删除整个目录

博客给出了两段C++代码,定义了DeleteTree和PreRemoveDirectory两个函数。DeleteTree函数用于删除指定目录树,调用PreRemoveDirectory函数并结合RemoveDirectory函数实现。PreRemoveDirectory函数用于预先处理目录,遍历目录下文件和子目录,递归删除子目录和文件。

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BOOL DeleteTree(CString DirName)
{ //成功:返回TRUE;否则,返回FALSE
 BOOL Result;
 Result=PreRemoveDirectory(DirName)
      && RemoveDirectory(DirName);
 return Result;
}
BOOL PreRemoveDirectory(CString DirName)
{//成功:返回TRUE;否则,返回FALSE
 LPTSTR lpBuffer;
 UINT uSize;
 CString fileName;
 HANDLE hHeap;
 BOOL result;
 HANDLE hFindFile;
 WIN32_FIND_DATA FindFileData;
 uSize=(GetCurrentDirectory(0,NULL))*sizeof(TCHAR);
 hHeap=GetProcessHeap();
 lpBuffer=(LPSTR)HeapAlloc(hHeap,HEAP_ZERO_MEMORY,uSize);
 GetCurrentDirectory(uSize,lpBuffer);
 if (lpBuffer!=DirName) {//调整当前目录
  SetCurrentDirectory(DirName);
 }
 hFindFile=FindFirstFile("*.*",&FindFileData);
 CString tFile;
 if (hFindFile!=INVALID_HANDLE_VALUE) {
  do {
   tFile=FindFileData.cFileName;
   if ((tFile==".")||(tFile=="..")) continue;
   if (FindFileData.dwFileAttributes==
              FILE_ATTRIBUTE_DIRECTORY){
    if (DirName[DirName.GetLength()-1]!='//')
     PreRemoveDirectory(DirName+'//'+tFile);
    else
     PreRemoveDirectory(DirName+tFile);
    if (!RemoveDirectory(tFile))
     result=FALSE;
    else
     result=TRUE;
   }
   else
    if (!DeleteFile(tFile)) result=FALSE;
    else result=TRUE;
  }
  while (FindNextFile(hFindFile,&FindFileData));
  FindClose(hFindFile);
 }
 else {
  SetCurrentDirectory(lpBuffer);
  return FALSE;
 }
 SetCurrentDirectory(lpBuffer); //回复到原来的目录下
 return result;
}
内容概要:本文详细介绍了太阳能电池片在线颜色分选系统的图像预处理方法。针对采集的原始图像中存在的传送带背景和随机倾斜等问题,提出了完整的预处理流程。主要包括:倾斜校正(通过边缘检测和霍夫变换)、去除栅格干扰(频域滤波和形态学操作),以及对多种边缘检测算子(如Roberts、Sobel、Prewitt、Canny和LOG)的比较与分析。此外,还探讨了不同直线检测方法(如Radon变换、Hough变换及其改进版本)的应用,并优化了整个预处理流程,确保后续的颜色特征提取和分类准确性。 适用人群:从事计算机视觉、图像处理领域的研究人员和技术人员,特别是专注于工业自动化检测设备开发的工程师。 使用场景及目标:①实现太阳能电池片图像的倾斜校正,确保图像水平放置;②有效去除电池片表面栅线对颜色分析的影响;③为后续的颜色特征提取和分类提供高质量的输入数据;④比较不同边缘检测算子的效果,选择最适合特定任务的算子;⑤评估各种直线检测方法的性能,选择最优方案应用于实际生产环境中。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释,还给出了具体的Python代码实现,帮助读者更好地理解和实践相关技术。同时,针对实际应用中的常见问题,如参数调优、光照一致性和异常处理等方面也给出了相应的建议。最后,通过一系列实验验证了所提方法的有效性,并提出了一些性能优化的方向。
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