SharpDevelop5.4.8，Version CS9.0，免安装msbuild2013，免安装VC++2012-VC++2022 Redistributed等等额外软件包，便携，装在U盘即可使用。 升级了预备可以使用C# 8.0以上版本，目前Nrefactory尚未修改，一旦修改好，就可支持C#8.0以上。 支持dotnet framework 4.8和netsdander2.0，采用Win11默认的msbuild版本和VC++ Redistributed版本。 最新的SharpDevelop版本，基本可正常使用，打包了Downgate源码，以用于降级project文件，并未来支持nomsbuild的编译。

《OpenCV计算机编程攻略》第三版的图片集资源，是一个非常宝贵的辅助学习材料，它包含了与教程内容紧密相关的各类图像，对于初学者来说是深入理解OpenCV和计算机视觉概念的重要工具。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、模式识别和机器学习等领域。 本压缩包“images.zip”中包含的图片，旨在配合教程，以视觉方式展示各种算法的工作原理和应用实例。这些图片可能包括： 1. **基础图像处理**：如滤波器的效果展示（高斯滤波、中值滤波等）、边缘检测（Canny、Sobel、Laplacian等）的前后对比，以及色彩空间转换（如RGB到HSV）的示例。 2. **特征检测与匹配**：可能包含SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法的图像，以及使用BFMatcher、FLANN等方法进行特征匹配的结果。 3. **物体检测与识别**：HOG（Histogram of Oriented Gradients）用于行人检测，Haar级联分类器用于人脸识别，以及物体检测的其他方法如YOLO、SSD等的示例。 4. **图像分割**：包括阈值分割、区域生长、水平集、GrabCut等技术的视觉呈现。 5. **图像变换**：如仿射变换、透视变换、旋转、缩放等操作的实例。 6. **深度学习模型的输入输出**：CNN（卷积神经网络）模型训练过程中的数据增强图像，以及模型预测结果的可视化。 7. **计算机视觉理论**：例如光流、立体视觉、结构光等复杂概念的示意图。 8. **机器学习应用**：决策树、随机森林、支持向量机等在图像分类问题上的应用案例。 通过这些图片，学习者能直观地看到每一步操作对原始图像的影响，加深对OpenCV函数和计算机视觉算法的理解。对于初学者来说，这比纯文字描述更容易消化吸收，能够提高学习效率，激发探索兴趣。同时，这些图片也可以作为个人项目或实验的参考，帮助开发者验证自己的代码是否正确执行了预期操作。 “images.zip”不仅是一个图片集合，更是一套丰富的学习资源，它为OpenCV的学习者提供了直观的视觉支持，使抽象的理论知识变得生动易懂。如果你正在学习OpenCV或计算机视觉，这个压缩包无疑是你宝贵的参考资料。

使用固定的摄像头，对准桌面，背景采用纯色，推荐白色。要求将螺丝和螺母放到摄像头视场内，对其进行识别与定位，在视频中圈出螺丝与螺母位置，并给出质心位置，并说明种类(螺丝或螺母)。推荐流程:降、二值化、形态学处理、包络及轮廓分析、特征分析、识别、质心求取。 (1)每一步图像处理有对应窗口输出 能够提取螺丝螺母的位置(2) 能够准确识别螺丝螺母并给出质心，方案合理(3) (4)友好的图形化界面

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，最初由Intel研发，现在由它自己的非营利组织Itseez维护。版本2.4.5是该库的一个早期但仍然广泛使用的版本，包含了丰富的图像处理和计算机视觉功能。虽然官方可能不再提供此特定版本的直接下载，但可以通过描述中提到的外部网站获取。 OpenCV的核心功能包括： 1. 图像处理：OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、中值滤波和 sobel 边缘检测，用于图像平滑、锐化和边缘检测。此外，还包括色彩空间转换，如从BGR到灰度或HSV的转换。 2. 物体检测：OpenCV包含Haar特征级联分类器，用于人脸和其他特定对象的检测。还有基于Histogram of Oriented Gradients (HOG) 的行人检测算法。 3. 特征匹配：OpenCV支持SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和其他特征描述符，这些在图像匹配、三维重建和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等领域非常有用。 4. 图像和视频读写：OpenCV可以轻松地读取、显示和保存各种图像和视频格式，如JPEG、PNG、BMP和AVI等。 5. 图形用户界面：OpenCV提供了简单的GUI工具，如imshow函数，用于显示图像和创建基本的交互式窗口。 6. 机器学习和深度学习：虽然在2.4.5版本中，深度学习的支持相对有限，但它包含了传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络。 7. 相机校准和立体视觉：OpenCV提供了相机标定的工具，可以消除镜头畸变，进行单目和双目立体视觉计算，从而实现3D重建。 8. 三维重建和运动分析：OpenCV可以处理图像序列，估计物体和相机的运动，以及进行三维重建。 9. 图像分割：OpenCV包含多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长和水平集方法，可用于将图像划分为不同的有意义部分。 10. 实时处理：OpenCV的设计考虑了性能，因此非常适合实时应用，如视频分析和机器人导航。 在安装OpenCV 2.4.5时，提供的"opencv2.4.5.txt"可能是安装指南或者包含配置和编译信息的文本文件，帮助用户在不同平台上正确集成和使用库。由于OpenCV是一个C++库，开发者需要理解基本的C++编程和链接库的概念。此外，对于Python或其他语言的支持，还需要设置相应的接口。 OpenCV 2.4.5是一个功能强大的工具，尽管较新版本增加了更多功能和优化，但对于一些特定项目和老系统来说，2.4.5仍然是一个可靠的选择。通过理解和掌握OpenCV的这些功能，开发者可以在图像处理、计算机视觉和机器学习等多个领域实现创新应用。

