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RSS订阅原创 第21篇 Qt emit to_tray-＞showTrayMessage()； // 最小化后消息提示框-读取访问权限冲突
摘要：程序出现读取访问权限冲突异常，指针地址为0x8。问题出现在初始化ToTray对象时，调用语句为to_tray=newToTray(this)。该错误通常由未正确初始化的this指针或内存访问越界引起，需要检查对象初始化状态和内存分配情况。
2025-12-22 11:43:14
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原创 第18篇 vscode esp32s3 idf框架usb-jtag gdb openocd仿真调试参考配置
本文介绍了ESP32S3 USB-JTAG调试环境的配置方法。主要涉及三个配置文件的修改：1) launch.json配置GDB调试器路径和调试命令；2) settings.json设置OpenOCD配置、目标芯片和COM端口；3) tasks.json定义OpenOCD启动和停止任务。配置完成后，可通过F5或绿色图标启动调试，底部状态栏会显示"running"表示OpenOCD正在运行。这些配置适用于ESP32S3芯片的USB-JTAG调试，包含GDB初始化、硬件断点设置等调试命令。
2025-12-17 14:44:01
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原创 第20篇 python如何找到pyd文件的
Python在查找扩展模块时支持多种命名变体。当导入netifaces模块时，虽然模块文件名(netifaces.cp38-win_amd64.pyd)与代码中的导入名(netifaces)不完全相同，但Python会自动尝试匹配*.pyd等变体格式，因此能成功加载该模块。这种灵活的查找机制确保了不同平台和Python版本下的模块兼容性，使得开发者无需担心精确匹配文件名的问题。
2025-12-10 16:56:06
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原创 第19篇 python获取IP与mac地址启动tcp server
摘要：本文展示了一个Python网络编程示例，通过netifaces库获取本地网络接口信息（IP和MAC地址），并建立TCP服务器。代码首先检测包含特定子网（185.27）的IP地址，然后在8888端口启动监听。当客户端连接时，服务器接收消息并回复确认。程序包含异常处理机制，确保连接断开时能正确捕获错误。该示例演示了网络接口查询、Socket通信以及Python 3.x与2.x版本在字节串处理上的差异。
2025-12-08 13:32:09
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原创 第17篇 vscode esp32IDF工程创建-编译-烧录方法
本文摘要：介绍了使用IDF开发环境的步骤：1)启动新项目向导；2)设置IDF安装路径；3)填写项目名称、路径和芯片型号，选择模板；4)选用Blink示例模板创建项目；5)确认创建；6)查看源代码；7)依次执行构建、烧录和程序监控功能。流程涵盖从项目创建到程序部署的全过程。
2025-12-07 21:49:37
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原创 第16篇 vscode esp32 idf项目点击编译活动文件报错
ESP32开发环境使用指南：通过"构建项目"完成编译后，使用"烧录项目"功能将程序写入设备，最后点击"监视设备"可查看实时运行状态。该流程简洁明了，无需额外配置编译信息。
2025-12-07 21:16:53
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原创 第15篇 c++调用tensorRT实现onnx转engine
本文介绍了使用TensorRT将YOLOv8s模型从ONNX格式转换为TensorRT引擎的实现过程。通过调用tensorrt_extern.h中的onnxToEngine函数，成功将yolov8s.onnx模型转换为TensorRT引擎格式。转换过程中显示了详细的日志信息，包括内存使用情况、模型输入输出检测、权重类型转换警告等。最终输出表明转换成功完成，生成了可用的TensorRT引擎模型。该实现需要正确配置项目包含目录、库目录，并添加必要的TensorRT相关DLL文件。整个过程耗时约8分钟，峰值GPU
2025-11-24 17:27:18
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原创 第14篇 如何下载yolov8的训练源码与权重文件预训练模型文件
