Busyboxs

本篇文章将介绍如何使用 winsock 来实现 Client 客户端 和 Server 服务器应用程序。由于 Client 和 Server 的具体实现有所不同，所以本文将分成两部分来对 Client 和 Server 的实现进行讲解。 运行环境 Windows 10 Visual Studio Community 2017 (version 15.9.17) Server 的实现Server 的运行步骤如下： 初始化 Winsock。(Initialize Winsock.) 创建一个socket。(Create a socket.) 绑定 socket。(Bind the socket.) 监听客户端的 socket。(Listen on the socket for a client.) 接受客户端的连接请求。(Accept a connection from a client.) 接收和发送数据。(Receive and send data.) 断开连接。(Disconnect.) 创建 Winsock 应用打开 visual studio，创建一个空应用，并命名为 my ...

本机环境 Windows 10 Visual Studio Community 2017 (version 15.9.17) OpenCV 4.1.2 freetype 2.10.1 OpenCV 环境配置OpenCV 环境的配置可以参见我的另外一篇博客：Visual Studio Opencv 环境配置 - 手动配置 freetype 环境配置首先下载 freetype 文件。下载地址：FreeType Downloads 然后将文件解压，我这里解压到 D 盘 然后找到 ~\build\windows\vs2010 路径，鼠标右键 freetype.sln，用 Visual Studio 打开。 然后鼠标右键项目名 freetype，选择 “重定向项目”。 然后点击 “确定”。 然后查看项目的属性，可以看到链接文件的输出路径 这里可以选择不同的配置（Debug & Release）和平台（Win32 & x64），然后运行项目就可以生成对应配置和平台的连接文件。 最终我们需要的是 freetype.lib 文件，为了方便我把该文件复制到了 ~\lib\X ...

本机环境 Windows 10 Visual Studio Community 2017 (version 15.9.17) OpenCV 4.1.2 OpenCV环境配置首先下载 OpenCV 最新版本，下载地址： opencv-win 然后运行下载的文件，选择提取文件的路径，并提取文件。 提取完成后添加 PATH 环境。首先新建一个环境变量 变量名： OPENCV_DIR变量值： E:\opencv4.1\opencv\build 然后在 PATH 中新建变量。并添加以下路径 %OPENCV_DIR%\x64\vc15\bin Visual Studio 配置属性首先打开 Visual Studio 并新建一个空应用。 然后新建一个原文件 main.cpp。 然后打开属性管理器，进行配置。这里只以 Debug|x64 为例，其他的配置相似。 鼠标右键 Debug|x64，选择 “添加新项目属性表”。文件名为 OpenCVDebug。 然后鼠标右键 OpenCVDebug，选择 “属性”。 这里需要配置的地方有 3 个，分别是 “包含目录”、 “库目录” 和 ...

本篇文章将说明如何使用 Vcpkg 配置 OpenCV 环境。 关于 Vcpkg 的安装和安装库的说明可以参见我的另外一篇文章：Windows 下使用Vcpkg 配置百度AI C++开发环境(VS2017) 安装 Opencv首先查找 opencv 的相关库有哪些 ./vcpkg.exe search opencv 可以看到总共有三个 opencv: 表示 4.1.1-1 版本 OpenCV。 opencv3: 表示 3.4.7-1 版本 OpenCV。 opencv4: 表示 4.1.1-2 版本 OpenCV。 这里我选择 opencv4 进行安装，安装 x64 的编译环境，执行以下命令。 ./vcpkg.exe install opencv4:x64-windows 这里还会默认安装一些依赖库。 安装完成后，会说明如何在 CMake 中使用 OpenCV 库。 find_package(OpenCV CONFIG REQUIRED)# Note: 11 target(s) were omitted.target_link_libraries(main PRIVATE op ...

