Hough 变换(Hough Transform)是一种常用的检测图形的算法。主要原理是通过在参数空间中的投票统计来检测图像中的基本形状。
它通过搜索特定形状(如直线,圆,椭圆等)在参数空间的累加器中的局部最大值来检测形状。Hough 变换主要用于检测图像中的基本形状,如直线,圆等。
用于图像处理领域的经典算法，Hough直线检测、圆检测、椭圆检测的c++算法实现
2024-10-29 10:01:35
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"C++递归函数ppt课件"
本资源是关于C++递归函数的ppt课件，介绍了递归函数的概念、设计方法步骤、执行过程、递归与迭代、典型案例等内容。下面是对该资源的详细解释：
递归概念
递归函数是指通过函数或过程调用自身，将问题转化为本质相同但规模较小的子问题的方法。如果是直接调用自身，称为直接递归；如果是通过其它函数或过程间接调用自身，则称为间接递归。递归方法是算法和程序设计中的一种重要技术，是许多复杂算法的基础。
递归函数的特点
递归函数有三个特点：
* 原始问题可转化为解决方法相同的新问题；
* 新问题的规模比原始问题小；
* 新问题又可转化为解决方法相同的规模更小的新问题，直至终结条件为止。
典型类型
递归函数有三种典型类型：
* 问题定义是递归的，如阶乘的定义：n! = n × (n-1) × (n-2) × ... × 1。
* 数据结构是递归的，如链表的结点结构定义：struct node { int data; struct node *next; }。
* 问题求解过程是递归的，如折半查找算法。
设计方法步骤
设计递归函数需要遵循以下步骤：
* 基本思想：将一个复杂问题分解成若干简单且相同的子问题。
* 递归算法所需条件：存在递归结束条件及结束时的值，能用递归形式表示，且递归向终止条件发展。
* 递归模型：递归模型是递归算法的抽象，反映递归问题的递归结构。
* 设计步骤：描述递归关系、确定递归出口、写出递归函数。
执行过程
递归函数的执行过程可以分为两个阶段：
* 递归调用：函数调用自身，直至达到终结条件。
* 递归返回：函数返回结果，直至最终结果。
递归与迭代
递归函数和迭代函数是两种不同的程序设计方法。递归函数将问题转化为规模较小的子问题，而迭代函数使用循环来解决问题。
典型案例
本资源提供了两个典型案例：
* 案例1：汉诺塔问题，通过递归函数解决汉诺塔问题。
* 案例2：麦粒问题，通过递归函数解决麦粒问题。
本资源提供了关于C++递归函数的详细介绍，包括递归概念、特点、典型类型、设计方法步骤、执行过程、递归与迭代、典型案例等内容，为学习C++递归函数提供了有价值的参考资料。
2024-10-28 16:24:29
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各个版本Microsoft Visual C++运行库下载
下载后直接安装即可
Win7和Win10都可以安装（Win7安装时会出现部分运行库版本过高导致无法安装，到时取消安装不能安装的运行库即可）
2024-10-27 00:23:48
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这篇文章将深入探讨如何使用Qt C++库来读取和处理地震数据，特别是SEGY和SEGD格式的数据。这两种格式在地震学中广泛用于存储地震记录，是地质勘探和地球物理研究的重要工具。本文将以"老歪用Qt C++写的读取SEGY和SEGD格式的地震数据源码"为基础，探讨相关技术细节。
让我们了解Qt框架。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，由C++编写，用于创建图形用户界面和其他软件。它提供了一系列的类库，简化了UI设计、网络编程、数据库连接等多个方面的任务。在本项目中，Qt被用来实现数据的可视化，包括波形显示和变密度显示。
SEGY（Standard for the Exchange of Geophysical Data）是一种用于交换地震数据的标准格式，通常包含地震道的数字记录。SEGD（Sequential Geophysical Data）是SEGY的一个扩展，旨在处理更大规模的数据，支持更高效的存储和传输。这两个格式都包含了地震记录的原始样本数据，元数据，以及时间标定信息等。
在Qt C++中读取SEGY和SEGD文件，需要实现一个解析器来处理二进制文件结构。这通常涉及打开文件，读取头部信息，解析每个道的样本数据，并将其转换为可操作的形式。在提供的源码中，可能已经实现了这样的解析器，可以处理这两种格式的数据。