在本文中，我们将深入探讨如何使用VC++来实现一个三态树控件（CTreeCtrl）的功能增强，特别是在实现全选、不选和部分选择的交互。三态树控件通常用于显示层次结构数据，而在此基础上增加的三态功能可以让用户更灵活地管理这些数据的选中状态。 我们要理解什么是三态树。传统的树控件通常只有两种状态：选中和未选中。而三态树则引入了一个新的状态——部分选中，这样用户可以对一组项目进行部分选择，而不必完全选中或取消选中所有项。这对于表示复杂的选中关系特别有用，例如在文件系统浏览或项目管理应用中。 为了实现这样的功能，我们需要重载`CTreeCtrl`类的一些关键成员函数。例如，我们可以重载`OnSelChanged`来处理选中状态的变化，`OnSelChanging`来处理选中状态改变前的逻辑，以及`OnGetdispinfo`来更新控件显示的信息。我们还需要自定义消息处理，可能需要添加一个新的消息，如`WM_TRISTATE_SELECT`，来处理三态选择的行为。 在遍历文件夹并填充树控件的过程中，我们需要使用Windows API函数，如`FindFirstFile`、`FindNextFile`和`FindClose`来获取和列举本地磁盘上的文件和子文件夹。每个文件夹或文件节点都可以是一个树节点，其选中状态根据实际需要设置为全选、不选或部分选中。 实现全选功能时，我们需遍历整个树结构，将所有节点设置为选中状态。部分选择则涉及更复杂的逻辑，可能需要维护一个状态数组，记录每个节点的选中状态。当用户尝试部分选择时，可以根据这个数组更新选中状态。不选则相对简单，只需清除所有节点的选中状态即可。 为了提供用户友好的界面，我们还可以添加额外的菜单选项或按钮，允许用户一键切换全选、不选和部分选择状态。同时，确保在用户进行多选操作时，控件能正确反映这些变化，例如通过右键菜单或键盘快捷键实现。 在编程实现时，需要注意性能优化，避免在大量数据遍历时导致程序卡顿。可以考虑使用异步更新或分批处理来提高用户体验。此外，良好的错误处理和异常安全也是必不可少的，以确保在出现意外情况时程序能稳定运行。 实现三态树控件需要对VC++的MFC库有深入理解，掌握`CTreeCtrl`的使用，并能够灵活运用Windows API进行文件遍历。同时，需要具备良好的编程习惯和设计模式，以构建可扩展和可维护的代码。通过以上步骤，我们可以成功创建一个功能丰富的三态树控件，用于展示和管理本地磁盘的文件夹结构。

