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VS2017 C++ Windows桌面应用项目中OpenCV和Boost库的测试

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简介：
本项目旨在利用Visual Studio 2017开发环境，于C++语言下进行Windows平台桌面应用程序的设计与实现，并对集成其中的OpenCV计算机视觉库及Boost跨平台函数库功能进行全面测试。 这是一个使用VS2017开发的Windows桌面应用程序项目。项目已经配置了64位的OpenCV4.0库和64位的Boost库，这两个库都安装在D盘里。大家可以在项目的附加库目录和包含目录中查看它们的具体位置，以便顺利编译。若想了解具体的配置方法，可以参考本人博客中的相关文章。

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  • VS2017 C++ Windows桌面应用项目中OpenCV和Boost库的测试
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    本项目旨在利用Visual Studio 2017开发环境，于C++语言下进行Windows平台桌面应用程序的设计与实现，并对集成其中的OpenCV计算机视觉库及Boost跨平台函数库功能进行全面测试。 这是一个使用VS2017开发的Windows桌面应用程序项目。项目已经配置了64位的OpenCV4.0库和64位的Boost库，这两个库都安装在D盘里。大家可以在项目的附加库目录和包含目录中查看它们的具体位置，以便顺利编译。若想了解具体的配置方法，可以参考本人博客中的相关文章。
  • Unity中使用OpenCV和WeChatQRCode的调用测试项目
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    本项目旨在Unity环境中集成并测试OpenCV与WeChatQRCode库的功能，专注于二维码识别技术的研究与应用。 Unity 2020.3.48f1c1版本是一个特定的开发环境版本，适用于游戏和其他交互式应用的创建。此版本包含了对之前问题的一些修复以及性能上的改进。开发者可以利用这个版本来优化他们的项目，并且受益于社区提供的各种资源和支持以解决遇到的问题或提升技能水平。
  • Windows桌面虚拟试衣应用
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    Windows桌面虚拟试衣应用是一款创新软件，用户只需上传衣物图片或使用现有资源，在电脑上即可模拟各种穿搭效果，轻松探索搭配灵感。 随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，三维虚拟试衣技术已经成为国内外学术界普遍关注的重要研究课题之一。三维服装虚拟试衣系统主要包括四个部分：人体识别与姿势检测、三维虚拟人体模型构建及匹配、三维衣物模型构建以及在虚拟人体上进行着装试穿。 目前的研究基于相关理论，在深入探讨和应用物理模型、图形处理等方法的基础上，实现了以上各个组成部分，并对其中的关键技术进行了研究。对于精准度要求较高的情况，我们采用N-best人体识别模型并利用深度置信神经网络对其进行训练，能够检测出图片中任意姿势下的身体部件；而对于实时性需求高的场景，则采用了SVM（支持向量机）模型来判断几种常见的试衣动作。 在三维虚拟人体建模方面，首先构建了包含于软件内部的人体模型库。我们使用Poser等专用的三维造型工具创建人体模型，并将其导出为OBJ格式文件；根据该文件中的顶点信息进行提取和处理后，通过稀疏表示及三角剖分技术来逼近并模拟人体各部分曲面形态。用户个人的身体模型则是基于其提供的身体参数，在已有的库中寻找匹配的模板加以调整，并结合姿势检测结果来进行展示。 在虚拟试衣功能上，我们利用衣片的三角化优化、二维到三维转换以及三维衣片缝合等技术手段建立简单的衣物模型；同时通过碰撞检测技术来研究并实现将这些服装准确地“穿”在人体模型上的效果。这包括了诸如褶皱和悬垂等真实穿着时可能出现的现象，以此增强虚拟试衣的真实感与体验度。
  • Darknet在Windows 10 + VS2017 + OpenCV 3.4.1下的编译和应用
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    本文章介绍了如何在Windows 10操作系统下使用Visual Studio 2017及OpenCV 3.4.1库进行Darknet的编译，并探讨其具体应用。 在Windows 10系统上使用Visual Studio 2017和OpenCV 3.4.1（C++版本）编译Darknet，并将其应用于相关项目。有关Darknet的更多信息，可以参考其官网文档。相关的资源可以直接从官网上下载。
  • 项目经验在面试中的应用
