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LeetCode噪声源-CPP:学习C++编程(包括OpenCV和Eigen)

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简介:
本项目汇集了多种C++编程资源与实例,旨在帮助初学者掌握C++语言及其在计算机视觉(通过OpenCV库)和线性代数(利用Eigen库)中的应用。 LeetCode噪声源C++概述:这是一个关于C++及其相关开源库(如OpenCV和Eigen)的存储库集合。这些程序包含详细的注释来解决C++的概念和语法问题。大多数项目是在Visual Studio下开发,少数则在Linux GCC环境下完成。 项目_cpp基础包含了大量有关于C++基本概念的内容。此目录下的所有项目均使用了Visual Studio 2015和CMake进行开发,并且由以下子项目构成: - cmake_example:一个学习CMake的良好起点。 - enum:展示有作用域与无作用域的枚举定义。 - file_stream:演示如何利用库读取、写入及解析文件。 - 函数指针——函数指针的基础示例 - inverse_a_string--分别使用按位异或^和std::swap()反转字符串。另外,还展示了通过值传递与引用传递字符串之间的区别。 - pass_by_reference:演示了如何以引用方式传递字符串和整数的简单例子。 以上是关于C++基础概念的一个概览性介绍及项目列表。

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客服
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  • LeetCode-CPPC++OpenCVEigen
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    本项目汇集了多种C++编程资源与实例,旨在帮助初学者掌握C++语言及其在计算机视觉(通过OpenCV库)和线性代数(利用Eigen库)中的应用。 LeetCode噪声源C++概述:这是一个关于C++及其相关开源库(如OpenCV和Eigen)的存储库集合。这些程序包含详细的注释来解决C++的概念和语法问题。大多数项目是在Visual Studio下开发,少数则在Linux GCC环境下完成。 项目_cpp基础包含了大量有关于C++基本概念的内容。此目录下的所有项目均使用了Visual Studio 2015和CMake进行开发,并且由以下子项目构成: - cmake_example:一个学习CMake的良好起点。 - enum:展示有作用域与无作用域的枚举定义。 - file_stream:演示如何利用库读取、写入及解析文件。 - 函数指针——函数指针的基础示例 - inverse_a_string--分别使用按位异或^和std::swap()反转字符串。另外,还展示了通过值传递与引用传递字符串之间的区别。 - pass_by_reference:演示了如何以引用方式传递字符串和整数的简单例子。 以上是关于C++基础概念的一个概览性介绍及项目列表。
  • 利用Python-OpenCV为图像加入的效果(高斯椒盐
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    本教程详解如何使用Python与OpenCV库向图像中添加高斯噪声及椒盐噪声,帮助理解图像处理中的噪点影响。 在MATLAB中存在直接的函数来添加高斯噪声和椒盐噪声,在Python-OpenCV中虽然不存在这样的直接函数,但很容易使用相关的函数来实现该功能。以下是用于向图像添加椒盐噪声的一个示例代码: ```python import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image, prob): output = np.zeros(image.shape, np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.shape[0]): for j in range(image.shape[1]): #修复语法错误,确保代码正确运行。 rdn = random.random() if rdn < prob: output[i][j] = 0 elif rdn > thres: output[i][j] = 255 else: output[i][j] = image[i][j] return output # 示例使用方法: image_path = path_to_your_image.jpg img = cv2.imread(image_path, 0) # 加载灰度图像 noisy_img = sp_noise(img, 0.01) cv2.imshow(Original Image, img) cv2.imshow(Noisy Image, noisy_img) cv2.waitKey(0) ```
  • 利用Python-OpenCV为图像加入的效果(高斯椒盐
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    本项目使用Python与OpenCV库探讨了两种常见的数字图像处理中的噪声类型——高斯噪声及椒盐噪声,并展示了如何在原始图像中添加这些噪声。 本段落主要介绍了如何使用Python-OpenCV向图片添加噪声的实现方法(包括高斯噪声和椒盐噪声),觉得内容不错,现在分享给大家参考。希望对大家有所帮助。
  • NanoDet-OpenCV-DNN-CPP-Python:使用OpenCV部署NanoDet目标检测,C++Python版本...