《VC 6.0在Windows 7上的安装与配置详解》 Visual C++ 6.0，简称VC 6.0，是微软公司发布的一款经典且功能强大的C++集成开发环境，深受许多开发者喜爱，尤其在教学和算法验证中依然有着广泛的应用。尽管它最初发布于1998年，但在Windows 7操作系统上，经过适当的配置，依然可以成功安装并运行。本文将详细介绍如何在Windows 7系统上安装和配置VC 6.0。 1. **安装步骤**： - **第一步**：双击下载好的Visual C++ 6.0安装程序，启动安装向导。 - **第二步**：点击“下一步”进入许可协议页面，阅读并接受协议条款。 - **第三步**：在“安装类型”界面，选择默认的“典型”安装，点击“下一步”。 - **第四步**：保持默认设置，继续点击“下一步”。 - **第五步**：同样选择默认设置，再次点击“下一步”。 - **第六步**：这一步选择自定义安装，以便我们进行必要的配置。 - **第七步**：在“自定义”界面，找到“Tools”选项，点击“更改选项”。 - **第八步**：在新弹出的窗口中，取消勾选红色方框内的选项，这可以避免一些兼容性问题，然后点击“确定”。 - **第九步**：返回安装向导，确认更改并点击“继续”。 - **第十步**：选中必要的组件，点击“OK”以确认组件选择。 - **第十一步**：对于提示，点击“是”以允许安装程序进行更改。 - **第十二步**：再次点击“确定”以确认安装设置。 - **第十三步**：检查是否选中“安装MSDN”，根据个人需求决定，然后点击“下一步”。 - **第十四步**：取消“现在注册”选项，选择稍后注册，最后点击“完成”。 2. **安装后的启动与配置**： - **第十五步**：安装完成后，可以在“开始”菜单找到Visual C++ 6.0的快捷方式，点击启动IDE。 - **第十六步**：首次运行可能需要配置兼容模式和管理员权限。右键点击图标，选择“属性”，在“兼容性”选项卡中勾选“以兼容模式运行这个程序”，选择“Windows XP（Service Pack 3）”，同时勾选“以管理员身份运行”。 3. **常见问题与解决办法**： - **运行错误**：如果遇到运行时错误，可能是因为缺少运行库或系统兼容性问题。可以通过安装Microsoft Visual C++ 2005 Redistributable Package等补丁来解决。 - **编译错误**：有时在编译时可能会遇到“链接器错误”，检查项目设置，确保使用正确的库和链接选项。 通过以上步骤，你将在Windows 7系统上成功安装并运行VC 6.0。虽然这个版本的IDE可能没有现代IDE那么先进，但它简洁的界面和高效的工作流程对很多开发者来说仍然具有独特的魅力。在进行算法验证或学习C++基础知识时，VC 6.0仍是一个可靠的选择。

本页收集了一些在VC++中进行HID设备读写的头文件：hid.lib hidpi.h hidsdi.h setupapi.lib targetver.h，需要时请引入这些头文件，链接库也要加入，至于怎么加入，百度就OK了，另附压缩包内附有一张示例图，告诉你如何引入这些头文件。 运行环境：Windows/Visual C/C++

功能特点 标定功能： 圆形标定：使用已知半径的圆形物体进行标定 矩形标定：使用已知尺寸的矩形物体进行标定 自定义标定：支持自定义物体标定（开发中） 测量功能： 圆形测量：测量圆形零件的半径 矩形测量：测量矩形零件的长度和宽度 支持与期望尺寸比较，计算误差 支持保存测量结果 输入方式： 图片输入：上传图片进行标定或测量 摄像头输入：使用摄像头实时捕获图像进行标定或测量 安装说明 确保已安装Python 3.7或更高版本 克隆或下载本项目到本地 安装依赖包： pip install -r requirements.txt 使用方法 运行应用： streamlit run app.py 在浏览器中打开显示的URL（通常是http://localhost:8501） 使用流程： 用户登录： 首次使用需要注册账号 使用已有账号登录系统 根据用户权限访问相应功能 首先进行标定： 图片模式：选择"标定"模式，上传标定图片，输入实际尺寸，点击"开始标定" 摄像头模式：选择"标定"模式，点击"打开摄像头"，调整物体位置，输入实际尺寸，点击"开始标定" 然后进行测量： 图片模式：选择"测量"模式，上传测量图片，输入期望尺寸，点击"开始测量" 摄像头模式：选择"测量"模式，点击"打开摄像头"，调整物体位置，输入期望尺寸，点击"开始测量" 查看测量结果，可选择保存结果 文件结构 app.py：主应用程序 auth.py：用户认证和权限管理模块 home_page.py：首页界面和导航模块 image_processing.py：图像处理模块 camera_utils.py：摄像头操作和图像采集 text_utils.py：文本处理和格式化 requirements.txt：依赖包列表 calibration/：存储标定数据 results/：存储测量结果 users/：用户数据和配置文件存储

