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YOLOv3在Windows 10和Qt环境下通过动态链接库进行运行。

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简介：
首先，需要在Windows 10 环境下，结合 Qt 框架，启动 YOLOv3 的运行。在开始之前，需要从压缩包中提取必要的预备文件。随后，编译前的步骤包括设定项目构建的输出路径，并务必执行清理操作以确保项目的干净状态。接着，执行 qmake 命令来生成构建文件。最后，在 Release 模式下运行程序。参考了该博文：https://blog..net/qq_22199831/article/details/104713533

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  • 在Win10+Qt环境下运用动态链接库执行YOLOv3
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    本文介绍在Windows 10操作系统和Qt开发环境中，如何创建并使用动态链接库来实现YOLOv3目标检测模型的部署与应用。 从零开始在Windows 10上使用Qt运行YOLOv3之前需要准备一些文件。压缩包内包含截图以供参考。编译前，请先设置项目编译输出路径，然后清理项目，执行qmake命令，最后可以在release模式下运行程序。有关详细步骤可以参考相关博客文章。
     
  • 在Windows 10环境下使用Pytorch-YOLOv3进行摄像头实时监测
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    本项目演示了如何在Windows 10操作系统下利用Pytorch-YOLOv3框架实现摄像头实时目标检测。通过集成深度学习技术，用户能够轻松监控视频流中的物体，并加以识别与追踪。 1. 参考：使用OpenCV调用YOLOv3模型进行目标检测（基于Python 3的Opencv）-打开摄像头显示图像（python+OpenCV+YOLOv3） 2. 配置信息： - 运行环境：Windows 10，PyCharm - 使用库文件：opencv-python, Pytorch-YOLOv3 3. 步骤： 1. 创建一个名为video的Python文件，在一级目录下。 2. 在视频.py文件中添加以下代码： ```python import numpy as np import cv2 # 进一步的YOLO模型调用和图像处理相关代码可以在此处继续编写或引入 ``` 注意：以上步骤为基本配置，具体实现细节可能需要根据实际需求调整。
     
  • 在Windows 10环境下安装和训练PyTorch版YOLOv3
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    本教程详细介绍在Windows 10操作系统下搭建PyTorch版YOLOv3环境的过程，包括必要的软件安装、配置及模型训练方法。适合深度学习爱好者入门实践。 1. 下载代码的网址是：https://github.com/ultralytics/yolov3。权重文件由于时间久远已找不到原始下载链接。 2. 项目要求使用Python版本为3.7，但实际环境中可以尝试在Python 3.6下运行，并根据requirements.txt安装所需依赖项： ``` pip install -U -r requirements.txt ``` 安装列表包含以下库：numpy, opencv-python >= 4.1, torch >= 1.4, matplotlib, pycocotools, tqdm, pillow。 在安装过程中，可能会遇到提示关于torch版本不匹配的问题。可以通过官网提供的方法解决此问题。
     
  • CanTest运行CHUSBDLL.DLL动态链接库
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    本文介绍了如何在CanTest软件中调用和使用CHUSBDLL.DLL动态链接库的方法与步骤，帮助用户更好地进行硬件测试。 动态链接库（Dynamic Link Library，简称DLL）是Windows操作系统中的一个重要组件，它允许多个程序共享同一段代码和数据，从而节省内存资源并提高系统效率。本段落将重点讨论CanTest运行时使用的动态链接库CHUSBDLL.DLL以及其在Windows系统中的工作原理。 作为特定的动态链接库，CHUSBDLL.DLL可能与USB设备通信相关联。名称“CanTest”暗示它可能是用于测试CAN总线（Controller Area Network）设备的软件，而CHUSBDLL.DLL则是实现通过USB接口进行CAN总线通信的核心模块。通常情况下，这样的DLL会包含处理设备初始化、数据传输和错误处理等关键任务的功能。 在Windows系统中，当应用程序如CanTest需要使用到CHUSBDLL.DLL时，并不会将整个库加载进内存，而是仅加载实际使用的函数。这一过程称为延迟加载（Lazy Loading），它降低了应用程序启动时的内存需求。DLL加载后，应用程序通过调用导出函数来实现所需功能，这些导出函数在DLL的头文件中声明并由链接器处理。 动态链接库的加载过程包括以下步骤： 1. **搜索路径**：系统首先会在可执行文件所在的同一目录下查找CHUSBDLL.DLL。如果没有找到，则会按照系统的PATH环境变量指定的顺序继续查找。 2. **加载DLL**：一旦找到DLL，系统将其映像载入进程地址空间，并运行初始化代码（如果存在）。 3. **导出函数**：通过导出表，DLL中的函数被暴露给其他模块。应用程序可以通过函数指针或使用LoadLibrary和GetProcAddress等API来调用这些函数。 在CanTest执行时，可能需要CHUSBDLL.DLL完成以下操作： - **设备枚举**：识别并列出所有连接的USB-CAN设备。 - **设备打开**：建立与选定CAN设备的连接。 - **数据传输**：发送和接收CAN数据帧。 - **设备控制**：配置如波特率、过滤器等参数。 - **错误处理**：处理通信中的各种问题，例如超时或数据校验失败。 压缩包内的CanDll文件可能包含与CHUSBDLL.DLL相关的源代码、头文件或其他支持文档。这些资源可以帮助开发者研究和扩展其功能，并深入理解CHUSBDLL.DLL的工作机制，包括USB设备驱动的编写、CAN协议实现以及如何在Windows环境中构建和使用DLL。 作为CanTest软件的重要组成部分，CHUSBDLL.DLL负责与USB-CAN设备进行通信。了解其工作原理及其在CanTest中的应用对于开发、调试或优化CAN总线通信系统至关重要。通过深入研究压缩包内的CanDll文件，我们可以获取更多关于CHUSBDLL.DLL的实现细节，并提升我们的系统级编程能力。
     