波形显示是指将地震数据以时间序列的方式呈现，直观地反映出地下反射事件。这通常通过绘制每个地震道的样本值随着时间变化的曲线来实现。在Qt中，可以使用QGraphicsView和QGraphicsScene组件来创建这样的图形界面，QPainter类则用于绘制波形。
变密度显示则是根据地震数据的强度进行颜色编码，以二维图像的形式展示数据。这种显示方式有助于识别地震反射模式和地层结构。在Qt中，可以利用QImage或QPixmap对象，结合颜色映射算法来实现这种显示。
为了实现这些功能，源码可能包含了以下关键部分：
1. 文件读取和解析模块：负责打开SEGY或SEGD文件，读取并解析其内容。
2. 数据结构：存储地震数据，可能包括地震道、样本信息等。
3. 可视化模块：利用Qt的图形组件，实现波形显示和变密度显示。
4. 用户交互：可能包括滚动、缩放、标记等功能，以方便用户分析数据。
在Qt5.12版本上编译通过，意味着这个项目已经兼容了这个版本的Qt库，因此用户可以在这个版本的环境中顺利运行和调试代码。如果你需要在其他版本的Qt中使用，可能需要对源码做一些适应性修改。
这个项目提供了一种使用Qt C++读取和可视化地震数据的方法，尤其是对于SEGY和SEGD格式的支持，对于地震学研究者和开发者来说，是一个宝贵的资源。通过理解和使用这段源码，你可以深入学习到地震数据处理和Qt图形编程的相关知识。
2024-10-24 16:48:07
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1、实验环境
Visual Studio 2019
2、实验目的和要求
①实验目的：熟悉掌握启发式搜索算法A*及其可采纳性
②实验要求：编写程序实现8数码和15数码问题，采用至少两种估价函数，分析估价函数求解问题时候的效率差别，分析估价函数对搜索算法的影响
3、解题思路
①首先，定义一个open表和一个close表用于后续搜索，再定义一个搜索图G，并将初始状态节点放入open表，图G中。
②其次，对open表按照估价函数进行排序（首次排序其实无意义），由排序后的open表得到最接近目标状态的结点，将该节点取出，若该节点与目标状态一致，则跳转第④步。
③对由②中找到的结点进行扩展（本题中具体实现为将“0”码向上、下、左、右四个方向移动），并将扩展得到的新节点放入open表和图G中，将扩展结束的结点放入close表中避免再次对其扩展。而后返回第②步。
④根据每一次扩展后在子节点的结构体中留下的父节点信息（close数组下标），由最终得到的目标状态结点一步步往前回溯，可得到最终解图。
2024-10-24 14:24:06
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在工业自动化领域，PLC（Programmable Logic Controller）扮演着至关重要的角色，它负责控制各种设备和系统。为了与PLC进行通信，开发者通常会使用特定的编程库。Snap7是一个开源的C++库，专门用于PC与Siemens S7系列PLC之间的通信。本文将深入探讨Snap7库及其在C++中的应用。
1. **Snap7概述**
Snap7库为C++开发者提供了一套完整的工具，使得他们能够轻松地与西门子S7系列的PLC进行通讯。这个库支持TCP/IP协议，可以在Windows、Linux和嵌入式系统上运行，提供了读写输入/输出、调用功能块和传输大块数据等功能。
2. **安装与配置**
在使用Snap7之前，需要先将其正确安装到开发环境中。这通常包括下载源代码，编译并链接到项目中。对于不同的操作系统，安装步骤可能会略有不同。在Windows上，可能需要设置环境变量以指向动态链接库文件。而在Linux系统中，可能需要编译源代码并安装库文件。
3. **基本通信结构**
Snap7的核心是三个主要组件：Server、Client和Partners。Server是运行在PLC上的部分，而Client则是运行在PC上的应用。Partners则负责两者间的实际通信。通过创建和配置这些对象，开发者可以实现对PLC的读写操作。
4. **API接口**
Snap7库提供了一系列API函数，如`s7_connect`用于建立连接，`s7_read_area`和`s7_write_area`用于读写PLC的存储区，`s7_func_call`用于调用PLC中的功能块等。开发者需要熟悉这些接口，并根据需求进行调用。
5. **读写PLC数据**
