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c语言基础学习11_项目实战:IDE(集成开发环境)

============================================================================= ============================================================================= 涉及到的知识点有: 一、c++基础知识01 二、c++基础知识02   1、c语言中,如何在调用main函数之前就执行一段代码? 三、类与结构的区别01 四、类与结构的区别02 五、类的继承概念   1、一个mfc程序的例子的核心代码:   2、破解MFC中按钮的例子。   3、MFC版的小小IDE:   4、MFC版的小小浏览器: ============================================================================= ============================================================================= 会用到两个界面工具:vs2017下的MFC和QT,它们都是基于图形的。所以有些知识我们还没有学习到。 它们本身的构架就是用c++来完成的。

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机器视觉应用方向及学习思路总结

1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案,不能提供相应的界面编程需求,需要和VC++结合起来构造MFC界面,才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有:⑴识别定位;(2)OCR光学字符识别;(3)一维码、二维码识别及二者的结合;(4)测量类(单目相机的标定);(5)缺陷检测系列;(6)运动控制,手眼抓取(涉及手眼标定抓取等方面) 三维需求方面:(1)摄像机双目及多目标定(2)三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 (1)图像处理涉及以下几大领域: A、图像处理的基本理论知识(图像理论的基础知识) B、图像增强(对比度拉伸、灰度变换等) C、图像的几何变换(仿射变换,旋转矩阵等) D、图像的频域处理(傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计) E、形态学(膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等) F、图像分割(HALCON里的Blob分析) G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准(模板匹配等) J、模式识别(分类器训练,神经网络深度学习等) 比较好的参考书籍有 经典教材:冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》

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有效的学习C语言,易懂,趣味,实用的成长之路

学好C语言的秘诀就是1234:“一字真言,两种态度,三个框架,四项注意”。 各位看官,学好C语言,其实只需一个字,那就是“编”。 学习C语言,乃至学习所有的语言,都讲究一个动手--不是动手打人,而是动手编程序。你必须通过编写程序来熟悉知识、理解知识。倘若只学不编,只看别人的程序,自己不动手写,是不能从入门到精通的。要知道,在计算机界,只说不练的人很欠揍。试想一下,你在哪里辛辛苦苦的编程序,他却站在一边,如老板一样喋喋不休,对你提出这项意见,那项思路,甚至畅谈自己编程将会如何如何,好像很牛皮的样子,但就是不编

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30w代码量大学生总结编程学习心得就是一个字:练,尤其是C与C+

浏览自己的过去, 现在主要从编程开发的角度,总结自己的学习路线。由于课程的安排,大一上学期学习C语言,大一下学期学习数据结构与算法;大二上学期学习C++基础知识和MFC开发;大二下学期学习JAVA;大三上学期学习80x86汇编。这就是大学四年所学的编程课程,按部就班地跟着课程学习,我不是一个天分很高的人,但却是一个很努力的人。如果遇到不懂的知识,我只会机械地反复看,反复练习。细细想想,感觉学习编程开发就需要这样的一种坚持不懈的品质。不是说机械学习,而是对一个知识亲自动手反复实现理解。学了MFC的课程之后

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[C数值算法]

本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括:线性方程组的求解,逆矩阵和行列式计算,多项式和有理函数的内插与外推,函数的积分和估值,特殊函数的数值计算,随机数的产生,非线性方程求解,傅里叶变换和FFT,谱分析和小波变换,统计描述和数据建模,常微分方程和偏微分方程求解,线性预测和线性预测编码,数字滤波,格雷码和算术码等。全书内容丰富,层次分明,是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较,以及算法实施的技巧,并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。

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