可變長參數列表va_arg

       在實際編程中,有時候會遇到函數傳參時事先不知道要傳遞幾個參數,需要在程式執行時才能確定,在一定程度上也害苦了程式猿們。其實,在在C/C++中,已經定義了一個可用於傳遞變長參數列表的宏va_arg()。      首先,我們來看一個例子,然後再簡單分析與va_arg宏相關的內容和細節。#include <IOSTREAM>#include <STRING>#include <CSTDIO>#include <CSTDARG>using

基於樣本一致性的背景減除運動目標檢測演算法(SACON)

  本文原創轉載請註明出處:http://blog.csdn.net/kezunhai。          本文根據Hanzi Wang等人的論文Background subtraction based on a robust consensus method結合自己的理解而成,如果對論文感興趣的,可以點擊開啟連結 下載,連結裡收集了常見的背景建模方法的論文,有問題歡迎交流。         

iphone開發學習啟動並執行第一個例子

        近來,抽空看了下Objective-C和IOS開發的相關教程,初衷是因為對這些比較感興趣,本文是參考《Iphone開發基礎教程》編寫的一個例子。首先運行XCode,建立一個Single View application,如所示:並取名為:Button_Fun。在該程式中將實現利用兩個按鈕來改變一個標籤顯示的內容。為了實現與Interface

馬爾科夫隨機場(Markov Random Field)的概念與應用(一)

          工作緣故,時常需要閱讀些許文獻,而在影像處理中關於機率、分割、聚類、求優類等類問題上,十有八九會和隨機扯上關係,不是條件隨機場(Conditional Random Field, CRF)就是馬爾科夫隨機場(Markov Random Field, MRF),甚是頭疼。於是,打算抽出時間好好的看看什麼是MRF。            通俗來說,MRF包含二層含義:         

在北京尋工作的五天(回憶1)

        上個周三,帶著“找不到工作誓不回” 的豪言壯志出發了,本來打算坐T518,三點從實驗室出發,三點四十五正好到火車站,緊趕慢趕,還是沒有趕上。只有坐五點的火車了。nnd,出師不利呀。沒辦法,給同學劉發了簡訊,別等我吃飯了。到了北京已經快黑了,坐上52路車,心情感覺很豪邁,有種上戰場的感覺。北京很漂亮,人也多,車也多。很陌生,但是心裡已經沒有了以前來的時候那種由於陌生而產生的恐懼。現在感覺我就應該來這個地方,這個地方對我來說很熟悉。呵呵,看來心裡確實有了一些自信。        

Opencv2.X以上Mat類型與IplImage*的轉換

       在Opencv2.X以上的處理中,大部分處理都是以Mat為主,而對於習慣了1.X的童鞋來說,有時候會帶來不便,希望能採用1.X的形式來處理。經過實驗,介紹一種簡單的Mat與IplImage*類型間的轉換:範例程式碼是需要mat轉換為img:      Mat mat,mat1; // mat1是臨時變數      IplImage * img;      mat1=mat.clone();// 包括資料的深度複製,以防對mat資料的更改     

一個用eXosip實現的UAC和UAS的例子(調試成功)

    經過一段時間的學習,對sip總算有了一點認識,在學習過程中,遇到了太多的問題,鬱悶過,惆悵過,但是一咬牙,還是過來了。令我感動的是,在網上遇到一些很熱心的朋友,不厭其煩地給我以解惑,感謝他們,尤其是友善的大狗,呵呵,希望將來有一天他能看到這篇文章。    

乙太網路卡雜記之MAC和PHY

網卡工作在osi的最後兩層,物理層和資料連結層。 物理層的晶片稱之為PHY。物理層定義了資料傳送與接收所需要的電與光訊號、線路狀態、時鐘基準、資料編碼和電路等,並向資料連結層裝置提供標準介面。 乙太網路卡中資料連結層的晶片稱之為MAC控制器,

強烈推薦深藍網路電視

        一會兒一場經典的戰役將要開始了,如果沒有機會在電視面前看世界盃的兄弟們,只能在網上看了,但是大家一直推崇的PPLIVE到關鍵時刻掉鏈子。這裡,在下推薦一款炒好的網路電視--深藍網路電視,一點不卡,現在我的那些朋友都在用它。到網上搜尋一下,好多版本,但是必須得找破解版的,試用版的只能看六分鐘。如果想偷懶的朋友可以把郵箱留下,我這裡有破解版本的。        為了世界盃,只能這樣了。