Snap7库支持读取和写入各种数据类型，包括BOOL、INT、REAL、STRING等。开发者可以指定PLC的地址和数据长度来读取或写入数据。例如，使用`s7_read_area`可以读取一个或多个连续的输入或输出位。
6. **错误处理**
Snap7库提供了错误码系统，用于识别和处理通信过程中可能出现的问题。每次调用API函数后，开发者都应该检查返回值，以确保操作成功。如果返回值为负，可以通过`s7_get_error_text`获取错误信息。
7. **多线程应用**
对于需要并发处理多个PLC连接的应用，Snap7库也支持多线程。开发者需要确保正确管理线程同步，以防止竞态条件和死锁。
8. **示例代码**
使用Snap7时，通常从简单的读写操作开始。下面是一个简单的C++代码示例，展示了如何连接到PLC并读取一个BOOL变量：
```cpp
#include
using namespace snap7;
int main() {
Server server;
Client client;
if (client.connect("192.168.1.1", 102, 1, 2, 3)) { // PLC IP, TCP Port, Rack, Slot, Password
bool value;
if (client.readBool(0, 0, 1, &value)) { // DB Number, Start Address, Count, Data Pointer
std::cout << "Read value: " << (value ? "True" : "False") << std::endl;
} else {
std::cerr << "Error: " << client.getLastError() << std::endl;
}
client.disconnect();
} else {
std::cerr << "Failed to connect to PLC" << std::endl;
}
return 0;
}
```
9. **调试与优化**
在开发过程中，使用Snap7的调试日志功能可以帮助排查问题。同时，了解PLC的性能限制以及网络状况，有助于优化通信效率。
10. **扩展应用**
Snap7不仅可以用于简单的读写操作，还可以实现复杂的功能，如远程诊断、在线编程以及与其它自动化设备的集成。通过深入学习和实践，开发者可以利用Snap7构建高效、可靠的工业自动化解决方案。
总结起来，Snap7库为C++开发者提供了一个强大的工具，使得与西门子S7系列PLC的通信变得简单易行。通过理解和掌握Snap7的使用，开发者能够更灵活地控制PLC，实现自动化系统的高效运行。
2024-10-24 13:15:01
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以清算账户管理系统为核心，大额支付系统、小额支付系统、支票影像交换系统、网银互联子系统为业务应用子系统，公共管理控制系统和支付管理信息系统为支持系统
2024-10-23 14:07:11
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CRC（循环冗余校验）是一种广泛应用于数据通信和存储领域的错误检测技术，它通过附加一个校验码来确保数据的完整性。在C++开发中，实现CRC校验可以帮助我们检测传输或存储的数据是否在传输过程中出现错误。下面将详细阐述CRC校验的工作原理、计算过程以及其检错能力。
**CRC工作原理**
CRC校验的核心思想是利用数学中的模2除法，即将数据看作是二进制下的多项式，并用一个预定义的生成多项式进行除法运算。生成多项式通常具有固定的比特长度，且具有一定的错误检测能力。在发送端，原始数据（信息多项式）与生成多项式相除，得到的余数被添加到数据后面，形成带有CRC校验码的数据。接收端再用相同的生成多项式去除接收到的整个数据，如果余数为零，则认为数据传输无误；否则，数据可能存在错误。
**CRC计算过程**
以题目给出的例子为例，假设发送数据比特序列为110011，生成多项式比特序列为11001（N=5，k=4）。下面是CRC校验的具体步骤：
1. 将发送数据比特序列右移k位（这里是4位），填充为0，得到1100110000。
2. 使用生成多项式11001对这个扩展后的数据进行模2除法。这意味着在每个位上执行异或操作，如果结果为1，则下一位不变；如果结果为0，则下一位翻转。
3. 在这个例子中，经过模2除法后，余数为1001。
