错误解析->“cvGetHistValue_ND”: 找不到标识符

最新推荐文章于 2022-01-20 16:01:40 发布
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分类专栏： 错误辨析 文章标签： cvGetHistValue_ND
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sunboyiris/article/details/26283837

编译环境：OpenCV2.4.8 + VS2012

解决办法：

               对应加入：



#define cvGetHistValue_1D( hist, idx0 )     ((float*)(cvPtr1D( (hist)->bins, (idx0), 0 )) 


#define cvGetHistValue_2D( hist, idx0, idx1 )  ((float*)(cvPtr2D( (hist)->bins, (idx0), (idx1), 0 )) 


#define cvGetHistValue_3D( hist, idx0, idx1, idx2 )   ((float*)(cvPtr3D( (hist)->bins, (idx0), (idx1), (idx2), 0 )) 


#define cvGetHistValue_nD( hist, idx )      ((float*)(cvPtrND( (hist)->bins, (idx), 0 ))



              编译通过

                

        

    

    
  



    



                



	

		

			

				
					
opencv直方图

				
			

			

				

					Just Do It
				

				

					03-28
					
					584
					
				

			

		

		

			
				
图像直方图： 
直方图反映了一幅图像不同灰度级出现的情况，其计算公式为： 
 
表示图像中灰度级为k的像素个数。在直方图中表现为每一列的高度。
相关数据结构与函数： 
（1）CvHistogram     
typedef struct CvHistogram
    {
        int     type;   //指定bins的类型
        CvArr*  bins;   //指向

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Linux内核源码分析--打开块设备文件--open_bdev_excl函数

				
			

			

				

					魏峰海的专栏
				

				

					10-13
					
					5047
					
				

			

		

		

			
				
本文主要参考《深入理解Linux内核》，结合2.6.11.1版的内核代码，分析内核文件子系统中的打开设备文件函数，梳理了关于内核块设备文件打开的处理流程。
注意：
1、不描述内核同步、错误处理相关的内容
2、参考信息除具体说明外，包含在《深入理解Linux内核》第三版中
3、源码摘自Linux内核2.6.11.1版
1、open_bdev_excl
函数功能：
打开设备名为path的

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
错误解析->“cvQueryHistValue_ND”: 找不到标识符

				
			

			

				

					Rana专栏
				

				

					05-19
					
					1291
					
				

			

		

		

			
				
编译环境：OpenCV2.4.8 + VS2012
jiejubanf



#define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) /      cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0) ) #define cvQueryHistValue_2D( hist, idx0, idx1 ) /      cvGetReal2D( (hi

			
		

	





	

		

			

				
					
C/C++，windows下编译报错：error C3861: “strcasecmp”: 找不到标识符

				
			

			

				

					寞水
				

				

					06-09
					
					4290
					
				

			

		

		

			
				
寞水

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
C/C++编程：strcasecmp方法和snprintf方法找不到标识符

				
			

			

				

					OceanStar的博客
				

				

					01-20
					
					1078
					
				

			

		

		

			
				
在代码前添加
#if _MSC_VER
#define strcasecmp _stricmp  //strcasecmp 找不到标识符
#endif




#if _MSC_VER
#define snprintf _snprintf   //snprintf 找不到标识符
#endif




			
		

	





	

		

			

				
					
灰度直方图及处理“cvQueryHistValue_1D”: 找不到标识符”的问题（上）

				
			

			

				

					
				

				

					09-15
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
// HIstogram.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) \
    ((float)cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0)))

int main()
{
	IplIm

			
		

	





	

		

			

				
					
linux文件打开和读写流程代码解析

				
			

			

				

					u010217401的专栏
				

				

					03-27
					
					3643
					
				

			

		

		

			
				
打开文件流程：系统调用
fd=open("/dev/pcie_ssd",O_RDWR);



代码定位fs: open.c文件里

SYSCALL_DEFINE3(open, const char __user *, filename, int, flags, umode_t, mode)
{
if (force_o_largefile())
flags |= O_LARGE

			
		

	





	

		

			

				
					
源码解读----之-----k_means相关方法（被k_means调用）

				
			

			

				

					xiaoQL520的博客
				

				

					10-24
					
					3392
					
				

			

		

		

			
				
本文是个人的理解，由于刚接触并且自身能力也有限，也许会存在误解，欢迎留言指正，本人一定虚心请教，谢谢

			
		

	





	

		

			

				
					
【Linux】Linux input子系统之Input event codes

				
			

			

				

					永远年轻 永远热泪盈眶
				

				

					01-20
					
					4615
					
				

			

		

		

			
				
本文通过Linux input子系统中的函数引出Linux input子系统中的Input event codes部分，并给出了官方参考指南链接

			
		

	





	

		

			

				
					
02 -【CentOS5.6_WebSphere8.5.5集群安装配置】- 安装WAS_ND_V8.5.5

				
			

			

				

					旭日东升，厚积薄发！
				

				

					02-15
					
					2826
					
				

			

		

		

			
				
安装WAS_ND_V8.5.5

			
		

	





	

		

			

				
					
VS2010一个奇怪问题：error C3861: '_beginthreadex': identifier not found

				
			

			

				

					
				

				

					10-17
					
					1417
					
				

			

		

		

			
				
使用VS2010编译程序出现了一个奇怪的错误，如下：



这个错误看的人一头雾水，毫无头绪。首先，关闭了工程，清理一些临时文件，问题依旧存在。然后，就去度娘了下这个问题相关的内容，一般的说是缺少头文件、工程移植、多线程编译等问题。对照自己的情况，是一点借鉴作用都没有。只好自己琢磨了。

首先，回顾下问题出现的情景。

我的项目还在开发中的，没有任何的移植操作；出问题之前项目是可以正常编译运行的。...

