Sumber pembelajaran yang disyorkan untuk perpustakaan dan rangka kerja popular dalam ekosistem C++

Perpustakaan dan rangka kerja popular dalam ekosistem C++ termasuk: Perpustakaan dan rangka kerja Boost C++: Menyediakan rangkaian luas perpustakaan C++ serba boleh. Perpustakaan Templat Standard STL: Rujukan Perpustakaan Standard C++. Rangka kerja Qt: alat pembangunan GUI merentas platform. TensorFlow: Pembelajaran mendalam dan perpustakaan pembelajaran mesin. OpenCV: Visi komputer dan perpustakaan pemprosesan imej. Dengan mempelajari sumber ini, anda boleh memperoleh pemahaman yang mendalam tentang alat ini dan meningkatkan keupayaan pembangunan C++ anda.

Sumber pembelajaran yang disyorkan untuk perpustakaan dan rangka kerja popular dalam ekosistem C++

Dalam ekosistem C++, terdapat banyak perpustakaan dan rangka kerja berkuasa yang boleh membantu pembangun membina aplikasi lanjutan. Memahami alatan ini adalah penting untuk meningkatkan kemahiran pembangunan C++ anda.

Boost C++ library

• [Boost C++ Bibliotheca](https://www.boost.org/doc/libs/1_76_0/): Menyediakan pelbagai jenis perpustakaan C++ serba boleh
• [dokumentasi Boost.org] (https://www.boost.org/doc/): Mengandungi rujukan terperinci perpustakaan

STL (Perpustakaan Templat Standard)

• [Rujukan C++ - STL](https://en.cppreference .com /w/cpp/header/algorithm): Rujukan Perpustakaan Standard C++
• [Buku Herb Sutter "Tutorial dan Rujukan Perpustakaan Standard C++"](https://www.amazon.com/C-Standard-Library-Tutorial - Rujukan/dp/0321531979): Pemahaman mendalam tentang STL

Qt Framework

• [Qt Framework](https://www.qt.io/): Menyediakan alatan untuk pembangunan GUI merentas platform
• [Dokumentasi rasmi Qt](https://doc.qt.io/): Dokumentasi dan tutorial yang komprehensif

TensorFlow

• [tapak web rasmi TensorFlow](https://www.tensorflow.org/): Pembelajaran mendalam dan Perpustakaan Pembelajaran Mesin
• [Tutorial TensorFlow](https://www.tensorflow.org/tutorials/): Panduan langkah demi langkah

OpenCV

• [Tapak Web Rasmi OpenCV](https: //opencv.org/): Visi komputer dan perpustakaan pemprosesan imej
• [Tutorial OpenCV](https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html): Tutorial dan contoh praktikal

Kes praktikal: menggunakan Qt Bina aplikasi pemprosesan imej dengan OpenCV

Kod berikut menunjukkan cara membina aplikasi pemprosesan imej mudah menggunakan Qt dan 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();
}

Dengan menyepadukan sumber pembelajaran dan kes praktikal ini, anda boleh memperoleh pemahaman mendalam tentang perpustakaan dan rangka kerja ekosistem C++ yang popular, dan meningkatkan keupayaan pembangunan C++ anda.

Atas ialah kandungan terperinci Sumber pembelajaran yang disyorkan untuk perpustakaan dan rangka kerja popular dalam ekosistem C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!