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    本文章将探讨如何有效地利用个人项目经验在求职面试中脱颖而出。通过具体案例和技巧分享，帮助读者更好地展示自己的技能与成就。 面试中的项目经验是企业评估候选人的重要组成部分之一，旨在了解候选人的实际工作经历和技术能力。技术方面的考核通常包括笔试与技术面试两部分，其中技术面试又细分为专业知识考察及项目经验评审。后者着重于验证应聘者是否具备足够的实战经验和技能水平以适应公司的需求，并判断公司是否有必要为该员工提供额外培训或其能否迅速胜任岗位职责。 在求职过程中，候选人需要准备好详细阐述自己的项目经历，在面试时能够清晰、全面地描述自己参与过的具体案例和所扮演的角色。以下是一些关于如何回答有关项目经验问题的指导建议： ### 问题一：请简单介绍一下你自己。 **分析与解答要点：** - **从业时间**：应聘者需说明在相关领域的工作年限； - **教育背景**：提及是否接受过专业培训或拥有特定学位证书等信息； - **工作经验**：强调自己是否有实际操作经验，特别是在类似职位上的经历； - **项目案例**：分享一些具有代表性的成功案例和个人贡献情况； - **独特优势**：突出个人在团队合作、问题解决等方面的优势特质或者特别成就； - **技能特长**：明确指出自己的专业技术和软性能力（如沟通技巧）等强项领域； - **性格特点**：简述自己适合的工作氛围及个性特征。 ### 问题二：谈谈你的某个具体项目。 **分析与解答要点：** - **概述说明**：用简洁的一句话介绍整个项目的背景和目的； - **功能模块**：详细列出该项目的主要功能及其各个子系统的组成部分； - **个人贡献**：描述自己在团队中所承担的角色以及对整体成果的影响程度； - **项目结果**：总结最终的交付物、客户反馈或公司收益等关键指标。 通过以上策略，应聘者可以在面试过程中更好地展示自己的专业能力和实战经验。
  • Boost 1.69.0库在VS2017中重新编译的调试版本
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    简介：本文档提供了关于如何在Visual Studio 2017环境下为Boost 1.69.0库创建调试版本的详细步骤和指南，旨在帮助开发者顺利构建适合开发阶段使用的Boost库。 我重新编译了boost_1.69.0库用于VS2017，包括Debug版、Release版以及DLL版本的库文件，在我的主页上可以找到这些资源。由于文件大小限制，无法一次性上传所有内容。
  • Draw.io Windows桌面应用版本
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    Draw.io Windows桌面版为Windows用户提供了一个无需网络连接即可访问的强大图形编辑工具。它拥有直观的设计界面和丰富的模板库，支持多种文件格式的导入与导出，适用于创建流程图、UML图等各类图表。 Draw.io is free online diagram software for creating flowcharts, process diagrams, org charts, UML, ER and network diagrams.
  • draw.io Windows桌面应用版本
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    Draw.io Windows桌面应用版本为用户提供了一个无需浏览器即可访问的强大绘图工具，支持创建流程图、组织结构图等各类图表。 draw.io可以绘制多种程序员常用的专业图像，包括流程图、UML图以及思维导图等，并且完全免费使用，非常值得拥有。
  • 利用OpenCV(C++)进行桌面手机尺寸测量
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    本项目采用OpenCV库结合C++编程语言，开发了一种创新的方法来精确测量桌面上放置的手机尺寸，无需实际接触设备。通过摄像头捕捉图像并运用先进的计算机视觉技术，能够自动识别和计算目标对象的具体长度、宽度等关键参数，极大提升了测量效率与准确性，在产品设计验证或质量控制等领域展现出广泛应用潜力。 在工业领域中，物体尺寸的识别一直是一项耗时且费力的任务。本段落旨在解决这一问题，在前期对图像进行预处理以减少噪声并改善其质量，使之更适合机器处理。具体而言，采用了灰度化、二值化、高斯滤波和Canny算子边缘检测以及膨胀腐蚀技术来连接不连续的线段。 经过这些步骤后，我们进一步对标定直线及其交点进行了确定，并对图像进行倾斜校正。接着利用四个关键点的关系求取校正后的图像位置，从而实现部分图像的透视矫正。这使得在后续的目标识别和测量中结构更加精确，在提高检测效率的同时也实现了便捷性。 实验共测试了10组数据，结果显示有10%的数据能够完成透视矫正、20%的数据可以进行倾斜校正，并且80%的数据能粗略地测得手机尺寸。这些结果表明本段落提出的预处理方法和识别技术是有效的。相较于传统的方法，在本研究中引入参考物体后大大减少了计算量，从而能够在短时间内快速有效地检测出手机的尺寸。
  • 利用GMap.NET库开发的Windows桌面地图应用工具
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    这是一款基于GMap.NET库构建的Windows桌面应用程序，为用户提供便捷的地图浏览、地点搜索和路径规划功能。 该软件具备以下功能： - 多种地图切换：支持百度、高德、腾讯、天地图、船舶图、谷歌、必应、OpenStreetMap、ArcGIS 和 Here（诺基亚）等； - 坐标拾取和坐标转换：能够进行GPS(WGS84) 与火星坐标(GCJ02) 或 百度坐标(BD09)之间的相互转换，以及地理编码和反向地理编码等功能； - POI查询：利用百度地图、高德地图或腾讯地图的Web API来搜索并保存POI数据； - 地图下载及拼接：支持通过矩形区域、多边形范围或者行政区划等方式进行地图数据的下载与缓存，亦可将多个小图合并成一张大图； - 导航路径规划和导出：利用百度地图、高德地图或腾讯地图的Web API搜索并保存导航路线信息； - 历史轨迹加载及回放：支持导入不同格式（如csv/excel/nmea）的历史轨迹数据，并可进行播放与测试等操作； - 实时路径显示：通过串口接收GPS信号并在地图上实时展示。