上面一篇博客分析了HARRIS和ShiTomasi角点检测的源代码.而为了提取更准确的角点,OpenCV中提供了goodFeaturesToTrack()这个API函数,来获取更加准确的角点位置.这篇博客主要分析goodFeaturesToTrack()的源代码. 函数原型如下: void cv::goodFeaturesToTrack( InputArray _image, OutputArray _corners, int maxCorners, double qualityLevel, d

一.mina总体框架与案例: 1.总体结构图: 简述:以上是一张来自网上比較经典的图,总体上揭示了mina的结构,当中IoService包括clientIoConnector和服务端IoAcceptor两部分.即不管是client还是服务端都是这个结构.IoService封装了网络传输层(TCP和UDP),而IoFilterChain中mina自带的filter做了一些主要的操作之外,支持扩展.经过FilterChain之后终于调用IoHandler,IoHandler是详细实现业务逻辑的处理接

简介 在使用Andriod SDK进行应用程序开发的时候,我们需要对源代码进行调试,有可能需要进入到某个Android API函数内部进行跟踪调试.但是,如果目标版本的SDK没有关联对应版本的源代码的话,就会提示你找不到源代码. 图:找不到Android源码的提示 我们都知道Android系统是一个开源工程,在网上可以下载到源代码.一般在网上搜索一下,就会找到各种下载源代码的方法,比如使用Git和Repo,android源代码下载的网址是http://android.git.kernel.org

一. Android 相框 Android框架层级 : Android 自下 而 上 分为 4层; -- Linux内核层; -- 各种库 和 Android执行环境层; -- 应用框架层; -- 应用层; 1. Linux内核层 Android 的 Linux 内核层 组成 : Linux 内核 和 驱动程序; Linux内核 : Android 2.x 是基于 Linux 2.6 内核; 驱动程序 : -- Display Driver (显卡驱动) : Linux 的帧缓冲 驱动; --

简介 在使用Andriod SDK进行应用程序开发的时候,我们需要对源代码进行调试,有可能需要进入到某个Android API函数内部进行跟踪调试.但是,如果目标版本的SDK没有关联对应版本的源代码的话,就会提示你找不到源代码. 图:找不到Android源码的提示 我们都知道Android系统是一个开源工程,在网上可以下载到源代码.一般在网上搜索一下,就会找到各种下载源代码的方法,比如使用Git和Repo,android源代码下载的网址是http://android.git.kernel.org

GitHub:https://github.com/iccb1013/Sheng.WeixinConstruction因为个人精力时间有限,不会再对现有代码进行更新维护,不过微信接口比较稳定,经测试至今没有变化,功能依然全部可用,你可以在此基础上,二次开发,完成你的业务功能,也可以抽取本平台中的代码复用在你的项目中,请遵循 MIT 开源协议保留我的版权声明和网站链接即可. GitHub:https://github.com/iccb1013/Sheng.WeixinConstruction.We

在整体介绍ABP项目之前我们需要从官方网站下载模板项目,下载以后放到一个本地目录下,启动VS打开源代码.具体下载的步骤如下: 一   创建ABP项目模板 1 进入官方网站然后选择特定的样板项目. 2 选择特定的平台以及特定的架构从而生成特定的模板. 3 开始创建模板 二 创建数据库并启动运行项目 在拿到整个项目的源代码之后,我们仍然对整个项目缺少一个大概的了解,下面以我们创建的多页面的框架为例,在拿到一个陌生的开源项目之前我们总希望能够看到界面到底长成什么样?从而在大体上对这个项目有一个直观的认

本节书摘来自异步社区<深入理解Android 5 源代码>一书中的第2章,第2.2节分析Android源代码结构,作者 李骏. 网址:https://yq.aliyun.com/articles/93279?spm=5176.100239.blogcont93310.17.gtBsUg 2.2 分析Android源代码结构 获得Android 5.0源代码后,源代码的全部工程分为以下3个部分. Core Project:核心工程部分,这是建立Android系统的基础,被保存在根目录的各个文件夹

看了黄建宏老师的<Redis设计与实现>,对redis的部分实现有了一个简明的认识: 之前面试的时候被问到了这部分的内容,没有关注,好在还有时间,就把Redis的源码看了一遍. Redis源码的获取 Redis是完全开源的,其源代码可以在直接在GitHub上获取:https://github.com/antirez/redis(目前的版本是4.4.0).此时,进入解压后的redis目录下的src文件夹,redis的所有源代码都存放在此. 源代码结构解析 从redis源码解析看到的redis源码

