makefile 自动依赖例子

本文介绍了一个具体的Makefile配置案例,该配置用于实现C语言项目的增量编译。通过详细的目录结构和Makefile规则说明,文章展示了如何组织源代码、头文件及编译产物,并解释了如何设置依赖关系以实现高效的增量编译。

 程序结构:
./include/ 包含一个.h文件
./src 包含4个.c文件,每个.c都包含./include/中的.h文件
./obj 存放编译生成的文件

makefile代码如下:
=========================================

SrcDir = src/
ObjDir = obj/
IncludeDir = include/
Src = $(wildcard $(SrcDir)*.c)
SrcFile = $(notdir $(Src))
ObjFile = $(patsubst %.c,%.o,$(SrcFile))
Obj = $(addprefix $(ObjDir),$(ObjFile))
CC = gcc

all:main

main:$(Obj)
 $(CC) $(CFLAGS) -o main $^

sinclude $(addprefix $(ObjDir),$(SrcFile:.c=.d))

$(ObjDir)%.o:$(SrcDir)%.c
 $(CC) -c -I$(IncludeDir) $< -o $(ObjDir)$*.o

$(ObjDir)%.d:$(SrcDir)%.c
 set -e;\
 $(CC) -MM -I$(IncludeDir) $< |\
 sed 's,\($*\)\.o[:]*,$(ObjDir)\1.o $@:,g'  > $@


.PHONY:clean test
clean:
 set -e;\
 rm -f main;\
 rm -f $(ObjDir)*.o  $(ObjDir)*.d
=====================================================

可实现增量编译.

makefile规则中"目标"和"依赖"路径要写清楚,否则可能会使用隐含规则,或出错.

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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