uc下的静态库和共享库创建方式

创建与使用静态库与共享库详解
本文详细介绍了创建静态库与共享库的过程,包括源程序编写、编译、创建库文件及库的使用方法。同时,通过实践案例展示了如何将自定义函数集合成库并调用。
1、创建静态库的过程:
1)写源程序
math.c view.c
2)编译源程序
gcc -c math.c ==> math.o
gcc -c view.c ==> view.o
3)创建静态库文件
ar -r libmyku.a math.o view.o
2、使用静态库文件
1)写程序,调用库中的函数
testku.c
2)编译
gcc -c testku.c ==> testku.o
3)连接
第一种方式:
gcc testku.o libmyku.a ==> a.out
第二种方式:
gcc testku.o -l myku ==> a.out
依赖环境变量LIBRARY_PATH
连接过程:将库名myku变成文件名libmyku.a,然后在LIBRARY_PATH环境变量指定的路径找到文件libmyku.a,最后进行连接。
第三种方式:
gcc testku.o -l myku -L .
不需要依赖环境变量LIBRARY_PATH,用-L指定查找库文件的路径

3、创建共享库
1)写源程序
math.h math.c view.c
2)编译源程序
gcc -c -fpic math.c ==> math.o
gcc -c -fpic view.c ==> view.o
3)连接并生成共享库文件
gcc -shared math.o view.o -olibmysku.so ==>libmysku.so
4、使用共享库
1)写使用程序
testku.c
2)编译
gcc -c testku.c
3)连接
gcc testku.o -lmysku -L. ==> a.out
4)运行
a.out
依赖环境变量LD_LIBRARY_PATH
a.out在运行期间调用库中的函数时,需要先找到共享库文件,查找库文件的方式是搜索LD_LIBRARY_PATH指定的路径

project
src
bin
lib
doc
练习:
写几个函数(考虑打印菱形,一个打印空心,一个打印实心),将这此函数做成静态库文件,并调用它,再做成共享库文件,并调用它。





本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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