首先,开始接触Chrome的童鞋可能有一个疑惑,Chrome和Chromium是同一个东西吗?答案是,Chrome是Google官方的浏览器项目名称,Chromium是Google官方对Chrome开源项目.说白了就是Chrome是Google自己的官方浏览器版本,而Chromium是开源项目,所有有兴趣的开发者都可以参加,Chromium中出现的新技术如果经过测试是可靠的,健壮的,那么将可能会出现在未来发布的Chrome官方版本中.因此,Chrome版本更新速度要远远小于Chromium的更新

Opencv拉普拉斯算子——图像增强 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //拉普拉斯处理 cv::Mat laplaceMat(cv::Mat imgParam); int main(int argc, char *argv[]) { Mat image = imread(); if (image.empty()) { std::cou

;; 最高级的AutoHotkey重试源代码结构20191221.docx;; 在编写AutoHotkey脚本时经常要用到重试,; 单击控件无效时需要重新再单击,; 发送模拟按键无效时需要重新发送.; 经过我长期的测试研究,发现SetTimer计时器周期执行是最好的最高级的重试代码结构.; SetTimer的优点1: 各个计时器并行同时执行互不影响,不像Loop循环.For循环或者WinWait那样只能同时做一件事,一件事没有做好时无法做其他事情,整个脚本会阻塞在循环中无法自拔,犹豫不前.; S

这几天研究了OpenCV源代码 Haar AdaBoost算法,作了一下改进 1.去掉了全部动态分配内存的操作.对嵌入式系统有一定的速度提升 2.凝视覆盖了大量关键代码 3.降低了代码一半的体积,而且降低了部分健壮性的代码,速度比OpenCV源代码提升16% 4.改动了大量数据结构,不依赖CV源代码直接编译 5.去掉了double型,改成Int 6.开方改成查表 7.除法改成乘法加位移 注:使用时请注意,现仅支持单分支的Stages和单结点的Classifier训练好的结果集 在720MHZ的D

Android源码的第一级目录结构   Android/abi (abi相关代码.ABI:application binary interface,应用程序二进制接口)   Android/bionic(bionic C库)   Android/bootable(启动引导相关代码)   Android/build(存放系统编译规则及generic等基础开发配置包)   Android/cts(Android兼容性测试套件标准)   Android/dalvik(dalvik JAVA虚拟机)  

这个文档是让开发者了解nopcommerce解决方案结构的指南.这是新的nopcommerce开发者学习nopcommerce代码的相关文档.首先,nopCommerce源代码是很容易得到的.它是一个开源应用程序,因此,所有你只要从代码托管完整下载它就行了.在你打开VS以后项目和文件夹都会完整列出来,我们建议你在看此文档的同时也打开你的VS来浏览项目和文件.

下载地址 nopcommerce的源代码很容易拿到,它是开源的,所以你可以直接到网上下载.下载地址:http://www.nopcommerce.com/downloads.aspx 因为nop是国外开发的所有全是英文,但中文也有学习网站http://www.nopchina.net/ 发布说明 现在最新版本是3.6:每次更新都有一个发布说明,地址在:http://www.nopcommerce.com/releasenotes.aspx 代购结构 在你打开VS以后项目和文件夹都会完整列出来,我

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包过普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

x64 sudo apt-get install -y liblua5.2-dev libmad0-dev libavutil-dev libavcodec-dev libavformat-dev liba52-0.7.4-dev libxcb1-dev libxcb-composite0-dev libxcb-xv0-dev libdc1394-22-dev libraw1394-dev libdvdread-dev libbluray-dev libopencv-dev libmpeg2-4

SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配. 概括起来主要有三大步骤: 1.提取关键点: 2.对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器: 3.通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,建立物体间的对应关系. Opencv中Sift算子的特征提取是在SiftFeatureDetector类中的detect方法实现的. 特征点描述是在SiftDescripto

Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法. 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征.可以使用不带参数的默认构造函数构建SurfFeatureDetector对象,也可以使用含参数的构造函数: CV_WRAP SURF

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生