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Qt5.15+Halcon20+VS2019环境搭建

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简介:
本项目专注于在Windows环境下使用Visual Studio 2019构建基于Qt5.15和Halcon20的开发环境,旨在为计算机视觉应用提供强大的图像处理功能。 我已经配置完成了qt5.15、halcon20以及vs2019的环境设置。然而,在尝试将读入的彩色图像与label或QGraphicsView绑定以显示灰度图像后,我发现保存下来的图片仍然是彩色的。希望有经验的人士能给出一些指导和建议,谢谢。

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  • Qt5.15+Halcon20+VS2019
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    本项目专注于在Windows环境下使用Visual Studio 2019构建基于Qt5.15和Halcon20的开发环境,旨在为计算机视觉应用提供强大的图像处理功能。 我已经配置完成了qt5.15、halcon20以及vs2019的环境设置。然而,在尝试将读入的彩色图像与label或QGraphicsView绑定以显示灰度图像后,我发现保存下来的图片仍然是彩色的。希望有经验的人士能给出一些指导和建议,谢谢。
  • VS2019+Qt+OpenCV经验分享(图文)
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    本文详细介绍了在Visual Studio 2019环境下配置Qt和OpenCV开发工具的经验与步骤,包含丰富的图文说明,帮助开发者快速构建高效开发环境。 一、下载Visual Studio 2019 和 Qt 1. 下载 Visual Studio 2019:直接在官方网站上点击下载链接即可,它是免费的。 2. 安装 Visual Studio 2019 可以选择自定义安装路径,并根据个人需求挑选需要的库。例如,我选择了 C++ 和 Python 库。 3. 下载 Qt 并按照官方指引进行操作。在安装时,请确保选中了合适的选项如 msvc2017 或者 2015 ,然后按步骤完成整个安装流程即可。 二、配置环境变量 将 Visual Studio 2019 和 Qt 添加到系统的环境变量中,以便于后续开发工作中的调用和使用。 三、在 Visual Studio 2019 中创建新项目并添加 Qt 插件 通过拓展管理器搜索“Qt”,下载安装插件后即可开始进行相关项目的创建工作。
  • 在Win10中使用VS2019GTest测试
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    本教程详细介绍了如何在Windows 10操作系统上利用Visual Studio 2019搭建Google Test(GTest)开发环境,适用于C++开发者。 在Windows 10环境下搭建Google Test(gtest)测试框架与Visual Studio 2019的集成是一项关键的任务,尤其对于进行C++单元测试的开发者来说。Google Test是Google开源的一个强大的C++测试库,它提供了丰富的断言和测试结构,帮助开发者编写高质量的测试用例。下面将详细介绍这个过程。 首先,你需要下载Google Test的源代码,并将其解压缩到一个合适的目录中。通常可以从GitHub上的官方仓库获取最新版本。 接下来,在Visual Studio 2019中创建一个新的项目。选择“Visual C++” -> “Win32控制台应用程序”,然后在向导中选择“Empty Project”。给项目起个合适的名字,例如“gtest_example”。 现在,你需要将Google Test的源代码添加到你的新项目中。右键点击解决方案资源管理器中的“gtest_example”项目,选择“添加” -> “现有项”,然后浏览并选择`gtest/gtest.h`和`gtest/gtest_main.h`这两个头文件以及`gtest\src\gtest.cc`和`gtest\src\gtest_main.cc`两个源文件。 为了让VS2019知道如何编译和链接这些文件,你需要在项目的属性页中进行设置。右键点击项目,选择“属性”,然后导航到“配置属性” -> “C/C++” -> “常规” -> “附加包含目录”。在这里添加Google Test源码的头文件路径。 同样,在“配置属性” -> “链接器” -> “输入” -> “附加依赖项”的设置中,你需要添加`gtest.lib`和`gtest_main.lib`(如果你没有看到这两个库文件,可能需要自己编译生成)。确保你的项目设置正确后,你可以开始编写测试代码了。 Google Test的测试用例通常以`.cpp`文件的形式存在,并包含`#include gtest/gtest.h`。