vs2019连接mysql教程_VS2019连接mysql8.0数据库的教程图文详解

本文详细介绍了如何在VS2019中连接MySQL8.0数据库,包括设置VC++目录、C/C++选项、链接器选项,以及添加必要的库文件。同时提供了一个简单的测试代码示例,帮助读者理解和实现数据库连接。

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1.首先准备好VS2019以及mysql数据库,两者都可以去官网下载,我们直接描述连接过程。

2.连接:

第一步:打开mysql的安装目录,我本地的安装目录如下:(注意是否有include和lib文件夹)

d03f74b716376875c41e3483f6376aa6.png

第二步:打开VS2019,新建一个空工程。

第三步:右击工程名,打开属性页:

146b2b176e3d24b4aa2b32d1bb4bd164.png

第四步:打开VC++目录,在包含目录中,将mysql安装文件中的include文件的路径添加到这里:

a068821b350ef8ea1b498bf864894018.png

第五步:还是在属性页上,打开C/C++,选择常规,和上一步一样,在附加包含目录中将mysql文件中的include文件路径添加进来:

在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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