中的知识点主要涉及到的是计算机视觉（Computer Vision）领域的一种高级应用——以文搜图（Image Retrieval）。在这个过程中，我们使用了OpenCV库，一个广泛用于图像处理和计算机视觉任务的开源库，以及ONNXRuntime，这是一个跨平台、高性能的机器学习推理框架。这里的关键技术是将自然语言文本转化为图像特征的表示，以便进行搜索匹配。
中进一步确认了这个项目的目标：当用户输入一段中文描述时，系统能够通过理解文本并匹配图像库中的图像特征，找出最符合描述的图片。这涉及到自然语言处理（NLP）和计算机视觉的结合，特别是文本到图像的语义映射。
**OpenCV**是计算机视觉中的重要工具，它提供了丰富的图像处理函数，包括图像读取、显示、转换、图像特征提取等。在以文搜图的应用中，OpenCV可能被用来预处理图像，如调整大小、去噪、色彩空间转换等，以便后续的特征提取。
**ONNXRuntime**是用于执行预先训练好的机器学习模型的运行时环境，它支持多种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。在本项目中，可能有一个基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的模型被转换成ONNX格式，并在ONNXRuntime中运行。CLIP是一个强大的模型，它在大量文本-图像对上进行了预训练，能理解文本与图像之间的语义关系。
**CLIP**是来自OpenAI的一个模型，它通过对比学习的方式学习到了文本和图像之间的对应关系。输入中文描述后，CLIP模型可以将其转化为高维向量，这个向量代表了文本的语义信息。同样，图像也可以通过CLIP转化为类似的向量表示。通过计算两个向量的相似度，可以确定文本描述与图像的相关性。
**C++/C#/C 编程语言**标签表明项目可能使用了这些编程语言中的至少一种来实现上述功能。C++通常用于性能敏感的部分，如图像处理；C#可能用于构建更高级的用户界面或与系统交互的部分；而C语言可能是作为底层库或者与硬件交互的部分。
综合以上，这个项目涉及的技术栈相当广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、深度学习模型的部署和优化，以及多语言编程。它展示了如何将先进的AI技术融入实际应用，以解决实际问题。对于开发者来说，理解和实现这样的项目不仅可以提升计算机视觉和NLP的技能，还能增强跨领域技术整合的能力。
2025-05-05 11:08:36
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2023-03-15 09:23:59
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上一个帖子少了源码, 补一下 原贴:
https://bbs.125.la/forum.php?mod=viewthreadtid=14668706
demo 一共包含5个功能, 每种demo 都会多一个功能 (内置输出函数 + id自增长模式 + 上限自动清空 + 缓冲区模式 + 自动调整列宽)
这5个功能, 都是额外的功能, 使不使用 不影响代码运行
核心功能原来QQ框架的, 但是因为原代码耦合度太高, 导致很难使用
使用模块的目的也是降低使用成本, 就一句话
( 依海多彩超级列表框_初始化 (_启动窗口, 超级列表框_日志, 2, “错误=文本0背景255,调试=文本33023背景16777215,正常=文本65280背景16777215”) )
第一个参数 是设置 父窗口 , 第二个参数 是设置超级列表框 , 第三个参数 是设置监控列的索引 , 第四个参数是预设置颜色值(这样在输出日志的时候就不用加颜色了)
模块源码和demo源码 均已打包
2022-05-19 13:14:45
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