MSB8020 The build tools for v141 (Platform Toolset = 'v141') cannot be found. T

最新推荐文章于 2022-11-19 16:07:18 发布
原创 最新推荐文章于 2022-11-19 16:07:18 发布 · 1.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#opencv #visual studio

在这里插入图片描述
菜单栏-项目-重定向解决方案

geek123520
关注
图像清晰度评价方法
dongbeixueda的博客
07-03 194
图像清晰度评价应用于摄像机领域，评价指标的好坏决定了相机聚焦效果判别。
图像处理：图像清晰度评价c++算法实现
qq_39851127的博客
12-31 1075
正焦的图像比模糊的离焦图像边缘要更加的锐利清晰，相应的边缘像素灰度值变化大，因而会有更大的梯度值，从数学的角度来看图像，它是二维的离散矩阵，利用梯度函数可获取图像的灰度信息，来判别图像的清晰度，在离散信中梯度表现为差分形式。以下是具体实现，这里衡量的指标是经过Sobel算子处理后的图像的平均灰度值，值越大，代表图像越清晰。运动模糊是在捕获图像时，快门在打开时间内成像系统和拍摄 对象的短暂相对运动，造成成像在某个方向上形成的模糊。高斯模糊是人为引入的一种模糊，使用高斯低通滤波器对原始图像进行滤波得到的。
Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法 求图像的清晰度！
张齐贤的博客
09-21 1万+
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 这里实现3种清晰度评价方法，分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。 这里分别用一组照片 计算每个图片的清晰度的值 Tenengrad梯度方法 Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的...
OpenCV 图像清晰度评价（相机自动对焦）
weixin_30883311的博客
12-09 6976
相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化，通过相机内部的微型驱动马达，自动调节相机镜头和CCD之间的距离，保证像平面正好投影到CCD的成像表面上。这时候物体的成像比较清晰，图像细节信息丰富。 相机自动对焦的过程，其实就是对成像清晰度评价的过程，对焦不准确，拍摄出来的图像清晰度低，视觉效果模糊，如果是在工业检测测量领域，对焦不准导致的后果可能是致命的；对焦...
无参考图像的清晰度评价方法
热门推荐
凌风探梅的专栏
03-08 5万+
无参考图像的清晰度评价方法 from：http://nkwavelet.blog.163.com/blog/static/227756038201461532247117 在无参考图像的质量评价中，图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标，它能够较好的与人的主观感受相对应，图像的清晰度不高表现出图像的模糊。本文针对无参考图像质量评价应用，对目前几种较为常用的...
图像清晰度评价函数
07-08
图像清晰度评价算法性能比较，absolute gradient value，eigenvalues，based on DCT，Laplacian ，gauss gradient，gradient magnitud，gradient magnitud，Log–histogram，Normalized variance。
图像处理：图像清晰度评价
m0_62919535的博客
11-19 1万+
图像清晰度是用来指导调焦机构找到正焦位置的评价函数。理想的清晰度评价曲线类似于泊松分布，请看下图：p点对应于正焦位置，P1 和P2 为正焦位置焦前和焦后采集到图像的清晰度评价结果。正焦的图像比模糊的离焦图像边缘要更加的锐利清晰，相应的边缘像素灰度值变化大，因而会有更大的梯度值，从数学的角度来看图像，它是二维的离散矩阵，利用梯度函数可获取图像的灰度信息，来判别图像的清晰度，在离散信中梯度表现为差分形式。
精选资源
基于区域对比度的图像清晰度评价算法 (2012年)
04-28
高效、准确的图像清晰度评价是实现...与其他算法比较的结果表明:该方法具有精确度高、对比度明显等优点,能够应用于实际的图像清晰度评价和自动对焦中,克服了单纯依靠计算灰度差带来的不足,具有较高的实用性和可靠性。
图像清晰度评价
07-07
本项目中，我们利用C#实现了一些常见的图像清晰度评价算法，旨在为实际应用提供可靠的图像质量分析工具。 首先，我们需要理解图像清晰度的基本概念。图像清晰度通常是指图像中细节和边缘的可辨识程度，它与图像的...
C#实现图像清晰度评价算法
使用C#实现图像清晰度评价算法，可以方便地利用.NET框架提供的丰富的类库和资源，以及结合WPF、WinForms等图形用户界面技术，来实现直观的用户交互和视觉反馈。 ### 常用的图像清晰度评价算法 1. **梯度幅值算法**...
图像清晰度算法--reblur算法实现
09-19
对模糊的图像进行二次模糊，比较原图和模糊的图像相邻像素的变化。从而得出图像清晰度。使用matlab实现的reblur算法
图像清晰度评价方法——熵函数法
08-12
图像的模糊程度一般用高斯模糊来建模，所以模糊估计的问题就转化为确定高斯点扩散函数(PSF)的问题。 熵函数法认为图像的熵越大，图像越清晰
实时视频图像的清晰度检测算法研究
11-04
摘要： 针对实时视频图像的清晰度检测问题，提出了一种背景提取和Sobel 算子清晰度检测相结合的方法。采用多帧图像叠加平均的方法获取背景图片，然后将边缘检测中经典的Sobel 算子应用于视频图像清晰度检测。为提高*价值的精确度，计算模板由2 个增加到4 个。实验结果表明，此方法具有良好的检测效果，计算速率可以满足系统实时性的要求。 　　实时视频图像的质量分析已成为众多应用领域性能好坏的关键因素之一， 因此实时视频图像的清晰度检测变得尤为重要。目前针对实时视频图像清晰度检测的研究较少， 图像清晰度检测算法的研究对象主要针对静止的图像。现有的图像清晰度检测算法大致分为空域和频域两类。在空域中多采
