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并发运行是操作系统的一个重要功能。有时候程序需要提高运算效率，则需要使用到并发运行。并发运行最直接方便的方式就是创建线程。这里有几个场景是极力推荐使用线程的：在开发MFC程序的时候，如果某个按钮的操作会占用大部分的时间，那么这个时候就应该为这个按钮的执行创建一个线程。如果不这么做，你必须等到这个按钮的所有操作执行完之后才能够点击窗口的其他部分。这个情景就好像你点一个按钮之后程序就直接进

记录了文件读取和字符串分割的基本操作

c++调用caffe在caffe的example目录里面有。这篇博客并不分析调用的代码，而是VS2013对caffe调用的配置。运行caffe所用到的第三方库可以在这里下载，该库已经包含opencv3.0。将第三方库解压至caffe主目录。这里以配置release模式x64程序为例。以下编译CPU模式。首先需要设置系统的环境变量。在环境变量的path中添加第三方

在做图像处理算法时，我们经常需要读取文件夹下所有的图片。每次这样的操作都要上网查一番，很麻烦。这里mark一种方便的文件读取方法。文件夹下文件的读取需要包含头文件io.h。代码如下：#include <iostream>#include <vector>#ifdef LINUX#include <dirent.h>#endif#ifdef WIN32...

最近发现opencv中的Rect类非常神奇，其中很多函数使用起来极其方便。一下列举一些比较实用的函数：size()函数返回矩形的尺寸大小。返回类型为cv::Size。area()函数返回矩形的面积，也就是矩形包含的像素点个数。也就是矩形的（宽*高）的值。contains(Point)能检测点是否在矩形内。inside（Rect）检测矩形是否在矩形内。tl()返回矩形左上角的

在编译opencv的时候出现recompile with -fPIC。这个时候找到对应出错的模块，比如zlib模块。那么在路径3rdparty/zlib/CMakeFiles/zlib.dir/flags.make 加上-fPIC

这段时间要实现一下使用深度学习分类来辅助现有算法。主要就是在主程序有需求的时候调用深度学习方法，并保证程序不卡死。然后等深度学习算法处理完成，再返回处理结果。下面贴出相关简化后的代码。记录一下。CDLProcess.h#include #include "pthread.h"using namespace std;class IDLProcessCallBack{ /

NIMA.h/****************************************************************************** @brief : NIMA 美学评价，keras版本实现，模型已经由Keras的.h5转到tensorflow的.pb格式* @author : liuwei* @date : 2018/12/21 13:49* ...