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OpenCV Sharp x64

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简介:
简介:OpenCV Sharp x64是针对.NET开发者的跨平台计算机视觉与机器学习库,提供高性能的图像和视频处理功能。 创建您的免费GitHub账户以订阅此仓库并获取新版本通知。与2800万开发者一起构建软件。

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客服
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  • OpenCV Sharp x64
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    简介:OpenCV Sharp x64是针对.NET开发者的跨平台计算机视觉与机器学习库,提供高性能的图像和视频处理功能。 创建您的免费GitHub账户以订阅此仓库并获取新版本通知。与2800万开发者一起构建软件。
  • WebSocket-Sharp-Master_Utility
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    WebSocket-Sharp-Master_Utility是一款基于WebSocket-Sharp库开发的实用工具集,提供便捷的WebSocket服务管理和操作功能。 WebSocket-sharp 是一个开源的 C# WebSocket 客户端库,专为 Unity 游戏引擎设计,使在 Unity 中实现 WebSocket 连接变得简单。WebSocket 允许客户端与服务器之间进行全双工通信,并支持双向实时数据传输,在开发多人在线游戏、实时聊天应用或任何需要低延迟数据交换的项目中非常理想。 Unity 是一款广泛使用的跨平台游戏开发引擎,提供2D和3D图形以及一套完整的工具集来创建互动内容。在 Unity 中集成 WebSocket-sharp 可以增强应用程序与服务器之间的通信能力,使开发者能够快速构建具有网络功能的游戏或应用。 WebSocket-sharp 提供了一个简单的 API,便于创建、连接、发送及接收 WebSocket 消息。以下是使用此库的步骤: 1. 将 `websocket-sharp-master` 文件夹导入到 Unity 项目中。 2. 在 C# 脚本中引用 WebSocket-sharp 库,通过添加 `using websocketSharp;` 来访问其类和方法。 3. 创建一个 WebSocket 实例并指定服务器的 URL。例如:`WebSocket ws = new WebSocket(ws://yourserver.com);` 4. 注册事件处理程序来管理连接状态变化、接收消息等操作: - 使用 `ws.OnOpen += OnOpen;` 来处理连接打开事件。 - 使用 `ws.OnMessage += OnMessage;` 接收来自服务器的消息。 - 使用 `ws.OnClose += OnClose;` 处理连接关闭事件。 - 使用 `ws.OnError += OnError;` 处理错误事件。 5. 通过调用 `Connect()` 方法建立连接,使用 `Send()` 发送消息,并利用 `Close()` 断开连接。例如: ```csharp ws.Connect(); ws.Send(Hello, Server!); ws.Close(); ``` 6. 编写相应的逻辑以处理这些事件。例如: ```csharp void OnOpen(object sender, EventArgs e) { Debug.Log(WebSocket connected.); } void OnMessage(object sender, MessageEventArgs e) { Debug.Log(Received message: + e.Data); } void OnClose(object sender, CloseEventArgs e) { Debug.Log(WebSocket closed.); } void OnError(object sender, ErrorEventArgs e) { Debug.LogError(WebSocket error: + e.Message); } ``` 7. 在 Unity 的 Update() 函数中处理网络通信,确保在适当的时机调用这些方法。例如,在游戏启动时连接,并在结束时断开连接。 通过上述步骤,你可以使用 WebSocket-sharp 实现 Unity 与 WebSocket 服务器之间的实时通信。需要注意的是,由于 Unity 运行于不同平台之上,因此在网络兼容性和性能优化方面需要考虑部署到各种设备的差异性问题。 实际开发中可能还需处理心跳机制(保持连接活跃)、数据序列化以及错误处理等复杂情况。WebSocket-sharp 提供了丰富的功能来应对这些挑战,在 Unity 中实现 WebSocket 功能变得更加便捷。
  • OpenCV-MinGW-Build-x64-OpenCV-3.4.1.zip
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    这是一个包含OpenCV 3.4.1库的压缩文件,适用于使用MinGW编译器在64位Windows系统上进行计算机视觉项目开发。 编译好的OpenCV3.4.1压缩包可以直接配置使用,并以0积分下载。
  • WebSocket-Sharp 示例
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    WebSocket-Sharp 是一个用于 .NET 平台的 WebSocket 客户端和服务器库,提供简单易用的 API 以实现全双工通信。此示例展示如何使用 WebSocket-Sharp 进行基本连接与数据交换。 利用开源组件websocket-sharp实现WebSocket的示例,在Framework4.5以下版本中使用该组件可以轻松地进行WebSocket通信。