Opencv 利用分割的映像掩膜來完善檢測前景

 在目標檢測中,經常會出現目標斷開、不連續或空洞的情況,針對該鐘情況,我們總是要想各種方法去填補空洞,使斷開的部分串連起來。下面介紹一個函數來實現該功能:void cvRefineForegroundMaskBySegm( CvSeq* segments, IplImage* pFrImg ){ IplImage* tmp_image = cvCreateImage(cvSize(pFrImg->width,pFrImg->height),

libpcap庫函數介紹(附原始碼)

libpcap的英文意思是 Packet Capture library,即資料包捕獲函數庫。該庫提供的C函數介面可用於需要捕獲經過網路介面(只要經過該介面,目標地址不一定為本機)資料包的系統開發上。由 Berkeley大學Lawrence Berkeley National Laboratory研究院的Van Jacobson、Craig Leres和Steven McCanne編寫。該函數庫支援Linux、Solaris和*BSD系統平台。  主要介面函數說明如下:    

OpenCV中Mat與IplImage和CvMat類型之間的相互轉換

文章來自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_67eb1f2f0100z35o.htmlat類型較CvMat和IplImage有更強的矩陣運算能力,支援常見的矩陣運算(參照Matlab中的各種矩陣運算),所以將IplImage類型和CvMat類型轉換為Mat類型更易於資料處理。Mat類型可用於直接儲存映像資訊,通過函數imread、imwrite、imshow等實現(與Matlab中的函數相似),似乎在某種程度上可以取代IplImage類型。(1)將IplImage類型

將視頻序列轉換為映像序列

  在視頻處理中,常常需要對視頻序列進行轉換,一方面是為了處理的方便,另一方面也是項目的要求。對視頻序列轉換為映像幀的好像可以逐漸的對圖片序列進行必要的事前處理,比如進行標註、先驗資訊的提取等。這裡借用Opencv平台庫簡單的視頻將一個輸入視頻序列轉換為圖片序列的程式。int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){const string strFilePath="D:\\testVideo\\person.avi"; VideoCapture cap;Mat

gtk/glade程式開發(一)

轉自 http://www.linuxforum.net/forum/gshowflat.php?Cat=&Board=kylix&Number=566950&page=0&view=collapsed&sb=4&o=all&fpart=all&vc=1 by cuigf 我已經安裝好gtk2.0/glade2.10.0,系統內容 RH9 準備用一個月的時間

OpenCV學習筆記(五十)——Algorithm類介紹(core)

文章來自:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7533922     

為什麼我們需要非對稱式加密演算法?

如果你理解了對稱式加密演算法的含義,你就理解了非對稱式加密演算法的意思。你猜對了,非對稱式加密演算法中的加密金鑰和解密密鑰是不一樣的。要找到一種非對稱式加密演算法可不是一件容易的事,Ron Rivest, Adi Shamir 和Leonard

從網上搜尋到的一些關於pcap原始碼,入門級的

/*pcap_1.c*/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <pcap.h>  /* 如果沒有pcap的系統,要自己下載一個 */#include <errno.h>#include <sys/socket.h>#include <netinet/in.h>#include <arpa/inet.h>int main(int argc, char

iphone開發中常見概念簡述(待續)

1、輸出口Outlet       輸出口的唯一作用就是告訴interface Builder,此執行個體的變數將被串連到nib的對象中,你建立的任何需要串連到nib檔案中的對象的執行個體變數都必須以IBOutlet關鍵字開頭。 2、操作       操作是控制器類的方法,他們是通過關鍵字IBAction申明的,該關鍵字告訴Interface Builder此方法是一個操作,且可以被某個控制項觸發。通常,操作方法的聲明如下:       -(IBAction) doSomething: (id)

常見的目標檢測中的背景建模方法漫談

       最近一直在做前景檢測方面的研究,剛開始主要是做一些工程性的應用,為瞭解決工程方面的問題,下了不少功夫,也看了不少最近國內外的文章。一直想做個總結,拖著拖著,終究卻寫成這篇極不成功的總結。(文章下載:http://download.csdn.net/detail/kezunhai/5283117)      背景建模或前景檢測的演算法主要有:     1. Single Gaussian (單高斯模型)            Real-time tracking of the

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