>::const_iterator p=test.begin();
cout<<"Test points based on the quantity of information : "<<endl;
for(p;p!=test.end();++p)
cout<<*p<<" ";
vector<int> temp=pd->Testweight();
return ( max_element(temp.begin(),temp.end()) - temp.begin());
}
//隔离分组
int max_weight( vector<InfoMatrix>& D,int M)
sum=num*anum;
return sum;
}
void InfoMatrix::Initialize()
{
// istringstream类用于执行C++风格的串流的输入操作,可以字符串的空格把字符串输入到 整型 字符 等等
ifstream testfile; //testfile是一个文件流,因此其实还是对流进行的操作
matr.push_back(temp);
}
return matr;
}
vector<int> getLine(vector<vector<int> >& vec,int line)
{
int i=vec[0].size();
vector<int> Line;
vector<vector<int> >::iterator p=vec.begin();
vector<InfoMatrix>::iterator p=D.begin();
size_t sd=D.size();
for(p;p!=D.end();++p)//对每一个分组
{
//隔离所得新组
vector<vector<int> > a(M),aa(M);
{
vector<int >::iterator pp;
for(p=PT.begin();p!=PT.end();++p)
{
int temp=0;
int num=0;
int anum=0;
for(pp=p->begin();pp!=p->end();++pp)
{
cout<<"The information matrix:"<<endl;
vector<vector<int> >::const_iterator p=matrix.begin();
for(p;p!=matrix.end();++p)
{
for(vector<int>::const_iterator pp=p->begin();pp!=p->end();++pp)
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