  • WebSocket-Sharp源码
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    WebSocket-Sharp是一款开源的C#库,实现WebSocket协议,允许开发者在.NET环境下轻松创建和管理WebSocket服务器与客户端连接。 WebSocket-Sharp 是一个用 C# 实现的 WebSocket 协议客户端和服务端库,支持 RFC 6455 标准,并提供消息压缩扩展、安全连接、HTTP 身份验证等功能。它还支持通过查询字符串、起始标题和 Cookie 进行配置,以及通过 HTTP 代理服务器进行连接。WebSocket-Sharp 兼容 .NET Framework 3.5 或更高版本(包括 Mono 环境)。
  • C# Sharp 7.0 Support 2.0.6
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    C# Sharp 7.0 Support 2.0.6是一款为Visual Studio插件,旨在提供对C#语言最新版本(包括7.0)的支持和增强功能,帮助开发者提高编码效率与代码质量。 在游戏开发领域,Unity引擎以其强大的跨平台能力和易用性受到开发者们的喜爱。随着编程语言的不断发展,C#7.0引入了许多新特性,使得代码更加简洁高效。为了使这些新技术能够在Unity环境中得到充分利用,一个名为CSharp70Support 2.0.6的插件应运而生。 其中最显著的新特性和功能之一是模式匹配的支持。这允许我们在if语句、switch语句以及case标签中直接检查对象类型,简化了多态和类型转换相关的代码编写工作。例如,我们可以使用`is`关键字配合模式匹配来判断一个对象是否为特定类型,并且可以直接访问其成员,如`if (obj is string str)`。 C#7.0还引入了本地函数的概念——在方法内部定义的局部函数可以用于处理复杂的逻辑,尤其是在递归或者匿名委托中。使用这种方法可以使代码更加清晰和易于理解,在Unity的Update或LateUpdate等方法内特别有用。 此外,out参数声明也得到了改进,现在可以在方法调用时直接初始化这些变量而无需预先声明,如`int.TryParse(123, out int num)`。这使得代码更紧凑并且减少了临时变量的需求。 另外值得一提的是tuples(元组)的支持——这是C#7.0中的一个重要特性,允许我们创建和返回多个值而不必定义新的类或结构体,在Unity开发中特别有用,尤其是在传递函数返回值时非常实用。 通过安装CSharp70Support 2.0.6插件,开发者可以在编写Unity项目时直接利用这些新特性和优势。该插件可能包含了对编译器的扩展以支持上述语法,并提供了一些辅助工具帮助更好地理解和使用它们。这使得开发者能够在保持现有项目兼容性的基础上无缝过渡到C#7.0开发环境。 深入理解并熟练运用C#7.0的新特性,可以帮助编写出更优雅、易维护且高效的代码,从而提升整个项目的质量和开发效率。
  • OpenCV-MinGW-Build-x64-4.1.0.zip
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    这是一个包含OpenCV 4.1.0库的Windows 64位编译版本,使用MinGW工具链构建,方便开发者快速集成计算机视觉功能到C++项目中。 编译完成的mingw版本opencv4.1.0可以直接使用。使用说明可以在相关技术博客或文档中找到。
  • OpenCV 3.4.1 (x86) + contrib + vs2017 (x64)
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    这是一个基于Visual Studio 2017 x64环境下的OpenCV 3.4.1版本库,包含了contrib模块,适用于开发高级计算机视觉和图形处理应用。 使用VS2017和cmake3.11重新编译的opencv3.4.1库(X86版本),详情请参见相关文档。
  • Windows x64 OpenCV GPU版 v3.20.zip
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    此文件为Windows 64位操作系统的OpenCV库GPU版本v3.20,适用于需要高性能计算和图形处理加速的应用开发。 在课余项目中需要使用OpenCV的GPU版本,但从3.x版本开始官方将该模块分离出来了,并且在网上不易找到相关资源。因此我根据某个教程自己重新编译了一个版本,在过程中遇到了一些问题并找到了相应的解决方案。 遇到的问题及解决方法如下: 1. CUDA 9.0 不支持sm2.0编译:在某篇博客中找到了一个解决办法。 2. ffmpeg/ippicv因为网络原因导致config出现问题等:同样参考了一篇相关文章来解决问题。 最终成功完成了编译工作。以下是使用的环境配置信息,供有需要的人使用: - 编译环境:CMake 3.14 + OpenCV 3.20 + opencv_contrib-3.2.0 + VS2013 Release + CUDA9.0 + Eigen+tbb2017_20161004oss+Win10 x64 编译过程的细节可以参考之前的教程。为方便使用,我将所有*.lib文件列在一个txt文档中,并在VS项目配置时便于引用。 以上就是整个重新编译OpenCV GPU版本的过程和经验分享。
  • OpenCV (x86 和 x64) 开发库
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    OpenCV (x86和x64)开发库是一款功能强大的开源计算机视觉工具包,提供大量图像和视频处理算法,适用于多种平台。 基于VS2015编译的C/C++ OpenCV动态库支持x86与x64系统,在Windows 7和Windows 10 x64系统上已亲测可用,包含所有头文件、lib及dll文件,工程中动态加载后即可使用。