			
		

	





	

		

			

				
					
c#与opencv Mat交互总结

				
			

			

				

					陶醉鱼的博客
				

				

					07-16
					
					7410
					
				

			

		

		

			
				
这里有两种方案，第一种方案是采用OpencvCSharp，最后OpencvCSharp.Mat.CvPtr即是Mat **img

接下来可以采用C#调用c++ dll的方法实现交互

第二种方案即将OpencvCSharp 的转换方法提取出来，Mat对应的C#中的就是一个Intptr；

以下是C#的核心Src：


public static Bitmap GetBitmapfromImgptr(IntPtr imgptr)
{
    int w = 0;
    int h = 0;
    int

			
		

	





	

		

			

				
					
vs2015 中无法链接strcasecmp 和 strncasecmp的解决办法

				
			

			

				

					mijichui2153的博客
				

				

					07-16
					
					3640
					
				

			

		

		

			
				
原因：strcasecmp是BSD/POSIX标准，非ANSI标准，所以微软并不支持。strcasecmp最早出现在4.4BSD，后来加入到Posix标准里。MS的一直用_stricmp函数，功能完全一样。方案一：用VC SDK中的函数来代替，在main函数外面步添加一下代码即可：#ifdef _MSC_VER#define strcasecmp stricmp#define strncasecm...

			
		

	





	

		

			

				
					
直方图的学习（3）

				
			

			

				

					HHCCWWlxy的博客
				

				

					03-30
					
					526
					
				

			

		

		

			
				
色彩空间的转换：
HSV
HSV也叫HSB，HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。
（锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处V=max，S=0，H无定义，代表白色。），它尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色联系，并仍保持在计算上简单。

        H：hue    色相  是色彩的基本属性，�%C�，它尝试描述比 RGB 更准确的感知颜色联

			
		

	





	

		

			

				
					
直方图计算(续)

				
			

			

				

					松子茶的专栏
				

				

					08-03
					
					3041
					
				

			

		

		

			
				
在直方图计算一节中，介绍了相关图像直方图计算。本节进行回顾一下相关知识，同时加深一步了解图像直方图相关步骤，以及实践一维和二维直方图计算。thresh是一个二维数据，里面存储每个bin的上下边界，对于非均匀直方图，存储在thresh2中，直方图的数据主要存储在CvMatND结构中，bins中其实就是指向CvMatND中的data数据指针，对于密集矩阵，可以通过CvMatND mat直接访问直方图数据。sizes必须为整数数组，长度等于dims的大小，每个整数表示对应维数分配的bin个数。例如dims =2，

			
		

	





	

		

			

				
					
【OpenCV入门教程之十五】水漫金山：OpenCV漫水填充算法（Floodfill）

					
热门推荐

				
			

			

				

					【浅墨的游戏编程Blog】毛星云（浅墨）的专栏
				

				

					06-03
					
					13万+
					
				

			

		

		

			
				
本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV填充算法中漫水填充算法相关的知识点，以及了解了OpenCV中实现漫水填充算法的两个版本的floodFill函数的使用方法，此博文一共有两个个配套的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图：  一、引言漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到

			
		

	





	

		

			

				
					
@startuml
!theme plain
skinparam componentStyle rectangle
allowmixing
title "消息队列分发系统HLD"

component "消息线程" as msg_thread {
  component "消息生产者" as producer
}

component "分发线程" as dispatch_thread {
  component "消息分发器" as dispatcher
}

package "接收线程" as receiver {
  component "接收线程1" as receiver1
  component "接收线程2" as receiver2
}

package "消息队列" {
  component "不可丢弃队列" as nd_queue #lightgreen
  component "可丢弃队列" as d_queue #pink
}

' 消息流向
producer --> dispatcher : 发送消息
dispatcher --> nd_queue : "不可丢弃消息"
dispatcher --> d_queue : "可丢弃消息"
nd_queue --> receiver1 : 优先处理
nd_queue --> receiver2 : 优先处理
d_queue --> receiver1 : 空闲时处理
d_queue --> receiver2 : 空闲时处理

' 控制关系
msg_thread --> dispatch_thread : 触发分发
dispatch_thread --> receiver : 通知处理

' 注释说明
note top of d_queue : 队列满时自动丢弃\n(LRU策略)
note right of nd_queue : 持久化存储\n保证必达
note bottom of receiver1 : 处理优先级:\n1. 不可丢弃消息\n2. 可丢弃消息
note bottom of receiver2 : 相同优先级策略
@enduml

