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在MacOS上Qt配置OpenCV并进行测试

目录

一.Qt环境准备

二.在Qt项目中加载Opencv库并编写代码测试 

1.使用Opencv加载图片

(1)在Qt中创建一个新项目

(2)在.pro文件中链接OpenCV库

(3)添加新资源文件

(4)在mainwindow.cpp中编写代码在窗口加载图片

 (5)代码中使用的OpenCV函数分析

        1)cv::imdecode()函数

        2)cv::namedWindow()函数

         3)cv::imshow()函数

        4)cv::waitKey()函数

        5)cv::destroyWindow()函数

2.使用Opencv加载视频

(1)使用Qt创建一个新项目

(2)在.pro文件中链接OpenCV库

(3)在mainwindow.cpp中编写代码

(4)代码中使用的OpenCV函数分析

        1)cv::VideoCapture

参考文档:


一.Qt环境准备

        上一篇博客我讲了如何下载配置OpenCV库,但是在Qt5.15.2使用OpenCV库时,出现了一个问题就是我下载的Qt5.15.2是x86架构的,不能对OpenCV库进行链接,而OpenCV库是arm架构的

        直接使用Qt5.15.2编译链接OpenCV库链接头文件是可以的,但是使用OpenCV代码就不能成功链接编译了

因此需要下载Qt6.3.1版本的, Qt6.3.1版本是arm架构的

下载完成后打开Qt  Creator在Qt版本里面加入Qt6.3.1的qmake

一般是在下载的Qt版本文件bin目录下

再在构建配套(Kit)中加入Qt6.3.1版本的构建配套

这样Qt环境就搭建好了

二.在Qt项目中加载Opencv库并编写代码测试 

1.使用Opencv加载图片

(1)在Qt中创建一个新项目

选择Qt6.3.1(arm)

(2)在.pro文件中链接OpenCV库

#链接OpenCV头文件
INCLUDEPATH +=/usr/local/include/
INCLUDEPATH +=/usr/local/include/opencv4/
INCLUDEPATH +=/usr/local/include/opencv4/opencv2
#链接OpenCV库文件
LIBS += -L/usr/local/lib -lopencv_gapi \-lopencv_stitching -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired \-lopencv_ccalib -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn_superres -lopencv_dpm \-lopencv_highgui -lopencv_face -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_hfs \-lopencv_img_hash -lopencv_line_descriptor -lopencv_quality -lopencv_reg \-lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_sfm -lopencv_stereo -lopencv_structured_light \-lopencv_phase_unwrapping -lopencv_superres -lopencv_optflow -lopencv_surface_matching \-lopencv_tracking -lopencv_datasets -lopencv_text -lopencv_dnn -lopencv_plot \-lopencv_videostab -lopencv_videoio -lopencv_xfeatures2d -lopencv_shape -lopencv_ml \-lopencv_ximgproc -lopencv_video -lopencv_xobjdetect -lopencv_objdetect \-lopencv_calib3d -lopencv_imgcodecs -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_xphoto \-lopencv_photo -lopencv_imgproc -lopencv_core

(3)添加新资源文件

(4)在mainwindow.cpp中编写代码在窗口加载图片

#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QDebug>
#include <QFile>
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent): QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow)
{ui->setupUi(this);//以只读的方式打开图片文件QFile file(":/img/tree.jpg");if(!file.open(QFile::ReadOnly))  {qDebug() << "打开图片失败";}//将整个图片文件内容读取到一个 QByteArray 对象中QByteArray photo = file.readAll();cv::Mat img = cv::imdecode(std::vector<char>(photo.begin(), photo.end()), cv::IMREAD_COLOR);//判定图片是否加载成功if(img.empty()){qDebug() << "没有找到照片";}cv::namedWindow("tree", cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::imshow("tree", img);cv::waitKey(0); //cv::waitKey(10000);cv::destroyWindow("tree");
}MainWindow::~MainWindow()
{delete ui;
}

 运行结果:

 (5)代码中使用的OpenCV函数分析

        1)cv::imdecode()函数
//cv::Mat是OpenCV用于处理所有图像类型的结构
//cv::imdecode() 函数将 QByteArray 转换为 OpenCV 的图像格式 cv::Mat,以便进一步处理,cv::IMREAD_COLOR表示以彩色模式加载图像cv::Mat img = cv::imdecode(std::vector<char>(photo.begin(), photo.end()), cv::IMREAD_COLOR);

函数原型: 

Mat cv::imdecode (InputArray buf, int flags);
Mat cv::imdecode (InputArray buf, int flags, Mat *dst);
函数功能: 从内存的缓存区中读取图片
参数:    buf:一个数组或字节数组flags:用来指定图像加载的标志,通过这个参数,可以控制图像加载的一些行为和选项下面是falgs的枚举类型:enum cv::ImreadModes {cv::IMREAD_UNCHANGED = -1,            //按图像原样加载图像cv::IMREAD_GRAYSCALE = 0,             //以灰度模式加载图像cv::IMREAD_COLOR = 1,                 //以彩色模式加载图像cv::IMREAD_ANYDEPTH = 2,              //以原始深度加载图像cv::IMREAD_ANYCOLOR = 4,              //以任意颜色模式加载图像,返回一个3通道图像cv::IMREAD_LOAD_GDAL = 8,             //使用gdal驱动程序加载图像       cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 = 16,  //将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/2cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_2 = 17,      //图像转换为3通道BGR彩色图像,图像大小减少1/2cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 = 32,  //将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/4cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_4 = 33,      //将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像大小减少1/4cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 = 64,  //将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/8cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_8 = 65,      //将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像大小减少1/8cv::IMREAD_IGNORE_ORIENTATION = 128  //不根据EXIF的方向标志旋转图像(EXIF(Exchangeable Image File Format)是一种图像文件格式,用于存储数字图像中的元数据信息,例如相机设置、拍摄日期和时间、地理位置等。)}dst(可选):用于接收解码后的图像数据
返回值:成功: 一个Mat类型的值失败: NULL

例子: 

cv::Mat image;  // 定义用于存储解码后图像的 cv::Mat 对象
cv::imdecode(buffer, flags, &image);

         通过传递 &imagecv::imdecode() 函数的 dst 参数,解码后的图像数据将直接存储在 image

        也可以不使用第三个参数,直接使用返回值

cv::Mat image;  // 定义用于存储解码后图像的 cv::Mat 对象
image = cv::imdecode(buffer, flags);
        2)cv::namedWindow()函数
 //cv::namedWindow():函数将会在屏幕上打开一个窗口,窗口名为tree,cv::WINDOW_AUTOSIZE是窗口的属性:窗口的大小与载入的图片大小一致,图片会被缩放大小来适应窗口大小cv::namedWindow("tree", cv::WINDOW_AUTOSIZE);

 函数原型:

void cv::namedWindow(const String &winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE);
函数功能:函数namedWindow创建一个窗口,该窗口可用作图像和跟踪条的占位符。创建的窗口通过窗口名称来引用
参数:winname: 窗口标题,也是用于窗口标识符的窗口名称flags: 窗口标志下面是falgs的枚举类型:enum cv::WindowFlags {cv::WINDOW_NORMAL = 0x00000000,       //用户可以调整窗口的大小(没有限制)/也可以将全屏窗口切换到正常大小cv::WINDOW_AUTOSIZE = 0x00000001,     //用户无法调整窗口大小,窗口大小受显示图像的限制cv::WINDOW_OPENGL = 0x00001000,       //支持opengl的窗口cv::WINDOW_FULLSCREEN = 1,            //将窗口改为全屏cv::WINDOW_FREERATIO = 0x00000100,    //图像尽可能地扩展(没有比例限制)cv::WINDOW_KEEPRATIO = 0x00000000,    //保持图像原有的比例cv::WINDOW_GUI_EXPANDED =0x00000000,  //状态栏和工具栏cv::WINDOW_GUI_NORMAL = 0x00000010    //默认的窗口模式,会在图像显示时以普通窗口的形式呈现,并提供基本的窗口操作,如调整大小、移动和关闭}
返回值:无返回值
         3)cv::imshow()函数
//cv::imshow():函数将会创建一个窗口(如果这个窗口不存在,会自动调用cv::namedWindow()函数来新建一个窗口),调用cv::imshow()会将指定的图片绘制在窗口上cv::imshow("tree", img);