系统及软件环境 Windows-10-64bit MinGW-w64-x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0 CMake-3.13.1 opencv-4.0.1-vc14_vc15 Clion 2018.3.1 安装环境以下环境的安装参考 Windows10 环境下使用 Cmake 和 MinGW-w64 编译安装 OpenCV 4.0.1 安装 MinGW-w64 安装 Cmake 编译 OpenCV 4.0.1 配置 OpenCV 环境将下列路径添加到 path 环境中(根据自己的编译情况不同，路径可能不同，需要更改为对应的路径) D:\opencv\mingw-build\install\x64\mingw\bin 配置 Clion在 setting 下的 Toolchain 配置好 MinGW 的路径 修改 CmakeList.txt 文件在 CmakeList.txt 中添加以下代码 set(OpenCV_DIR D:\\opencv\\mingw-build)find_package(OpenCV REQUIRED)i ...

系统及软件环境 Windows-10-64bit MinGW-w64-x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0 CMake-3.13.1 opencv-4.0.1-vc14_vc15 安装 MinGW-w64 并配置其环境变量通过 window 安装文件来安装 下载 MinGW-w64，下载地址： MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows 安装 MinGW-w64.以管理员的身份执行安装程序，根据自己环境的情况选择安装的包 然后执行下一步，如果这步出现错误就通过离线的方式来配置 离线配置 MinGW-w64. 如果使用 .exe 文件安装出现错误，可以通过离线的方式来配置 MinGW-w64. 具体步骤参考下面内容。 通过离线包进行安装 下载对应版本的离线包，下载地址：x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0.7z 提取文件到任意路径，我是直接放在 C:\ 目录下； 配置环境变量，将 X:\mingw64\bin(X 为提取目录) 添加到环境变量 ...

Command Description vcpkg search [pat] Search for packages available to install vcpkg install <pkg>... Install a package vcpkg remove <pkg>... Uninstall a package vcpkg remove --outdated Uninstall all out-of-date packages vcpkg list List installed packages vcpkg update Display list of packages for updating vcpkg upgrade Rebuild all outdated packages vcpkg hash <file> [alg] Hash a file by specific algorithm, default SHA512 vcpkg integrate install Make ins ...

原文链接：Static Keyword in C++ static 是 C++ 中的关键字，用于为元素赋予特殊的特性。静态元素在程序生存期内仅在静态存储区中分配一次存储。它们一直作用到程序生存期。静态关键字可以与以下内容一起使用， 函数中的静态变量 静态类对象 类中的静态成员变量 类中的静态方法 1. 函数中的静态变量在函数内部使用静态变量时，仅初始化一次，然后即使通过函数调用，它们也保留上次调用的结果值。 这些静态变量存储在静态存储区中，而不是栈中。 void counter(){ static int count = 0; cout << count++;}int main(0{ for(int i = 0;i < 5; i++) { counter(); }} Output: 0 1 2 3 4 不使用静态变量的相同程序的输出。 void counter(){ int count = 0; cout << count ...

#include <iostream>#include <string>#include <vector>//字符串分割函数std::vector<std::string> split(std::string str, std::string pattern){ std::string::size_type pos; std::vector<std::string> result; str += pattern;//扩展字符串以方便操作 int size = str.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { pos = str.find(pattern, i); if (pos < size) { std::string s = str.substr(i, pos - i); result.push_back(s); i = pos + pattern.size() - 1; } } return resu ...

图像主体检测能检测出图片主体的坐标位置，可使用该接口裁剪出图像主体区域，配合图像识别接口提升识别精度。广泛适用于美图类 app、辅助智能识图等业务场景中。 应用场景 智能美图：根据用户上传照片进行主体检测，实现图像裁剪或背景虚化等功能，可应用于含美图功能 app 等业务场景中 图像识别辅助：可使用图像主体检测裁剪出图像主体区域，配合图像识别接口提升识别精度 接口描述用户向服务请求检测图像中的主体位置。 请求说明 HTTP 方法： POST 请求 URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/object_detect URL参数： access_token Header 参数： Content-Type = application/x-www-form-urlencoded Body 参数：见下表 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 image true string - 图像数据，base64 编码，要求 base64 编码后大小不超过 4M，最短边至少 15px，最长边最大 4096px,支 ...