【MFC二维码解码器程序源码】是一个基于C++编程语言，利用Microsoft Foundation Class (MFC) 库实现的二维码解码应用。MFC是微软为Windows平台开发的类库，它为C++程序员提供了构建图形用户界面（GUI）应用程序的框架。这个程序的核心功能是读取和解析位图文件中的二维码信息。 在MFC中，开发GUI应用程序通常涉及创建CWinApp类的派生类，这是MFC框架的入口点。解码器程序可能包含一个或多个CDialog派生类，用于构建用户界面，让用户可以浏览和选择要解码的位图文件。CFileDialog类可以用来提供文件选择对话框，使用户能够方便地加载包含二维码的图像。 二维码解码部分涉及到图像处理和模式识别技术。程序需要读取位图文件，这可以通过使用GDI+（Graphics Device Interface Plus）或者OpenCV等图像处理库来完成。GDI+提供了一套API用于加载、显示和操作图像。一旦图像被加载，解码器将寻找二维码的定位图案，这些通常是黑白相间的方块，位于二维码的四个角上。 接下来，程序会识别编码区域并提取模块数据。这通常通过扫描图像，检测黑色和白色像素的分布来实现。在找到定位图案后，解码器会解析版本信息和纠错级别，这些都是嵌入在二维码内的元数据。然后，根据这些信息，解码算法会恢复出隐藏的数据。 MFC中，解码过程可能会封装在一个名为CQRCodeDecoder的类中，该类包含了读取、解析和解码二维码的具体方法。解码后的数据可以以字符串形式返回，供用户查看或进一步处理。为了提高鲁棒性，解码器可能还包含错误纠正机制，这是因为二维码设计时就考虑了部分损坏的情况，能够恢复一定比例的丢失数据。 此外，标签"vc++"表明这个项目使用的是Visual C++编译器，这是微软提供的一个集成开发环境，支持创建和调试MFC应用程序。而"二维码解码"标签则强调了该项目的重点在于实现对二维码的解码功能。 在提供的压缩包文件"www.NewXing.com"中，很可能包含的是源代码文件、资源文件以及可能的项目配置文件。用户需要有相应的IDE，如Visual Studio，来打开和编译这些源代码，以运行和测试二维码解码器程序。 这个项目是一个实用的示例，展示了如何结合MFC和C++技术来处理图像数据，实现二维码的本地解码功能。对于学习C++和MFC的开发者来说，这是一个很好的实践案例，可以帮助他们理解如何将理论知识应用于实际的Windows桌面应用程序开发中。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。这个“opencv-4.8.0”压缩包很可能是OpenCV库的4.8.0版本源代码或者预编译的二进制文件。在本篇文章中，我们将深入探讨OpenCV的核心概念、功能以及如何在不同的平台上安装和使用它。 OpenCV主要由以下几个关键部分组成： 1. 图像处理：OpenCV提供了丰富的函数用于图像的基本操作，如读取、显示、保存图像，以及调整图像大小、色彩空间转换（例如从RGB到灰度），直方图均衡化等。 2. 特征检测与匹配：OpenCV支持多种特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（快速角点检测）等，这些特征对于物体识别、图像拼接和图像检索等任务至关重要。 3. 机器学习与深度学习：OpenCV集成了多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、Adaboost等。此外，它还支持深度学习框架，如TensorFlow和DNN模块，可以用来训练和部署卷积神经网络（CNN）进行图像分类、目标检测等任务。 4. 视觉几何：OpenCV提供了计算相机标定、姿态估计、单应性矩阵、三维重建等几何变换的工具，这对于计算机视觉中的许多实际应用，如增强现实、自动驾驶等非常有用。 5. 实时视频处理：OpenCV可以方便地从摄像头捕获视频流，并进行实时处理，如人脸识别、运动分析等。 6. 图像分割：OpenCV提供基于阈值、区域生长、边缘检测等多种图像分割方法，有助于识别图像中的特定对象或区域。 7. 追踪：OpenCV包含多种物体追踪算法，如KCF追踪器、MIL追踪器、CSRT追踪器等，可用于视频中的目标连续追踪。 安装OpenCV： - 在Windows上，可以通过下载预编译的库文件，然后配置环境变量和编译器设置来使用。 - 在Linux系统中，通常通过包管理器（如apt-get或yum）安装OpenCV的库文件，然后在项目中链接这些库。 - 对于Mac用户，可以通过Homebrew或者手动编译源代码来安装。 - 开发者还可以使用conda环境管理工具在Python中安装OpenCV的Python接口。 使用OpenCV编程： OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。在代码中，你可以调用OpenCV提供的函数进行图像处理。例如，用Python读取图像并显示的简单示例： ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` OpenCV是一个功能强大、广泛应用的计算机视觉库，无论你是进行学术研究还是开发实际应用，都能从中受益。这个"opencv-4.8.0"压缩包将为你提供实现这些功能的基础，无论是进行图像处理、特征检测、机器学习还是其他视觉任务。在使用前，确保按照相应的平台指南正确安装和配置OpenCV，以便充分利用其强大的功能。