  • 从Windows到Linux：C/C++环境下动态链接库的移植
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    本文探讨了将C/C++程序中使用的动态链接库从Windows环境迁移到Linux环境中的方法和挑战。介绍了不同操作系统下DLL与SO文件的区别，以及如何解决兼容性和编译问题，帮助开发者顺利完成跨平台开发工作。 将Windows Dynamic Link库移植到Linux简介：此存储库包含一个库，该库允许本机Linux程序从Windows DLL加载和调用函数。 作为演示，我已成功地将Windows Defender的功能移植到了Linux系统中。 执行命令： ``` .mpclient eicar.com main（）：正在扫描eicar.com ... EngineScanCallback（）：正在扫描输入 EngineScanCallback（）：已识别威胁病毒：DOS EICAR_Test_File。 ``` 它是如何工作的？ peloader目录包含一个自ndiswrapper派生的自定义PE COFF加载器。
     
  • OpenCV4.7源码在Windows下的运行环境
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    本简介探讨了如何在Windows操作系统下配置和使用OpenCV 4.7版本的源代码进行开发工作，包括必要的软件安装及环境搭建步骤。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，在机器学习、图像分析、机器人等领域广泛应用。本段落将详细介绍如何在Windows操作系统上搭建OpenCV 4.7.0的开发环境。 首先需要下载OpenCV 4.7.0源代码，并解压得到`opencv-4.7.0`目录。为了编译OpenCV，通常使用CMake工具并确保安装了Visual Studio（推荐2019或以上版本）和Python。 接下来按照以下步骤操作： 1. **创建构建目录**：在`opencv-4.7.0`源代码目录外新建一个空文件夹作为构建输出的目录。 2. **启动CMake**：打开CMake，分别设置源码路径为`opencv-4.7.0`及构建路径为你之前建立的文件夹。 3. **配置项目**：点击“Configure”按钮。在配置过程中，需要指定Visual Studio版本，并选择是否构建调试和发布版。 4. **设置选项**：根据需求，在CMake界面中勾选或取消某些选项。例如，若需使用Python接口，则应确保`WITH_PYTHON`被启用。 5. **完成配置**：点击“Configure”按钮后再一次确认所有设定无误后，选择生成Visual Studio解决方案文件。 6. **编译OpenCV**：在构建的项目中打开`ALL_BUILD`项目并执行Build或Rebuild All命令。这可能需要一段时间来完成。 成功编译之后，在构建目录下的子目录（如`bin`, `lib`）可以找到可执行文件和库文件，从而开始使用这套完整的OpenCV 4.7.0环境进行开发工作了。 在C++项目中需链接这些库并包含必要的头文件。例如： ```cpp #include ``` 接着编写利用OpenCV功能的代码，比如读取和显示图像的功能： ```cpp int main() { cv::Mat img = cv::imread(path_to_your_image.jpg); if (!img.empty()) { cv::imshow(Image, img); cv::waitKey(0); } else { std::cout << Could not read the image << std::endl; } return 0; } ``` 编译并运行这个程序，即可在屏幕上显示图像。 总的来说，在Windows环境下配置OpenCV 4.7.0的开发环境包括下载源代码、安装必要工具（如CMake和Visual Studio）、使用CMake进行项目设置及编译步骤，并最终将生成好的库文件引用到自己的C++项目中。
     
