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GTest使用示例——通过CMake编译

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简介：
本文提供了一个关于如何利用Google Test框架和CMake工具进行单元测试项目的构建与编译的实际操作指南。适合熟悉基本C++开发流程的技术人员参考学习。 使用gtest进行单元测试的资料在网上有很多，但大多数只针对单一文件或两个文件的情况，并不涉及多个文件或者复杂工程环境下的应用。本示例的重点在于如何将gtest与现有的工程项目相结合，在尽量不影响原有代码结构的情况下对项目中的各种功能模块进行全面测试，同时尽可能减少额外的工作量。

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  • GTest使用示例——通过CMake编译
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    本文提供了一个关于如何利用Google Test框架和CMake工具进行单元测试项目的构建与编译的实际操作指南。适合熟悉基本C++开发流程的技术人员参考学习。 使用gtest进行单元测试的资料在网上有很多，但大多数只针对单一文件或两个文件的情况，并不涉及多个文件或者复杂工程环境下的应用。本示例的重点在于如何将gtest与现有的工程项目相结合，在尽量不影响原有代码结构的情况下对项目中的各种功能模块进行全面测试，同时尽可能减少额外的工作量。
     
  • CMake与gtest工程实例
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    本项目提供了一个使用CMake构建工具和Google Test框架进行单元测试的示例工程，适合于学习如何在实践中应用这两项技术。 这个包展示了如何结合CMake和gtest（Google Test）来实现单元测试。
     
  • 使用 OpenCV 3.4.3、VS2017 和 OpenCV_Contrib 3.4.3 通过 CMake 编译的文件
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    本项目采用OpenCV 3.4.3和OpenCV_Contrib 3.4.3库，使用CMake在Visual Studio 2017环境下编译生成。适合进行计算机视觉应用开发与研究。 使用 OpenCV 3.4.3 和 Visual Studio 2017 的 opencv_contrib 3.4.3 后，无需再手动进行 CMake 配置了。直接下载并配置环境即可。
     
  • 使用VS2017编译器通过命令行编译Qt pro项目示例工程（QT+MSVC）
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    本示例介绍如何在Windows环境下利用Visual Studio 2017编译器及命令行工具，编译基于Qt框架的C++项目。演示了从配置环境变量到通过.pro文件构建项目的全过程，特别适用于QT与Microsoft Visual C++结合使用的开发场景。 使用 VS2017 的编译器以命令行方式编译 Qt 的 pro 工程的示例，请参考相关文档或教程。测试环境为 Windows 10 + VS2017 + Qt 5.12.9。
     
  • 使用OpenCV 4.4.0 和 OpenCV_Contrib 4.4.0 在 VS2019 和 Win10 下通过 CMake 编译的配置...
    优质
    本简介提供在Windows 10系统下，利用Visual Studio 2019和CMake工具针对OpenCV 4.4.0及其贡献模块4.4.0进行编译安装的详细步骤与注意事项。 此文件是为需要自行重新编译OpenCV库的用户准备的，并非预编译好的OpenCV版本。在使用OpenCV 4.4.0与OpenCV Contrib 4.4.0、Visual Studio 2019和Windows 10系统时，利用CMake进行编译过程中，请将该文件复制到OpenCV源代码的.cache目录中。
     
  • Java调用通过QT编译的C代码示例，已100%测试通过
    优质
    本示例展示了如何在Java程序中成功调用由QT编译的C语言代码，并提供了完整的实现步骤和验证方法。经过全面测试，确保其功能正确无误。 项目需要Java调用C函数，因此我亲自测试并实现了一个程序来通过Java调用C的函数。C部分使用Qt建立一个dll，并且实际测试成功了。
     
  • Cmake QML 插件实例：使用 CMake 的 QML 插件示例
    优质
    本项目提供了一个使用CMake构建QML插件的实用案例，详细展示了如何配置和编译Qt QML插件，适合开发者学习参考。 这是一个很好的教程和实例如何编写一个带QMAKE的QML模块，但通过CMake实现的例子并不多。 该项目展示了如何创建一个基本的CMake QML插件，并将该插件与资源一起导出到QML引擎中。 项目结构包括两个CMake目标： - 主应用程序目标：使用插件。 - 插件目标：包含需要导出给QML使用的资源和C++类。
     
  • CMake编译OpenCV库及其使用方法
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    简介：本文档详细介绍了如何利用CMake工具编译和安装OpenCV库，并提供了基本的使用示例，帮助开发者快速上手。 CMake编译OpenCV库及使用方法如下：首先通过CMake配置OpenCV环境，并设置相关路径为D:/OpenCV。接着利用生成的解决方案文件进行构建，得到可执行文件OpenCV.exe等目标产物。
     
  • OpenCV 4.1.1 完整编译（包含 Opencv411-contrib 拓展模块），已通过 CMake 和 VS2019 编译完成，可直接使用
    优质
    本库提供完整编译版的 OpenCV 4.1.1 及其拓展模块 opencv_contrib，适用于 VS2019 开发环境。经 CMake 构建并通过测试，用户可以直接集成到项目中使用。 正在使用OpenCV进行开发或学习的朋友们应该知道，当前OpenCV官网提供的库文件可能无法满足大家对整个OpenCV的学习需求，例如CNN::CUDA,thinning()函数等需要额外的功能就需要重新编译相应的扩展模块contrib。然而这个过程对于不熟悉CMake环境或者Visual Studio的人来说可能会遇到很多问题和错误。 为了帮助解决这些问题，并减少不必要的浪费时间，在这里提供已经使用官方提供的OpenCV 4.1.1及Contrib 4.1.1源代码，通过Cmake3.17.0和VS2017编译完成的安装包。这个版本经过实测可以正常使用。 该安装包包含以下内容： - OpenCV 4.1.1 安装程序（官网提供的版本） - 编译好的OpenCV 4.1.1 Contrib模块，包括x86和x64两个编译通过的install文件以及用于Debug x64环境属性的opencv_props配置。