Ressources d'apprentissage recommandées pour les bibliothèques et frameworks populaires de l'écosystème C++

Les bibliothèques et frameworks populaires de l'écosystème C++ incluent : Bibliothèques et frameworks Boost C++ : fournit une large gamme de bibliothèques C++ polyvalentes. Bibliothèque de modèles standard STL : référence de la bibliothèque standard C++. Framework Qt : outil de développement d’interface graphique multiplateforme. TensorFlow : bibliothèque d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique. OpenCV : bibliothèque de vision par ordinateur et de traitement d'images. En étudiant ces ressources, vous pouvez acquérir une compréhension approfondie de ces outils et améliorer vos capacités de développement C++.

Ressources d'apprentissage recommandées pour les bibliothèques et frameworks populaires de l'écosystème C++

Dans l'écosystème C++, il existe de nombreuses bibliothèques et frameworks puissants qui peuvent aider les développeurs à créer des applications avancées. Comprendre ces outils est essentiel pour améliorer vos compétences en développement C++.

Bibliothèque Boost C++

• [Boost C++ Bibliotheca](https://www.boost.org/doc/libs/1_76_0/) : Fournit une large gamme de bibliothèques C++ polyvalentes
• [Documentation Boost.org] (https://www.boost.org/doc/) : Contient une référence détaillée de la bibliothèque

STL (Standard Template Library)

• [Référence C++ - STL](https://en.cppreference .com /w/cpp/header/algorithm) : Référence de la bibliothèque standard C++
• [Livre de Herb Sutter "Le didacticiel et référence de la bibliothèque standard C++"](https://www.amazon.com/C-Standard-Library-Tutorial - Référence/dp/0321531979) : Compréhension approfondie de STL

Qt Framework

• [Qt Framework](https://www.qt.io/) : Fournit des outils pour le développement d'interfaces graphiques multiplateformes
• [Documentation officielle Qt](https://doc.qt.io/) : Documentation complète et tutoriels

TensorFlow

• [Site officiel de TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) : Bibliothèque d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique
• [Tutoriel TensorFlow](https://www.tensorflow.org/tutorials/) : Guide étape par étape

OpenCV

• [Site officiel d'OpenCV](https : //opencv.org/) : Bibliothèque de vision par ordinateur et de traitement d'images
• [Tutoriel OpenCV](https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html) : Tutoriels et exemples pratiques

Cas pratique : utiliser Qt Créer une application de traitement d'image avec OpenCV

Le code suivant montre comment créer une application de traitement d'image simple à l'aide de Qt et OpenCV :

#include <QtGui/QApplication>
#include <QtCore/QPixmap>
#include <QImage>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char *argv[]) {
    QApplication app(argc, argv);

    // 加载图像
    QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(QImage("image.png"));
    cv::Mat img = cv::imread("image.png");

    // 使用 OpenCV 处理图像
    cv::GaussianBlur(img, img, cv::Size(5, 5), 0);

    // 更新 QPixmap
    QImage newImage(img.data, img.cols, img.rows, img.step, QImage::Format_RGB888);
    pixmap = QPixmap::fromImage(newImage);

    // 显示图像
    QLabel label;
    label.setPixmap(pixmap);
    label.show();

    return app.exec();
}

En intégrant ces ressources d'apprentissage et ces cas pratiques, vous pouvez acquérir un compréhension approfondie des bibliothèques et des frameworks populaires de l'écosystème C++, et améliorez vos capacités de développement C++.

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!