Cas d'utilisation des bibliothèques et des frameworks populaires dans l'écosystème C++

Bibliothèques/frameworks C++ populaires et leurs scénarios d'application : Boost : chaînes, concurrence, mathématiques, expressions régulières Eigen : algèbre linéaire, opérations matricielles OpenCV : traitement d'image/vidéo, vision par ordinateur Qt : développement d'interface graphique multiplateforme CUDA : programmation parallèle, GPU TensorFlow accéléré : cas pratique d'apprentissage automatique/apprentissage profond : utilisation d'OpenCV pour traiter des images

Scénarios d'application de bibliothèques et de frameworks populaires dans l'écosystème C++

Dans l'écosystème C++, il existe un grand nombre de bibliothèques et de frameworks disponible Choice, chaque bibliothèque et framework a ses cas d'utilisation spécifiques. Voici quelques bibliothèques et frameworks populaires et leurs scénarios d'application courants :

Boost

• Cas d'utilisation : Opérations sur les chaînes, concurrence, fonctions mathématiques, expressions régulières

Eigen

• Cas d'utilisation : Algèbre linéaire et opérations matricielles

OpenCV

• Cas d'utilisation : Traitement d'images et de vidéos, vision par ordinateur

Qt

• Cas d'utilisation : Développement d'interface graphique multiplateforme

CUDA

• Cas d'utilisation : Programmation parallèle, utilisation du GPU pour accélérer le calcul

TensorFlow

• Cas d'utilisation : Machine Learning et deep learning

Cas pratique : Utiliser OpenCV pour traiter les images

Ce qui suit est un exemple pratique d'utilisation du traitement d'images OpenCV :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  // 从文件加载图像
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

  // 转换图像为灰度图
  cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

  // 使用阈值化二值化图像
  cv::threshold(image, image, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);

  // 保存输出图像
  cv::imwrite("output.jpg", image);

  return 0;
}

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque OpenCV pour charger une image, la convertir en niveaux de gris et la binariser à l'aide du seuillage. Enfin, nous enregistrons l'image traitée dans un fichier.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!