摘要：YOLOv8模型及权重文件获取方法：1)访问GitHub仓库https://github.com/ultralytics/ultralytics，点击Download ZIP下载代码；2)进入中文文档https://docs.ultralytics.com/zh/models/yolov8/，在"模型"部分下拉至中间位置即可下载各类预训练权重文件。
2025-11-24 14:49:37
102
原创 第18篇 C4996 ‘nvinfer1::IGpuAllocator::free‘: 被声明为已否决
摘要：在VS2019/2022中编译TensorRT C++项目时出现C4996错误，提示nvinfer1::IGpuAllocator::free函数已被弃用。该错误源于TensorRT 8.6.1.6版本的NvInferRuntimeBase.h头文件（479行），建议检查版本兼容性或使用替代API方法解决此编译警告。
2025-11-23 22:25:19
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原创 第17篇 vs2022添加离线包后依然找不到
解决VS2022离线包添加问题的方法：首先取消勾选nuget.org设置，关闭后重新打开项目即可显示离线包选项。注意需提前将离线包放入指定目录（如D:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftSDKs\NuGetPackages），操作完成后再重新勾选nuget.org。该方法通过临时禁用在线源来强制显示本地包，简单有效。
2025-11-22 10:02:19
72
原创 第16篇 c# .NetCore dll动态库调试方法
本文介绍了VS2022项目中调试DLL的配置流程：首先在属性点调试常规选项中打开调试启动配置，通过UI界面新建配置文件并选择可执行文件，建议重命名为"调试dll"；然后添加调用该DLL的EXE文件路径，最后在菜单栏选择调试dll选项即可启动调试过程。该配置方法简单直观，能有效帮助开发人员调试DLL文件。
2025-11-18 14:09:50
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原创 第13篇 vs2022 yolov8推理netcore程序集有感叹号
解决YOLOv8推理NetCore程序集加载失败问题，可通过修改项目文件中的HintPath指定dll完整路径： 双击yolov8_custom.csproj文件 找到包含感叹号的程序集引用 修改HintPath为dll的绝对路径（如<HintPath>C:\lib\yolov8.dll</HintPath>） 保存并重新编译 此方法可确保程序集从正确位置加载，消除警告符号。建议检查依赖是否已安装到指定路径。
2025-11-17 11:40:39
31
原创 第12篇 EntryPointNotFoundException: 无法在 DLL“onnxruntime”中找到名为“OrtGetApiBase”的入口点
摘要：在使用Microsoft.ML.OnnxRuntime时出现类型初始化异常，错误提示无法在DLL中找到"OrtGetApiBase"入口点。解决方法是将onnxruntime.dll文件拷贝到Debug目录下，或通过NuGet包管理器搜索并安装onnxruntime库。该问题通常是由于运行时缺少必要的依赖文件导致的，通过这两种方式可以确保程序能够正确加载所需的DLL文件。
2025-11-13 15:35:54
64
原创 第11篇 c#调用yolov5把best.pt导出的onnx部署时识别不准分析
文章摘要：针对YOLOv5模型导出ONNX格式时的识别问题，采取了以下优化措施：首先调整export.py中的simplify和nms参数设置为false；检查并统一ONNX和ONNX Runtime版本；通过PyCharm测试ONNX推理结果，发现图像尺寸小于640x640会影响识别效果。分析发现模型自动resize后默认填充黑色导致目标区域（黑色）难以识别，改为填充灰色后问题解决。最后重新导出ONNX模型并取消simplify和nms屏蔽，经测试识别效果明显改善。
2025-11-12 08:57:10
78
原创 第12篇 图像Resize640x640
本文介绍了两种将图像调整为640x640的方法。使用C#的Graphics类时，通过计算等比缩放比例，保持原图宽高比，并将缩放后的图像居中放置在640x640画布上，背景可设为透明或指定颜色。OpenCV方法类似，通过计算缩放比例并采用高质量插值算法，将缩放后的图像置于640x640画布中心位置，可自定义填充色（默认白色）。两种方法都能在保持图像比例的前提下完成尺寸调整。
2025-11-11 15:48:38
54
原创 第10篇 yolov5导出onnx模型报错,版本冲突export failure 30.6s: DLL load failed while importing onnx_cpp2py_export
