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Anwendungsfälle für beliebte Bibliotheken und Frameworks im C++-Ökosystem

Jun 01, 2024 pm 10:45 PM
框架 c++

Beliebte C++-Bibliotheken/Frameworks und ihre Anwendungsszenarien: Boost: Strings, Parallelität, Mathematik, reguläre Ausdrücke Eigen: lineare Algebra, Matrixoperationen OpenCV: Bild-/Videoverarbeitung, Computer Vision Qt: plattformübergreifende GUI-Entwicklung CUDA: parallele Programmierung, GPU Beschleunigter TensorFlow: Praktischer Fall für maschinelles Lernen/Deep Learning: Verwendung von OpenCV zur Verarbeitung von Bildern

C++ 生态系统中流行库和框架的应用场景

Anwendungsszenarien beliebter Bibliotheken und Frameworks im C++-Ökosystem

Im C++-Ökosystem gibt es eine große Anzahl von Bibliotheken und Frameworks Verfügbare Auswahl, jede Bibliothek und jedes Framework hat ihre spezifischen Anwendungsfälle. Im Folgenden sind einige beliebte Bibliotheken und Frameworks und ihre gängigen Anwendungsszenarien aufgeführt:

Boost

  • Anwendungsfälle: String-Operationen, Parallelität, mathematische Funktionen, reguläre Ausdrücke

Eigen

  • Anwendungsfälle: Lineare Algebra- und Matrixoperationen

OpenCV

  • Anwendungsfälle: Bild- und Videoverarbeitung, Computer Vision

Qt

  • Anwendungsfälle: Plattformübergreifend GUI-Entwicklung

CUDA

  • Anwendungsfälle: Parallele Programmierung, Verwendung der GPU zur Beschleunigung der Datenverarbeitung

TensorFlow

  • Anwendungsfälle: Maschinelles Lernen und Deep Learning

Praktischer Fall : OpenCV zum Verarbeiten von Bildern verwenden

Das Folgende ist ein praktisches Anwendungsbeispiel für die OpenCV-Verarbeitung von Bildern:

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  // 从文件加载图像
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

  // 转换图像为灰度图
  cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

  // 使用阈值化二值化图像
  cv::threshold(image, image, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);

  // 保存输出图像
  cv::imwrite("output.jpg", image);

  return 0;
}
Nach dem Login kopieren

In diesem Beispiel verwenden wir die OpenCV-Bibliothek, um ein Bild zu laden, es in Graustufen umzuwandeln und es mithilfe von Schwellenwerten zu binärisieren. Abschließend speichern wir das verarbeitete Bild in einer Datei.

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