opencv学习

本文分享了作者在BCB环境中成功安装并使用OpenCV的过程,并提供了首个项目的代码示例,展示了如何加载图片并获取其尺寸信息。

从今天开始在bcb中学习opencv,在借鉴了许多前辈的安装经验后,终于搞定了。哈哈。激动。新手都这样。下面是我的首个proj

#include <vcl.h>
#pragma hdrstop

#include "Unit1.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
//---------------------------------------------------------------------------
#pragma package(smart_init)
#pragma resource "*.dfm"
TForm1 *Form1;
__fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner)
        : TForm(Owner)
{
}
//---------------------------------------------------------------------------
void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender)
{
  AnsiString fn;
  fn = ExtractFilePath(Application->ExeName) + "1.jpg";
  IplImage* pImg;

  pImg = cvLoadImage(fn.c_str(), 1);

  Label1->Caption = IntToStr(pImg->width);
  Label2->Caption = IntToStr(pImg->height);
  Label3->Caption = IntToStr(pImg->depth);

  cvNamedWindow( "Image", 1 );
  cvShowImage( "Image", pImg);

  cvWaitKey(0);
  cvDestroyWindow( "Image" );
  cvReleaseImage( &pImg );
}
//---------------------------------------------------------------------------
经验之谈:记得要将8个转化出来的lib文件增加到proj中。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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