图片清晰度“测量” 算法
猫猫与橙子的博客
09-26 9683
检测原理：聚焦图像确实比离焦图像含有更多的信息，边缘更加锐利，细节信息更加丰富，同时高频信号变化也更加强烈； 聚焦评价算法的标准： •单峰性 •无偏性 •抗噪性 •适应性 •实时性  目前常用的聚焦评价算法： 1.梯度函数； 2.非梯度函数； 梯度函数的依据：               在图像处理中，梯度函
图像清晰度计算的3种方法
qq_39619964的博客
08-15 1万+
实现3种图像清晰度评价方法，分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法
图像清晰度的评价算法
weixin_34248118的博客
08-30 2048
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
3行代码Python搞定图片清晰度识别，原来我们看到的不一定是这样的
qq_42238397的博客
08-16 3万+
在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化图片的清晰度，做到有章可循。 原理 如果之前了解过信号处理，就会知道最直接的方法是计算图片的快速傅里叶变换，然后查看高低频分布。如果图片有少量的高频成分，那么该图片就可以被认为是模糊的。然而，区分高频量多少的具体阈值却是十分困难的，不恰当的阈值将会导致极差的结...
std::vector自动扩容消耗时间梯度
最新发布
07-15
`std::vector` 的自动扩容机制在插入元素时，若当前容量（`capacity()`）不足，会触发重新分配内存、拷贝/移动旧数据到新内存，并释放旧内存。这一过程的**时间消耗**随扩容次数增加呈**指数级增长**（通常每次扩容为当前容量的2倍），但单次扩容的时间复杂度为 **O(n)**（n为当前元素数量）。以下是详细的时间消耗梯度分析： --- ### **1. 扩容机制与时间消耗** - **初始状态**：`std::vector` 默认初始容量为0（或由编译器决定，如某些实现初始化为1）。 - **扩容策略**：当插入元素导致 `size() == capacity()` 时，重新分配一块更大的内存（通常为当前容量的2倍），并拷贝/移动旧数据。 - **时间消耗**： - **第1次扩容**：从0→1（假设初始容量为0），拷贝0个元素（时间可忽略）。 - **第2次扩容**：从1→2，拷贝1个元素（时间线性增长）。 - **第3次扩容**：从2→4，拷贝2个元素。 - **第k次扩容**：从 \(2^{k-2}\) → \(2^{k-1}\)，拷贝 \(2^{k-2}\) 个元素。 - **总时间**：若插入 \(n\) 个元素，扩容次数为 \(\lceil \log_2(n) \rceil\)，总拷贝时间为 \(1 + 2 + 4 + \dots + 2^{k-2} = 2^{k-1} - 1 \approx n\)（即总时间复杂度为 **O(n)**，但单次插入的均摊时间复杂度为 **O(1)**）。 --- ### **2. 实际时间消耗梯度（示例）** 假设插入100万元素，扩容过程如下： | 扩容次数 | 容量变化 | 拷贝元素数 | 时间消耗（相对） | |----------|----------------|------------|------------------| | 1 | 0 → 1 | 0 | 极低 | | 2 | 1 → 2 | 1 | 低 | | 3 | 2 → 4 | 2 | 中 | | 4 | 4 → 8 | 4 | 高 | | ... | ... | ... | ... | | 18 | 131,072 → 262,144 | 131,072 | 极高 | | 19 | 262,144 → 524,288 | 262,144 | 极高 | - **关键点**：随着容量指数增长，单次扩容的时间消耗急剧上升，但扩容频率降低（对数级）。 --- ### **3. 优化方法** 为避免频繁扩容的开销，可预先分配足够容量： ```cpp std::vector<int> vec; vec.reserve(1000000); // 预先分配100万元素的容量 for (int i = 0; i < 1000000; ++i) { vec.push_back(i); // 无扩容，时间恒定O(1) } ``` - **效果**：`reserve()` 后，所有插入操作均不会触发扩容，时间消耗梯度消失。 --- ### **4. 源码级分析（简化）** `std::vector` 的扩容逻辑类似以下伪代码： ```cpp void push_back(const T& value) { if (size() == capacity()) { size_t new_capacity = capacity() ? capacity() * 2 : 1; // 常见策略 T* new_data = allocator.allocate(new_capacity); for (size_t i = 0; i < size(); ++i) { new_data[i] = std::move(data[i]); // 拷贝/移动旧数据 } allocator.deallocate(data, capacity()); // 释放旧内存 data = new_data; current_capacity = new_capacity; } data[size++] = value; } ``` - **时间瓶颈**：`for` 循环的拷贝操作，时间与当前元素数量成正比。 --- ### **总结** - **时间消耗梯度**：随扩容次数增加，单次扩容时间呈指数级增长（但频率对数级下降）。 - **优化建议**：预先调用 `reserve()` 分配足够容量，避免动态扩容。 - **均摊时间**：虽然单次扩容为 O(n)，但均摊到每个元素仍为 O(1)。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值