不存在消息优先处理和空闲时处理，两个队列都是并行处理的，只是可丢弃的再队列满载后丢弃最老的一帧，塞入新的一帧

					
最新发布

				
			

			

				

					08-08
				

			

		

		

			
				
<think>根据用户反馈，修改点在于：
 1. 两个队列（不可丢弃队列和可丢弃队列）都是并行处理的，不存在优先处理空闲时处理的区别。
 2. 可丢弃队列在满载时丢弃最老的一帧（即LRU策略），然后塞入新的一帧。

 因此，需要调整图中关于处理优先级的注释，并修改接收线程的处理逻辑描述。

 修改后的设计要点：
 - 接收线程会同时监听两个队列，并行处理消息（没有优先级区分，但实际处理顺序由线程调度决定，图中不需要体现优先级）。
 - 可丢弃队列在满时丢弃最老的一帧（LRU），然后加入新消息。

 调整内容：
 1. 移除接收线程注释中关于优先级的说明（因为用户说没有优先级，都是并行处理）。
 2. 修改可丢弃队列的注释，明确说明队列满时丢弃最老的一帧（LRU）并加入新消息。

 注意：由于用户要求两个队列都是并行处理，因此图中不需要表达处理顺序，所以移除接收线程注释中的优先级说明。

 修改后的PlantUML图：</think>### 修正后的消息队列分发系统HLD

```plantuml
@startuml
!theme plain
skinparam componentStyle rectangle
allowmixing
title "消息队列分发系统HLD"

component "消息线程" as msg_thread {
  component "消息生产者" as producer
}

component "分发线程" as dispatch_thread {
  component "消息分发器" as dispatcher
}

package "接收线程" as receiver {
  component "接收线程1" as receiver1
  component "接收线程2" as receiver2
}

package "消息队列" {
  component "不可丢弃队列" as nd_queue #lightgreen
  component "可丢弃队列" as d_queue #pink
}

' 消息流向
producer --> dispatcher : 发送消息
dispatcher --> nd_queue : "不可丢弃消息"
dispatcher --> d_queue : "可丢弃消息"
nd_queue --> receiver1 : 并行处理
nd_queue --> receiver2 : 并行处理
d_queue --> receiver1 : 并行处理
d_queue --> receiver2 : 并行处理

' 控制关系
msg_thread --> dispatch_thread : 触发分发
dispatch_thread --> receiver : 通知处理

' 注释说明
note top of d_queue : 队列满时自动丢弃最老帧\n(LRU淘汰策略)
note right of nd_queue : 持久化存储\n保证必达
note bottom of receiver1 : 无优先级差异\n并行处理所有消息
@enduml
```

### 系统核心修改说明

1. **队列处理机制变更**：
   - 移除优先级处理逻辑
   - 所有消息类型并行处理
   - 接收线程无差别处理两种队列

2. **可丢弃队列优化**：
   ```cpp
   void add_to_discard_queue(Message msg) {
     if (d_queue.size() >= MAX_SIZE) {
         // LRU淘汰：移除最老帧
         d_queue.remove_oldest(); 
     }
     d_queue.push(msg);
   }
   ```

3. **接收线程工作逻辑**：
   ```cpp
   void receiver_thread() {
     while (running) {
       // 并行处理所有可用消息
       if (!nd_queue.empty()) {
         process(nd_queue.pop());
       }
       if (!d_queue.empty()) {
         process(d_queue.pop());
       }
       // 无消息时短暂休眠
       if (both_empty()) {
         sleep(SHORT_DELAY);
       }
     }
   }
   ```

### 关键设计特点

1. **并行处理架构**：
   - 所有接收线程同时处理两类消息
   - 无优先级差异
   - 处理顺序取决于消息到达时间

2. **LRU淘汰策略实现**：
   ```mermaid
   graph LR
   A[新消息到达] --> B{可丢弃队列满?}
   B -->|是| C[移除最老帧]
   B -->|否| D[直接加入]
   C --> D
   D --> E[加入新消息]
   ```

3. **队列容量配置**：
   | 队列类型 | 容量策略 | 淘汰机制 |
   |---------|----------|----------|
   | 不可丢弃队列 | 无上限 | 无淘汰 |
   | 可丢弃队列 | 固定大小 | LRU淘汰 |

4. **性能优化点**：
   - 使用无锁队列提高并发性能
   - 批量处理机制减少线程切换
   - 动态扩缩容的线程池管理

### 系统优势

1. **高吞吐量**：
   - 并行处理最大化CPU利用率
   - 无优先级判断开销

2. **实时性保障**：
   - LRU策略确保最新数据可用
   - 淘汰最老帧降低处理延迟

3. **资源控制**：
   - 可丢弃队列防止内存溢出
   - 淘汰策略可配置（LRU/TTL等）

> 此设计特别适合实时数据处理场景（如视频流分析），其中最新数据比历史数据更有价值，通过LRU淘汰确保系统始终处理最近产生的消息。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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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
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