解决YOLOv5导出ONNX模型报错的关键步骤：1. 在PyTorch环境下先卸载现有ONNX和ONNXRuntime包；2. 安装指定版本onnx=1.11.0和onnxruntime=3.20.0；3. 处理Protobuf版本冲突，最终安装protobuf=3.18.0；4. 确认导出时使用默认opset11。过程中需注意各包之间的版本兼容性，通过逐步降版本解决报错问题。
2025-11-11 11:31:35
56
原创 第9篇 Yolov5的IOU（交并比）和Overlap交集关系
摘要：IOU（交并比）和Overlap是YOLOv5中评估目标检测精度的关键指标。IOU通过交集面积与并集面积的比值（值域0-1）衡量预测框与真实框的重叠程度，其中Overlap指两者的交集面积。两者关系为IOU=Overlap/(预测框面积+真实框面积-Overlap)。实际应用中，IOU≥0.5通常判定为有效检测，而Overlap需结合框面积使用。这两个指标共同服务于目标检测模型的精度评估和优化。
2025-11-11 08:38:17
39
原创 第8篇 Yolov5训练结果分析
摘要：YOLOv5训练对比实验显示，300次训练效果优于100次，但200次后提升不明显，建议适当减少训练次数。验证集占总图片30%效果较好，结果保存在指定目录下。训练过程记录显示第268次后性能趋于稳定，验证图片识别准确率高，说明训练效果良好。实验数据表明，合理设置训练次数和验证集比例对模型性能优化至关重要。
2025-11-07 14:59:58
69
原创 第11篇 HDevelop halcon识别图像黑色区域并计算面积
文章摘要：本文介绍使用Halcon进行图像处理，主要步骤包括：1)读取并灰度化图像；2)通过阈值法提取黑色区域（0-80灰度值）；3)对连通区域进行分割；4)可选的面积筛选（10000-9999999像素）；5)计算各区域面积和质心坐标；6)在512×512黑色窗口中显示原图，并用绿色标注各区域面积值。该流程实现了对图像中黑色区域的自动识别、筛选和面积计算功能。
2025-11-07 08:06:21
55
原创 第15篇 c# webapi设置配置路由
摘要：在ASP.NET Web API中，通过在WebApiConfig.cs文件中配置路由规则，可实现URL的灵活映射。示例代码展示了一个自定义路由配置，使用"{area}/{controller}/{action}"模板，支持形如"http://localhost:50421/v1/NetC/GetAnswer"的URL格式。其中"v1"作为area，"NetC"作为controller，"GetAnswer&qu
2025-10-31 09:24:42
107
原创 第10篇 石墨盘自动插脚机视觉引导开发
本文介绍了一种基于视觉引导的石墨盘自动插引脚系统设计方案。系统由工控机控制，包含四轴机器人、直线模组、相机、机械臂夹爪等核心硬件。采用POE交换机和光源实现视觉定位，通过像素坐标转换机械坐标完成精准插接。夹爪设计可同时抓取4个引脚，与石墨盘孔径匹配。振动盘传送轨道配备上顶气缸辅助取料。系统优先抓取4颗引脚，后续处理3颗情况，并通过视觉标定确保插孔精度。该方案实现了引脚孔自动化插满功能。
2025-10-29 22:36:02
57
原创 第14篇 c# HttpWebRequest添加授权token使用方法
本文演示了C#中使用HttpWebRequest添加授权Token的两种方法。第一种是GET请求示例，通过设置Headers["Authorization"]为"Bearer token"格式添加Token，并处理响应数据。第二种是POST请求示例，同样设置Authorization头，还展示了如何发送JSON数据并处理响应。文章还提供了一个调用Dify接口的具体实现，包括构建JSON请求体、发送POST请求以及解析返回结果。最后展示了在窗口加载时调用该方法的实际应用
2025-10-28 09:17:30
108
原创 第9篇 opencv提取矩形角度不是很准确的处理方法
摘要：当OpenCV提取矩形效果不佳时，可通过优化图像预处理提高准确性。重点包括：1）使用高斯模糊（如sigma=0.8）增强平滑效果；2）转换为灰度图像后应用Canny边缘检测（阈值50-150）。具体步骤为：先灰度转换，再高斯模糊（推荐5x5核，sigma=0.8），最后进行边缘检测。该方法能有效提升低质量图像的边缘识别效果。参考优快云技术博客《opencv提取矩形轮廓优化方案》实现细节。
2025-10-20 17:21:58
265
原创 第8篇 QT联合halcon12在vs2019搭建环境开发图像处理
【摘要】本文介绍了在QT+VS2019环境下使用Halcon12实现图像矩形提取的开发流程。首先在HDevelop中创建形状模板，通过find_shape_model定位矩形区域，使用reduce_domain和crop_domain截取目标图像。将生成的C++代码移植到QT项目时，需修改函数名称为QtWidgetsApplication6::action()，添加Halcon头文件及库路径配置（halconcpp.lib），并确保x64编译。最终通过本地调试器验证效果，实现从复杂图像中精准提取单个矩形区域