函数原型:


void cv::imshow(const String &winname, InputArray mat);
函数功能: 在指定窗口中显示图像
参数: winname: 指定的窗口对象mat: 展示的图像
返回值: 无返回值
        4)cv::waitKey()函数
//cv::waitKey():系统暂停并等待键盘事件发生(如果传入的参数值大于零,就会等待该值的毫秒时间(如果在等待时间中有键盘事件发生,会立马继续执行后面的程序),然后继续执行后面程序,如果参数设置为0或负数,程序将会无限等待,直到有键盘事件发生)cv::waitKey(0); //cv::waitKey(10000);

 函数原型:

int cv::waitKey	(int delay = 0);
函数功能: 等待键盘事件发生
参数: delay: 以毫秒为单位的延迟。0是代表“永远”的特殊值
返回值:返回按下的键的代码,如果在指定时间之前没有按下键,则返回-1
        5)cv::destroyWindow()函数
//cv::destroyWindow() 关闭指定的窗口并释放相关内存空间cv::destroyWindow("tree");

函数原型:

void cv::destroyWindow(const String &winname);	
函数功能: 销毁指定的窗口
参数:winname: 要销毁的窗口名称
返回值:无返回值

2.使用Opencv加载视频

(1)使用Qt创建一个新项目

(2)在.pro文件中链接OpenCV库

#链接OpenCV头文件
INCLUDEPATH +=/usr/local/include/
INCLUDEPATH +=/usr/local/include/opencv4/
INCLUDEPATH +=/usr/local/include/opencv4/opencv2
#链接OpenCV库文件
LIBS += -L/usr/local/lib -lopencv_gapi \-lopencv_stitching -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired \-lopencv_ccalib -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dnn_superres -lopencv_dpm \-lopencv_highgui -lopencv_face -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_hfs \-lopencv_img_hash -lopencv_line_descriptor -lopencv_quality -lopencv_reg \-lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_sfm -lopencv_stereo -lopencv_structured_light \-lopencv_phase_unwrapping -lopencv_superres -lopencv_optflow -lopencv_surface_matching \-lopencv_tracking -lopencv_datasets -lopencv_text -lopencv_dnn -lopencv_plot \-lopencv_videostab -lopencv_videoio -lopencv_xfeatures2d -lopencv_shape -lopencv_ml \-lopencv_ximgproc -lopencv_video -lopencv_xobjdetect -lopencv_objdetect \-lopencv_calib3d -lopencv_imgcodecs -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_xphoto \-lopencv_photo -lopencv_imgproc -lopencv_core

(3)在mainwindow.cpp中编写代码

#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <QDebug>
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent): QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow)
{ui->setupUi(this);//新建一个窗口,窗口名为scenery,窗口模式为cv::WINDOW_AUTOSIZEcv::namedWindow("scenery", cv::WINDOW_AUTOSIZE);cv::VideoCapture cap; //cv::VideoCapture类型用于打开视频文件//打开指定的视频文件if(!cap.open("/Users/liwanyu/Downloads/opencvDemo/day1/video/videoload/video/scenery.mp4")){qDebug() << "打开视频文件失败";}//打开网络视频//cap.open("https://vd2.bdstatic.com/mda-njqbvdg1h8kdqez1/720p/h264/1666686182583726512/mda-njqbvdg1h8kdqez1.mp4?v_from_s=hkapp-haokan-hna&amp;auth_key=1703093507-0-0-fc2c4688c205be7eedb5e09162e45f57&amp;bcevod_channel=searchbox_feed&amp;pd=1&amp;cr=2&amp;cd=0&amp;pt=3&amp;logid=1907408427&amp;vid=14746953470406117750&amp;klogid=1907408427&amp;abtest=");cv::Mat frame; //用于保存视频帧//在while循环中循环播放视频while(1){//视频文件按照帧从视频流中读出来,每33毫秒换帧,如果在这33毫秒中有键盘事件发生就退出视频帧播放cap.read(frame); //cap >> frameif(frame.empty()){break;}cv::imshow("scenery", frame);if(cv::waitKey(33)>=0){break;}}cv::destroyWindow("scenery"); //关闭指定的窗口并销毁其内存空间
}MainWindow::~MainWindow()
{delete ui;
}