    优质
    NanoDet-OpenCV-DNN-CPP-Python项目致力于将NanoDet模型利用OpenCV DNN模块进行高效部署,涵盖C++及Python双端实现,便于用户在不同环境下快速集成与应用。 nanodet-opncv-dnn-cpp-python项目使用OpenCV部署了NanoDet目标检测模型,并提供了C++和Python两个版本的实现程序。该项目利用OpenCV中的dnn模块来加载网络模型,图像预处理及后处理部分分别用C++和Python编写完成。该框架适用于Windows系统与Ubuntu系统,在CPU和GPU设备上均能正常运行。 在Python版本中,主程序为main_nanodet.py;而在C++版本里,则是main.cpp。用户可以根据需要选择输入图片的尺寸(320或416),同时还可以调整类别放置信度阈值confThreshold以及非极大抑制重叠率阈值nmsThreshold来优化检测结果。
  • Eigen工具
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    Eigen是一款广泛应用的C++模板库,专注于线性代数运算、矩阵与向量操作。它提供高效且灵活的数学计算功能,并附带丰富的文档和资源支持开发者社区。 “无法打开源文件 Eigen/Sparse 等一系列关于 Eigen 的问题都可以通过参考相关资料来解决。”
  • 使用QtMinGW译PCL及其依赖库(Boost、Eigen、FLANN、QHULLVTK)
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    本教程详细介绍如何利用Qt与MinGW环境编译PCL点云库及其所需的Boost、Eigen、FLANN、QHULL及VTK等重要依赖库,适合开发者学习实践。 使用Qt和MinGw编译PCL及其所有依赖库(包括boost、eigen、flann、qhull和VTK)的成果可以在Qt中直接调用运行。
  • C++新版Eigen工具
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    此简介针对C++新版Eigen工具包源码,旨在提供一个简洁而全面的概览。Eigen是广泛使用的开源线性代数库,支持矩阵和向量运算等,适用于跨平台开发项目。新版优化了性能与功能,吸引开发者深入探索其高效的源代码实现。 Eigen是一个开源的C++库,专门用于处理线性代数问题。它提供了高效、灵活且易于使用的矩阵和向量操作功能,并包括各种线性代数算法如矩阵乘法、求解线性系统及特征值计算等。最新版可以从官方网站下载。 Eigen的设计目标是简洁、快速以及模板化。它的核心数据结构为`Matrix`,可以表示任意维度的矩阵和向量。此外,它还支持稀疏矩阵与表达式模板技术,在处理大型问题时能保持高效性能且无需实际存储中间结果。在Eigen中,通过运算符重载实现矩阵和向量操作,这使得代码更加直观简洁。 例如,直接使用`*`运算符进行矩阵乘法、`+`或`-`运算符执行加减操作以及用到的其他如指数计算等数学函数都是以这种方式完成。这种语法结构帮助程序员快速编写高效的线性代数代码而无需过多关注底层实现细节。 Eigen还支持多种转置、逆和求导等矩阵与向量的操作功能,例如通过`MatrixBase::transpose()`获取转置结果,利用`MatrixBase::inverse()`计算逆矩阵,并使用`MatrixBase::adjoint()`来获得共轭转置。这些特性在处理复数矩阵或执行微分运算时特别有用。 对于求解线性系统问题,Eigen提供多种算法如高斯消元法、LU分解、QR分解、Cholesky分解及SVD(奇异值分解)。这些方法适应不同类型的问题,包括方程组的求解和特征值计算。例如`EigenSolver`类用于处理特征值问题而`SelfAdjointEigenSolver`则专门针对对称矩阵设计。 除了基本线性代数运算,Eigen还提供了一些高级特性如稠密与稀疏矩阵混合操作、多线程支持及与NumPy数组的兼容性等功能。这使得它不仅适用于学术研究也广泛应用于工业级项目中。 在实际应用过程中,开发者通常会解压包含头文件和示例代码的压缩包(例如`eigen-eigen-5a0156e40feb`),其中的头文件是Eigen库的核心部分直接可在项目中使用。这些资源帮助初学者更好地理解如何有效利用该库。 总之,Eigen是一个强大的C++线性代数工具,提供了丰富的操作和高效的算法支持。通过深入学习与掌握它,开发者可以编写出高效且清晰的数值计算代码适用于各种科学计算及工程应用场合。
  • 利用C++、QtEigen写的平差计算器代码RAR
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    这是一个包含使用C++结合Qt界面框架及Eigen库开发的平差计算器完整源代码的压缩文件,适用于需要进行精密测量数据处理的研究者或开发者。 本软件基于C++、Qt、Eigen开发,代码位于解压文件夹内的“源代码”目录下。该软件可以实现以下四种方程式涉及的参数计算(N、C、K、W、V、Q等): 1. 条件平差; 2. 间接平差; 3. 附有限制条件的间接平差; 4. 附有参数的条件平差。 解压后请参阅使用说明进行操作学习。