  • Linux环境下C++动态链接库实例
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    本实例详细介绍在Linux环境下使用C++语言创建和应用动态链接库的过程，包括编译、链接及调用等步骤，帮助开发者掌握相关技能。 本段落介绍在Linux环境下C++动态库实现接口提供类导出的一个实例，并强调了使用函数返回基类指针的用法的重要性。 当涉及到利用dlopen API动态加载C++中的函数与类时，Unix下的C++程序员可能会遇到一些复杂情况，这促使编写这篇简短的文章来解释相关问题。理解本段落的前提是对C/C++语言中dlopen API有一定的了解。 ### 一、问题所在 在开发过程中，有时需要在一个运行的程序中动态加载一个库（以使用其中提供的函数），尤其是在构建插件或模块化架构时更为常见。对于C来说，通过调用dlopen, dlsym和dlclose可以轻松实现这一目的；然而，在面对C++的情况时，则会遇到一些复杂性。 问题的一部分源自于C++的name mangling（名称修饰）机制以及另一部分是由于dlopen API是以纯C语言形式存在的，并没有提供一种直接支持类加载的方法。在深入讨论如何动态地加载一个C++库之前，了解一下name mangling的概念是非常重要的。 ### 二、Name Mangling 每个C++程序或库中的非静态函数，在编译后都会以唯一的字符串标识（即符号）的形式存在。这些符号确保了不同文件中具有相同名称的多个函数可以被正确区分。在纯C语言环境中，一个函数的名字就是它的唯一标识符：strcpy 的符号名就是 strcpy。 然而，由于C++支持重载机制和其他特性如类、成员方法等的存在，直接使用函数名字作为唯一的标识已经不再适用了。为了解决这一问题，编译器引入了一种称为name mangling的技术，在这个过程中，原始的函数名称会被修改并加上其他信息（比如参数类型和数量），以生成一个独一无二的新符号。 这种机制的问题在于它依赖于特定版本的编译器，并且每次更新到新的C++标准或新版本的编译工具时，原有的mangling规则可能都会发生变化。这使得在不同的开发环境中实现动态库加载变得复杂化了。 ### 三、类与dlopen API 另一个挑战是使用dlopen API来处理类的问题——该API主要设计用于函数的导入而非对象实例化的操作。因此，在C++中，如果想要利用一个外部动态链接库中的某个特定类型，则需要额外的工作才能创建并管理这个类型的实例。 ### 四、解决方案 1. 通过在声明或定义时使用`extern C`关键字，可以确保编译器生成的符号名不会被修改。这意味着函数将遵循与C语言一致的名字规则，并且这些函数可以通过dlopen API动态加载。 尽管如此限制多多（例如：仅适用于非成员函数并且不能重载），但这种做法在实践中非常有用，因为它允许以一种类似于C的方式调用和使用C++中的功能。值得注意的是，在声明为`extern C`的函数内部仍然可以自由地使用任何合法的C++语法及特性。 以上就是关于如何解决Linux下动态加载C++类库问题的一些基本指导信息。
     
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    本PDF文档详细介绍了如何在Windows 10操作系统中使用Qt框架开发的应用程序进行打包和分发的过程与技巧。 在Windows 10下打包Qt程序的方法如下：首先确保已经安装了Qt和相关的开发工具；然后创建一个Qt项目或者使用现有的项目；接着，在项目的.pro文件中添加必要的配置，以便生成可执行文件时包含所有需要的资源；最后，可以利用windeployqt工具来自动部署应用程序及其依赖项。这样就可以在Windows 10环境下成功打包Qt程序了。
     
  • 在Windows环境下构建私有链及进行RPC调用和合约测试
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    本教程详解了如何在Windows操作系统中搭建以太坊私有链，并介绍如何使用远程过程调用(RPC)接口以及执行智能合约的测试方法。 在Windows环境下搭建私有链，并进行RPC调用查询、使用以太坊钱包以及测试智能合约的方法。
     
  • OpenCV 4.5.5 在 Windows 10 x86_64 下的链接库
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    本页面提供了在Windows 10 (x86_64)环境下针对OpenCV 4.5.5版本的完整链接库文件，便于开发者便捷集成和使用该视觉处理库。 基于OpenCV 4.5.5编译CMake版本3.22.2，在MinGW64环境下使用x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0版本。