2025-10-18 22:56:10
217
原创 第7篇 halcon12导出c++在vs2019配置环境显示图片
该文章摘要描述了将Halcon图像处理代码导出为C++并在VS2019中配置运行的完整过程。主要内容包括：1) 从Halcon导出图像处理代码为test2.cpp；2) 在VS2019中创建空项目并导入代码；3) 配置项目属性，包含Halcon库目录和依赖项；4) 解决运行黑屏问题，通过添加SetSystem("use_window_thread","true")代码；5) 最终成功实现图像显示功能。整个过程详细说明了从Halcon到Visual Studio的代码迁
2025-10-17 23:05:13
284
原创 第13篇 VS2019找不到QT扩展或新建页面找不到Qt项目
摘要：若浏览器插件自动更新，可点击管理扩展查看并手动更新。如需关闭自动更新功能，依次进入工具-选项-扩展设置，取消勾选自动更新选项即可。该操作可有效控制插件的更新行为。（95字）
2025-10-17 13:41:02
203
原创 第12篇 c#调用c++ dll时无法加载 DLL“xxx.dll”: 找不到指定的模块
DLL加载失败问题解决方案：当出现"DllNotFoundException"错误时，首先检查目标DLL文件是否存在。仍报错可使用DependencyWalker工具分析依赖关系，查找缺失的依赖项。对于Win10系统下工具运行缓慢的问题，可参考相关优化方案。具体操作包括：设置PATH路径，将文本保存为run.dat后运行，通过工具打开目标DLL进行分析，最后将缺失的依赖库复制到debug目录即可解决。官方工具下载地址和详细操作指南均已提供。
2025-10-14 13:20:02
217
原创 第6篇 OpenCV RotatedRect如何判断矩形的角度
本文介绍图像处理中矩形轮廓检测与角度计算方法。通过灰度转换、高斯平滑、边缘检测和轮廓查找后，使用C#的RotatedRect结构获取最小外接矩形信息。重点分析RotatedRect的Angle属性(0-90度)和4个顺时针排列的点(p0-p3)，其中旋转角度为p0-p3连线与X轴的夹角。文章提供了点间距离计算方法和长边/短边判断逻辑，包括距离公式和实际代码示例，帮助确定矩形方向特征。参考链接提供了更详细的技术说明。
2025-10-09 22:48:22
369
原创 第5篇 如何计算两个坐标点距离--opencv图像中的两个点
计算坐标点距离的常用方法包括：1.欧氏距离，通过两点间的直线距离公式计算，适用于平面几何；2.曼哈顿距离，计算网格路径的水平垂直距离之和；3.地球表面距离，使用Haversine公式考虑地球曲率，基于经纬度计算弧长。这些方法分别适用于不同场景，如导航、地图应用等。
2025-10-09 16:55:48
504
原创 opencv中旋转角度使用atan函数或atan2函数计算角度
摘要：本文介绍了两种计算图像中直线角度的方法。第一种使用霍夫变换检测直线，通过atan2函数计算斜率角度并转换为度数；第二种通过轮廓分析，先检测边缘再寻找最小外接矩形计算旋转角度。文章重点比较了atan和atan2函数的区别，指出atan2能处理分母为零的情况，推荐使用atan2。两种方法均实现了图像旋转校正功能，并提供了完整的OpenCV代码实现，包括图像预处理、边缘检测、角度计算和旋转校正等步骤。
2025-10-09 10:08:52
327
原创 第4篇 vs2019+QT调用SDK连接海康相机显示图片
本文介绍了一个基于VS2019和QT开发的海康相机控制程序。程序通过调用海康SDK实现相机连接、图像采集和参数设置等功能。主要功能包括：相机初始化与连接、连续采集与软触发模式切换、实时图像显示（30fps）、曝光/增益/帧率参数获取与设置。程序采用面向对象设计，封装相机操作到TTcamera类，并通过QT界面提供用户交互，包含连接、采集、实时显示等功能按钮。关键技术点包括：SDK初始化、设备枚举、图像格式转换（Mat转QImage）、参数控制接口等。该程序可用于工业视觉检测等需要精确控制相机的应用场景。
2025-09-29 22:31:09
462
1
原创 Qt5.15.2离线安装现有压缩包
摘要：Qt5.15.2不支持离线安装，可通过迁移方式实现。方法：1）从已安装电脑压缩Qt5.15.2文件夹和配置文件QtMsBuild；2）将压缩包复制到新电脑相同路径解压；3）设置环境变量QtMsBuild指向对应路径。该方法无需在线安装，只需文件迁移和环境变量配置即可完成Qt5.15.2的部署。
2025-09-28 14:59:49
942
原创 第7篇 c#推理自己训练的yolov5 onnx模型文件