4. 将余数比特序列加回到原始数据的末尾，得到带有CRC校验码的数据1100111001。
5. 接收端同样使用生成多项式11001对收到的数据进行模2除法，如果余数为零，则数据传输无误。
**CRC的检错能力**
CRC校验具有强大的检错能力，具体包括：
1. **单位错误检测**：CRC可以发现任何单个比特位置上的错误。
2. **双位错误检测**：CRC也可以检测到任何两个不相邻比特位上的错误。
3. **奇数错误检测**：CRC可以确定数据中存在错误的比特数量是奇数。
4. **突发错误检测**：CRC可以检测到所有长度小于或等于生成多项式比特长度k的突发错误（连续的错误比特）。
5. **概率错误检测**：对于长度为k+1的突发错误，CRC能以[1-（1/2）^(k-1)]的概率检测出来。
CRC校验在实际应用中，通常结合其他错误控制机制，如帧定界、重传请求等，以提高数据传输的可靠性。在C++编程中，可以使用库函数或者自定义算法来实现CRC校验，从而确保数据在通信或存储过程中的准确无误。理解并正确运用CRC校验是开发网络通信或存储系统时的重要一环。
2024-10-21 07:23:34
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在计算机科学领域，数字图像处理和模式识别是两个至关重要的概念，它们在视觉计算、人工智能、机器学习等多个领域都有广泛的应用。Visual C++作为一种强大的编程工具，被广泛用于开发图像处理和模式识别软件。本篇文章将深入探讨这些知识点，并结合提供的代码资源进行详细解析。
一、数字图像处理基础
数字图像处理涉及到对图像数据的获取、预处理、分析和解释。在Visual C++中，我们可以使用OpenCV（开源计算机视觉库）来实现这些功能。OpenCV提供了丰富的API，支持图像读取、显示、转换、滤波、边缘检测等操作。
1. 图像读取与显示：使用`cv::imread()`函数读取图像，`cv::imshow()`函数显示图像。
2. 图像转换：包括颜色空间转换（如BGR到灰度、HSV等）和图像尺寸调整。
3. 图像滤波：例如高斯滤波（`cv::GaussianBlur()`)，可以消除噪声并平滑图像。
4. 边缘检测：Canny算法（`cv::Canny()`)是常用的一种边缘检测方法，可找出图像中的显著边缘。
二、模式识别
模式识别是让计算机理解并分类图像中不同的特征或对象。它通常包括特征提取、分类器设计和训练等步骤。
1. 特征提取：如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等，都是常见的图像特征描述符，用于描述图像中的关键点。
2. 分类器设计：常用的有支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及神经网络等。SVM在图像分类中表现优秀，`cv::ml::SVM`是OpenCV中的实现。
3. 训练与测试：利用训练集对分类器进行训练，然后在测试集上评估其性能。
三、Visual C++与OpenCV的结合
在Visual C++项目中集成OpenCV，首先需要下载并安装OpenCV库，然后配置项目的附加库目录和包含目录，确保编译器能找到相应的头文件和库文件。在源代码中，通过#include "opencv2/opencv.hpp"引入必要的模块。
四、代码实践
提供的压缩包中的代码可能包含示例程序，演示如何使用Visual C++和OpenCV进行图像处理和模式识别。例如，一个简单的图像分类应用可能包括以下步骤：
1. 读取图像并进行预处理（如归一化、尺寸调整）。
2. 提取图像特征，如SIFT或HOG特征。
3. 使用已训练好的分类器对特征进行分类。
4. 输出分类结果。
为了深入了解这些代码，你需要仔细阅读并理解每个函数的作用，查看它们如何与OpenCV库交互，并尝试运行和修改代码，以加深对图像处理和模式识别的理解。
总结，Visual C++结合OpenCV库为数字图像处理和模式识别提供了强大的工具。通过学习和实践，开发者可以创建复杂的图像分析和识别系统，应用于各种实际场景，如自动驾驶、医学成像、安全监控等。提供的代码资源是宝贵的自学材料，可以帮助你快速掌握这一领域的核心技能。
2024-10-20 23:44:32
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2024-10-18 09:18:58
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