Webkit之编译Chrome

#编译步骤

S1.安装Microsoft Visual Studio 2005。Chrome的官方开发网站上说也支持Visual Studio 2008编译Chrome。

S2. 安装VS 2005 SP1。

S3. 安装 Windows 2008 SDK 。按照网上说法,如果是Visual Studio 2008 ,就不需要安装这个了。

S4. 配置Windows 2008 SDK 。在开始 -> 程序 -> Microsoft Windows SDK v6.1 > Visual Studio Registration > Windows SDK Configuration Tool 。选择 make current 按钮,幸运的话,应该能一次成功。如果不能成功,打开CMD命令行窗口进入到SDK既安装目录,进入Setup目录,下面有个WindowsSdkVer.exe程序,比如我的安装目录下是"D:\Program Files\Microsoft SDKs\Windows\v6.1\Setup\WindowsSdkVer.exe",执行下边既命令:WindowsSdkVer.exe -version:v6.1 –legacy ,就OK啦。

S5.用VS2005打开SRC目录下Chrome目录下Chrome.sln,将工程Chrome,设为启动项目。进行编译。


#编译问题(编译过程)

我编译的时候总是提示third_party\cygwin\bin目录下的sh.exe、gcc.exe分配内存失败,

上网搜索后发现可能是杀毒软件的问题。卸载后编译通过。


#webkit的调试

由于chrome采用的是多线程,因此要调试webkit需要进行一些设置:

选中chrome目录下的chrome工程,

右击工程属性-》debugging-》command argument设置为--single-process

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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