运行结果:

(4)代码中使用的OpenCV函数分析

        1)cv::VideoCapture

   cv::VideoCapture 

功能:用于从视频文件、图像序列或相机中捕获视频的类

        

Public Member Functions:

默认的空构造:

   

cv::VideoCapture::VideoCapture();

 重载的构造:

​cv::VideoCapture::VideoCapture(const String &filename, int apiPreference = CAP_ANY);

功能:

        打开视频文件或捕获摄像头设备或IP视频流(网络传输视频流),默认使用API首选项(CAP_ANY)进行视频捕获

参数:

        filename要打开的视频文件名、捕获设备的索引号(一般为0表示默认摄像头),或者是 IP 视频流地址

        apiPreference可选参数,用于指定视频捕获 API 的首选项。默认值为 CAP_ANY,表示尝试使用任何可用的视频捕获 API 来打开

 cv::VideoCapture::VideoCapture(const String &filename, int apiPreference, const std::vector<int> &params);

功能: 

         打开视频文件或捕获摄像头设备或IP视频流(网络传输视频流),默认使用API首选项(CAP_ANY)进行视频捕获

参数:       

        filename要打开的视频文件名、捕获设备的索引号(一般为0表示默认摄像头),或者是 IP 视频流地址

        apiPreference可选参数,用于指定视频捕获 API 的首选项。默认值为 CAP_ANY,表示尝试使用任何可用的视频捕获 API 来打开

        params:可选不定参数,以向底层视频捕获库传递附加的特定参数

例如:

       

 cv::VideoCapture cap("video.mp4", cv::CAP_FFMPEG, {cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640, cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480});

        在此示例中,传递了一组参数来设置所捕获视频帧的宽度和高度。使用了 cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTHcv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,这些常量表示帧的宽度和高度属性,然后将期望的值分别设置为 640 和 480。这意味着设置了捕获的每个视频帧的宽度为 640 像素,高度为 480 像素。

​cv::VideoCapture::VideoCapture(int index, int apiPreference = CAP_ANY);

功能:

         打开摄像机进行视频捕获

参数:

        index:捕获设备的索引号,用于指定要打开的特定设备。通常情况下,0 表示默认摄像头,1 表示第二个摄像头,以此类推。如果你的系统上有多个摄像头或其他捕获设备,可以通过指定不同的索引号来选择打开哪个设备

        apiPreference可选参数,用于指定视频捕获 API 的首选项。默认值为 CAP_ANY,表示尝试使用任何可用的视频捕获 API 来打开

​cv::VideoCapture::VideoCapture(int index, int apiPreference = CAP_ANY,  int apiPreference, const std::vector<int> &params); 

功能:

        使用API首选项和不定参数打开摄像机进行视频捕获。

参数:      

        index:捕获设备的索引号,用于指定要打开的特定设备。通常情况下,0 表示默认摄像头,1 表示第二个摄像头,以此类推。如果你的系统上有多个摄像头或其他捕获设备,可以通过指定不同的索引号来选择打开哪个设备

        apiPreference可选参数,用于指定视频捕获 API 的首选项。默认值为 CAP_ANY,表示尝试使用任何可用的视频捕获 API 来打开

        params:可选不定参数,以向底层视频捕获库传递附加的特定参数

 默认的析构函数:

virtual cv::VideoCapture::~VideoCapture();

其他成员函数: 

virtual double cv::VideoCapture::get(int propld) const;

功能:

        返回指定的VideoCapture属性

参数:

        propld:要获取属性的标识符(例如,如果propId为CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,则该函数将返回输入视频流的帧宽度)