每个测试用例都定义在一个类中,该类继承自`testing::Test`。每个测试方法都通过`TEST_F`宏来定义,后面跟着类名和测试描述。 例如: ```cpp #include gtest/gtest.h class MyTest : public testing::Test { protected: void SetUp() override { // 在这里执行测试前的初始化工作 } void TearDown() override { // 在这里执行测试后的清理工作 } }; TEST_F(MyTest, BasicTest) { EXPECT_EQ(42, answerToLife()); } ``` 在这个例子中,`MyTest`是测试类,`BasicTest`是测试用例。`EXPECT_EQ`是一个断言,用来检查函数返回值是否等于预期。 编译并运行你的项目后,在VS2019会生成一个可执行文件。运行这个文件时,Google Test将自动运行所有测试用例,并显示相应的结果信息:如果所有测试都通过,则会出现类似“[ RUN ] *.*.*”和“[ OK ] *.*.*”的信息;如果有任何失败的测试,Google Test也会给出详细的失败信息。 总的来说,在Win10上搭建gtest测试环境并将其集成到VS2019中主要包括下载Google Test源码、添加其文件至项目、配置编译及链接选项,并编写和运行相应的测试用例。熟悉这个流程后,你可以为你的C++项目构建可靠的自动化测试框架。
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  • 快速FastDFS
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    本教程详细介绍了如何在服务器上快速搭建和配置FastDFS文件存储系统,适合开发人员及运维工程师学习。 FastDFS 是一款开源的高性能分布式文件系统,主要由C语言编写,并为互联网设计。它强调高可用性、高性能以及线性扩容能力。该系统适用于存储大量小文件(如图片、视频等),并提供上传与下载服务的同时具备冗余备份和负载均衡的能力。 FastDFS 的核心组件包括 Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 负责负载均衡及调度,客户端在进行文件上传或下载时首先会与 Tracker Server 通信;之后,根据策略选择合适的 Storage Server 来执行操作。Storage Server 实际上负责存储文件,并通过操作系统提供的文件系统管理这些文件;它还会定期向 Tracker Server 报告其状态信息(如磁盘空间、同步状态等)。 FastDFS 支持集群部署模式下,多个Tracker Server之间为平等关系并互相备份以避免单点故障。客户端会采用轮询方式与各Tracker Server进行交互操作。Storage Server集群则采取分组存储的方式,在同一组内的服务器间互相同步文件来保持数据一致性;建议该组内配置一致以便充分利用存储容量,当某一存储组的压力过大时可以通过增加新的服务器实现纵向扩容或新增一组以达到横向扩展的目的。 上传流程如下: 1. 客户端向 Tracker Server 发起文件上传请求; 2. Tracker Server 选择一个合适的 Storage Server 并返回给客户端; 3. 客户端直接与选定的Storage Server通信,完成数据传输过程。 4. 文件接收后由Server生成唯一ID(包括组名、虚拟磁盘路径及其它信息),并以包含IP地址、时间戳等确保文件名称唯一的格式发送回客户端。 下载流程则相对简单: 1. 客户端通过文件 ID 向 Tracker Server 发起下载请求; 2. Tracker Server 根据指定的组号确定目标 Storage Server 组,并选择一台可用机器。 3. 指定Storage Server根据接收到的文件ID找到具体位置并向客户端发送该文件。 FastDFS可以与Nginx结合使用,构建高效的文件服务器。其中 Nginx 作为反向代理接收HTTP请求并通过 FastDFS 的 HTTP 模块与 Tracker Server 进行交互,从而将实际操作转发至 Storage Server 处理;这使得客户端能够直接通过HTTP协议与Nginx通信,简化了开发工作同时也提升了系统的并发处理能力。 综上所述,搭建FastDFS的主要步骤包括: 1. 安装Tracker和Storage服务; 2. 配置Tracker及Storage设置存储路径、负载均衡策略等; 3. 安装并配置Nginx,并集成 FastDFS 的HTTP模块。 4. 测试文件上传与下载功能以确保系统正常运行。 通过以上步骤,可以成功搭建一个高可用性且高性能的分布式文件系统,为项目提供稳定可靠的文件存储及访问服务。
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