本文介绍了将YOLOv5训练生成的best.pt模型转换为ONNX格式并部署到C#推理环境的过程。主要内容包括：1）修改export.py配置，将best.pt转换为best.onnx；2）下载C#推理库并修改模型路径；3）使用Netron查看模型结构，调整输出维度（如5+2类）；4）替换测试图片后运行程序，结果保存在指定目录。重点说明了模型转换、参数调整和推理部署的关键步骤。
2025-09-25 22:29:31
291
原创 第3篇c#联合halcon12开发调用halcon代码
本文介绍了将Halcon12图像处理代码导出到C# WinForm项目的具体步骤：1）通过Halcon导出C#代码文件；2）添加到WinForm项目并修改类名；3）处理Dispose方法和主入口屏蔽；4）拷贝必要的Halcon动态链接库到调试目录；5）添加Halcondotnet.dll引用。特别指出了WriteImage操作时常见的错误格式（如".bmp"带点号）和路径问题，强调正确写法应为"bmp"不带点号且需完整路径。文中包含完整的代码结构示例，展示了图像匹配、
2025-09-22 23:12:44
362
原创 第6篇 from typing_extensions import TypeAlias # Python 3.10+ pytorch报错
摘要：在Python 3.8环境下导入PyTorch时出现"ImportError: cannot import name 'TypeAlias'"错误，原因是PyTorch需要typing_extensions模块支持TypeAlias功能，而该功能仅支持Python 3.10+版本。解决方案有两种：1) 升级Python版本至3.10或更高；2) 通过命令"pip install typing-extensions --upgrade"更新typing_exten
2025-09-08 09:09:58
201
原创 第5篇 pytorch卸载方法与更换版本
本文介绍了如何将PyTorch从CPU版本更换为GPU版本的操作步骤。首先需要卸载原有的CPU版本PyTorch及其相关组件（torch、torchvision、torchaudio），然后通过指定cuda11.8版本的安装命令重新安装GPU版本。文中提供了详细的卸载确认信息和安装命令，并附上了其他版本安装的参考链接。整个操作需要在PyTorch虚拟环境下执行。
2025-09-08 08:11:39
453
原创 第4篇 conda install pytorch==2.0.0报错
这篇文章记录了在Windows系统下安装PyTorch 2.0.0版本的过程。最初尝试使用conda安装时出现HTTP连接错误，导致无法从Anaconda源获取包数据。随后改用pip安装方式，通过PyTorch官方提供的CUDA 11.8版本whl文件索引源成功安装了torch 2.0.0、torchvision 0.15.1和torchaudio 2.0.1。需要注意的是，实际安装的是CPU版本而非GPU版本。文章还提到了PyTorch历史版本在博客园上关于CPU与GPU对应安装的参考资料。
2025-09-07 22:46:05
206
原创 第11篇iis搭建的webAPI在调用时响应慢处理方法
IIS搭建的WebAPI响应慢的优化方法：进入IIS管理器，选择对应应用程序池，进入高级设置，将"启动模式"改为"AlwaysRunning"。此设置可让应用池持续运行，减少首次请求的延迟，提高响应速度。适用于需要快速响应的WebAPI服务。
2025-09-04 14:56:40
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原创 第10篇c#调用c++类库动态库的方法
本文介绍了在VS2019中创建C++动态库并在C#项目中调用的完整流程。主要内容包括：1）创建C++ DLL项目，使用__declspec(dllexport)导出函数；2）通过中间DLL封装C++类方法，使其能被C#调用；3）C#使用DllImport特性导入DLL函数；4）处理字符串返回值和异常情况。关键点在于通过中间层暴露C++类方法，以及使用IntPtr和Marshal进行字符串参数传递。该方法实现了C#应用程序对C++类库功能的跨平台调用。
2025-09-02 09:59:55
707
1
原创 第9篇c#调用c++动态库报错处理
文章摘要： 本文总结了C#调用C++库时常见的三种异常及解决方法：1) DllNotFoundException需确保C#和C++项目平台一致（x64）；2) BadImageFormatException需将C++库及其依赖项复制到C#项目的x64输出目录；3) AccessViolationException需正确处理字符串参数转换，包括std::string与char的相互转换，以及C#中使用IntPtr对应C++的char返回值。文中提供了详细的代码示例说明如何在两种语言间传递字符串参数。
2025-09-01 23:13:30
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