返回值:

        返回值类型为double,表示所请求属性的当前值

String cv::VideoCapture::getBackendName()const;

功能:

        用于返回使用的视频捕获后端API的名称

参数:

        无参数

返回值:

        成功:String类型的后端API名称

        失败:NULL

bool cv::VideoCapture::getExceptionMode();

功能:

        用于获取异常模式的状态

参数:

        无参数

返回值:

        返回true,则表示异常模式已启用,即当发生错误时,将抛出异常

        返回false,则表示异常模式已禁用,即当发生错误时,不会抛出异常,而是通过错误码或其他方式通知用户

 virtual bool cv::VideoCapture::grab();

功能:

        用于从输入视频流中抓取一帧图像,但不将其解码

参数:

        无参数

返回值:

        返回true,则表示成功抓取了一帧图像

        返回false,则表示未能成功抓取图像

virtual bool cv::VideoCapture::isOpened()const;

功能:

        用于检查当前视频捕获对象是否成功打开了视频文件或设备

参数:

        无参数

返回值:

        返回true,则表示视频捕获对象已成功打开,并且可以从该对象读取视频帧

        返回false,则表示视频捕获对象无法打开,可能是由于文件路径错误、设备未连接或者不支持的格式等原因

用于打开视频文件或设备的open函数:(open函数的参数和cv::VideoCapture:构造函数的参数一样就不再解释了)

​
virtual bool cv::VideoCapture::open(const String &filename, int apiPreference = CAP_ANY);
virtual bool cv::VideoCapture::open(const String &filename, int apiPreference, const std::vector<int> &params);
virtual bool cv::VideoCapture::open(int index, int apiPreference = CAP_ANY);
virtual bool cv::VideoCapture::open(int index, int apiPreference = CAP_ANY,  int apiPreference, const std::vector<int> &params); 

重载的运算符函数: 

virtual VideoCapture &operator>>(Mat &image);

功能:

        用于从视频流中读取一帧图像并将其存储到提供的Mat对象中

参数:

        image:要存储读取帧的Mat对象。它将存储从视频流中读取的图像数据        

virtual VideoCapture &operator>>(UMat &image);

功能:

        用于从视频流中读取一帧图像并将其存储到提供的UMat对象中

参数:

        image:要存储读取帧的UMat对象。它将存储从视频流中读取的图像数据        

virtual bool cv::VideoCapture::read(OutputArray image);	

功能:

        用于从视频流中读取一帧图像并将其存储在提供的OutputArray对象中

参数:

        image:要存储读取帧的OutputArray对象。它可以是MatUMat或其他可接受输出图像数据的对象类型

返回值:

        返回true,则表示成功读取到一帧图像,并将其存储在提供的OutputArray对象中

    返回false,则表示未能成功读取图像,可能是由于视频结束、读取错误或其他原因

virtual void cv::VideoCapture::release();

功能:

        用于释放视频捕获对象所占用的资源 

参数:

        无参数

返回值:

        无返回值

virtual bool cv::VideoCapture::retrieve(OutputArray image, int flag=0);

功能:

        用于解码和获取当前抓取的视频帧

参数:

        image:要存储解码后图像的OutputArray对象。它可以是MatUMat或其他可接受输出图像数据的对象类型

        falg:可选参数,用于指定附加的操作标志。默认值为0

返回值:

        返回true,则表示成功解码当前抓取的视频帧,并将其存储在提供的OutputArray对象中

        返回false,则表示未能成功解码视频帧

virtual bool cv::VideoCapture::set(int propId, double value);

功能:

        用于设置视频捕获对象的属性值 

参数:

    propId:要设置的属性的标识符。可以使用不同的标识符来设置不同的属性值。例如,如果propIdCV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,则代表设置输入视频流的帧宽度

    value:要设置的属性值

返回值:

        返回true,则表示成功设置属性的值

        返回false,则表示无法设置属性的值,可能是由于不支持的属性或其他原因

void cv::VideoCapture::setExceptionMode(bool enable);

功能:

        用于设置异常模式的状态

参数:

        enable:一个bool值,表示是否启用异常模式。如果enabletrue,则启用异常模式,即当发生错误时,将抛出异常  ;如果enablefalse,则禁用异常模式,即当发生错误时,不会抛出异常,而是通过错误码或其他方式通知用户

返回值:

        无返回值

静态成员函数: 

static bool cv::VideoCapture::waitAny(const std::vector< VideoCapture > &streams, std::vector< int > &readyIndex, int64 timeoutNs=0);

功能:       

        静态成员函数,用于等待多个视频捕获对象中至少一个准备就绪(有可读取的帧)

参数:

        streams:一个包含多个VideoCapture对象的std::vector,表示要等待的视频捕获对象列表。

    readyIndex:一个空的std::vector<int>,用于存储准备就绪的视频捕获对象的索引。准备就绪的对象即有可读取的帧。

    timeoutNs:可选参数,以纳秒为单位指定的超时时间。默认值为0,表示无限等待

返回值:

        返回true,则表示至少一个视频捕获对象已准备就绪。

        返回false,则表示在超时时间内没有可用的视频捕获对象

友元类:

friend class internal::VideoCapturePrivateAccessor

参考文档:

OpenCV: Image file reading and writing

OpenCV: High-level GUI

OpenCV: cv::VideoCapture Class Reference

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location.origin兼容

if (!window.location.origin) {window.location.origin window.location.protocol "//" window.location.hostname (window.location.port ? : window.location.port: );}...

spring boot集成mybatis和springsecurity实现权限控制功能

上一篇已经实现了登录认证功能&#xff0c;这一篇继续实现权限控制功能&#xff0c;文中代码只贴出来和上一篇不一样的修改的地方&#xff0c;完整代码可结合上一篇一起整理spring boot集成mybatis和springsecurity实现登录认证功能-CSDN博客 数据库建表 权限控制的意思就是根…...

按键修饰符

在键盘监听事件时&#xff0c;我们经常需要判断详细的按键&#xff0c;此时&#xff0c;可以为键盘相关的事件添加按键修饰符&#xff0c;例如&#xff1a; 键盘修饰符案例&#xff1a;...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

pam_env.so模块配置解析

在PAM&#xff08;Pluggable Authentication Modules&#xff09;配置中&#xff0c; /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下&#xff1a; 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块&#xff0c;负责验证用户身份&am…...

STM32标准库-DMA直接存储器存取

文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA&#xff08;Direct Memory Access&#xff09;直接存储器存取 DMA可以提供外设…...

spring:实例工厂方法获取bean

spring处理使用静态工厂方法获取bean实例&#xff0c;也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下&#xff1a; 定义实例工厂类&#xff08;Java代码&#xff09;&#xff0c;定义实例工厂&#xff08;xml&#xff09;&#xff0c;定义调用实例工厂&#xff…...

Spring Boot面试题精选汇总

&#x1f91f;致敬读者 &#x1f7e9;感谢阅读&#x1f7e6;笑口常开&#x1f7ea;生日快乐⬛早点睡觉 &#x1f4d8;博主相关 &#x1f7e7;博主信息&#x1f7e8;博客首页&#x1f7eb;专栏推荐&#x1f7e5;活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...

Map相关知识

数据结构 二叉树 二叉树&#xff0c;顾名思义&#xff0c;每个节点最多有两个“叉”&#xff0c;也就是两个子节点&#xff0c;分别是左子 节点和右子节点。不过&#xff0c;二叉树并不要求每个节点都有两个子节点&#xff0c;有的节点只 有左子节点&#xff0c;有的节点只有…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...

【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?

Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...

向量几何的二元性:叉乘模长与内积投影的深层联系

在数学与物理的空间世界中&#xff0c;向量运算构成了理解几何结构的基石。叉乘&#xff08;外积&#xff09;与点积&#xff08;内积&#xff09;作为向量代数的两大支柱&#xff0c;表面上呈现出截然不同的几何意义与代数形式&#xff0c;却在深层次上揭示了向量间相互作用的…...