C++ エコシステムにおける人気のあるライブラリとフレームワークの使用例

人気の C++ ライブラリ/フレームワークとそのアプリケーション シナリオ: Boost: 文字列、同時実行性、数学、正規表現 Eigen: 線形代数、行列演算 OpenCV: 画像/ビデオ処理、コンピューター ビジョン Qt: クロスプラットフォーム GUI 開発 CUDA: 並列プログラミング、GPU高速化された TensorFlow: 機械学習/深層学習の実践例: OpenCV を使用した画像処理

C++ エコシステムで人気のあるライブラリとフレームワークのアプリケーション シナリオ

C++ エコシステムには、多数のライブラリとフレームワークがあります利用可能な選択肢には、各ライブラリとフレームワークに固有の使用例があります。以下に、いくつかの人気のあるライブラリとフレームワーク、およびそれらの一般的なアプリケーション シナリオを示します:

Boost

• ユースケース: 文字列操作、同時実行性、数学関数、正規表現

Eigen

• ユースケース: 線形代数および行列演算

OpenCV

• ユースケース: 画像およびビデオ処理、コンピュータービジョン

Qt

• ユースケース: クロスプラットフォームGUI開発

CUDA

• ユースケース: GPUを使用してコンピューティングを高速化する並列プログラミング

TensorFlow

• ユースケース: 機械学習と深層学習

実践的なケース: OpenCVを使用した画像処理

以下は OpenCV 処理画像の実際的な使用例です:

#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;
}

この例では、OpenCV ライブラリを使用して画像を読み込み、グレースケールに変換し、しきい値処理を使用して 2 値化します。最後に、処理した画像をファイルに保存します。

以上がC++ エコシステムにおける人気のあるライブラリとフレームワークの使用例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。