何时保留在目标C？ - 腾讯云开发者社区

在阅读本文之前，请先阅读gcc的相关文档，确保对如何在c中使用汇编语言有个基本的认识。...文档地址为： https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-9.2.0/gcc/Using-Assembly-Language-with-C.html#Using-Assembly-Language-with-C...3. gcc如果发现 asm 语句的 output operands 在c语言中没有被使用，则优化后的代码可能会直接移除该语句。...4. gcc如果认为一个c函数中的多条相同的asm语句的 output operands 结果相同，则可能会只保留其中一条asm语句，在该c函数使用到这条 asm语句 output operands 的地方...，统一用相同的结果（比如，如果asm语句在循环中，则会提到循环外，如果asm语句在一个c函数中被顺序执行，则只保留第一条asm语句，删除后面的asm语句）。

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c语言目标程序中的段

段的分类根据C语言的特点，每一个源程序生成的目标代码将包含源程序所需要表达的所有信息和功能。...C语言的一些语法将生成只读数据段。...3．读写数据段（RW Data）读写数据段表示了在目标文件中一部分可以读也可以写的数据区，在某些场合它们又被称为已初始化数据段。...因此它只会在目标文件中被标识，而不会真正称为目标文件中的一个段，该段将会在运行时产生。未初始化数据段只有在运行的初始化阶段才会产生，因此它的大小不会影响目标文件的大小。...程序中段的使用本小节使用简单的例子，说明C语言中变量和段的对应关系。

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多目标追踪器：用OpenCV实现多目标追踪（C++Python)

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题： MultiTracker : Multiple Object Tracking using OpenCV (C++/Python) 翻译 | 燕婕...整理 | 菠萝妹原文链接： https://www.learnopencv.com/multitracker-multiple-object-tracking-using-opencv-c-python...我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。在我们深入探讨细节之前，请检查下边列出来的之前的关于目标追踪的帖子，理解用 OpenCV 实现的单目标追踪器的基本原理。...代码下载链接：https://bigvisionllc.leadpages.net/leadbox/143948b73f72a2%3A173c9390c346dc/5649050225344512/...在C++版本中，selectROI允许你得到多个边界框，但在 Python 版本中，它会只返回一个边界框。所以，在 Python 版本中，我们需要一个循环来得到多个边界框。

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旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)

如果没有特殊算子的检测框架，依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和八参数的表征方法，分别对应的 x,y,w,h.以及对应的八参数的转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2...logger.info("generate torchscripy format{}".format("GGHL_jit.pth")) 下面是GGHL中三个解码头的部分，涉及了大量胶水算子，但是可以省去后续C+...C++ 转换结束后，我们会获得GGHL.onnx,GGHL_sim.onnx,GGHL.jit,这三个都是TensorIR,不同的框架支持有所不同。...链接：https://github.com/onnx/onnx-tensorrt C++ 部署实现本文只介绍C++的部署的实现，Python版本中也有实现(这个和权重模型加载后再进行推理差不多)。

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C端遇冷，B端触礁，编程教育何时才能真正摘下“小众”标签？

C端遇冷，B端触到天花板，编程教育两面“受苦” 企查查数据显示，在2019年，国内市场上已经有关编程教育的公司已经不下340家，其中一些发展较早的玩家在融资方面更是不断向前推进。...编程教育企业在落地的时候有两大方向，面向高校、培训机构等B端客户群体，公司会提供一整套的解决方案，而面向市场规模更大的C端消费级群体，编程教育公司主要有两种打法，一种是通过线上或线下第三方门店直接向消费者出售产品...与很多新兴产品一样，作为一个刚刚起步的产业，在市场教育工作还没有真正开启的前提下，面临获客成本高、复购率低等问题的编程教育在C端消费者市场的初探并不是很顺利。...“编程机器人市场目前现状是C端市场尚早，B端属关系型业务市场，且容量有限。”晓卓智能机器人创始人兼CEO胡作曾这样告诉媒体。 2020年了，编程教育何时能够真正“大众化”？...继续恶性循环下去，被业内认定为真正市场爆发点的C端消费者群体或是将编程教育拒之门外，或是破罐子破摔，让这一市场不受管束的野蛮生长下去。

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【目标跟踪】光流跟踪（python、c++代码）

文章提供 python、c++ 代码。python 代码可以直接跑通。c++ 代码集成一个 class ，可以在自己工程中使用。...对上一帧图片 preImage 提取目标框里的特征点，这里采取的是 fast 角点检测。 preImage、image 光流跟踪、在 image 中找出对应的特征点。...由特征点对应关系可以得出当前帧的目标框。...== 1] # 光流跟踪后特征点 goodOldPt = prePt[st == 1] # 上一帧特征点 return goodOldPt, goodNewPt (3) 预测当前帧目标检测框...d = curPt[i].ravel() if not (max(0, bbox[0] - 2) c <= min(1920, bbox[2] + 2) and

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【C++】OpenCV：YOLO目标检测介绍及实现示例

但在工程化的时候，一般还是要用C++实现的，OpenCV不只是能进行图像的基本处理（以前我太肤浅了），它还有很多能处理深度学习的模块，比如DNN模块就支持调用多种框架下训练的权重文件。...inpWidth = config.inpWidth; this->inpHeight = config.inpHeight; strcpy_s(this->netname, config.netname.c_str...srcimg); //调用检测程序 //图片检测界面 static const string kWinName = "Deep learning object detection in OpenCV C+...+"; namedWindow(kWinName, WINDOW_NORMAL); imshow(kWinName, frame); char c = waitKey(5); if (...c == 27) { break; } } 运行结果如下：其他还有一个用SSD MobileNet检测的示例：项目Github地址：https://github.com/ChiekoN

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目标检测：选择性搜索策略(C++ Python)

导读：通过本教程，我们将彻底理解一个重要的概念：目标检测中的常用方法“Selective Search”。文末也会给出使用C++或者Python的Opencv代码。...目标检测 vs 目标识别　　目标识别解决了是什么的问题，目标检测解决了在哪里的问题。　　所有目标检测算法的核心是一种目标识别算法。...为了对目标进行定位，我们必须选择图像的子区域（pathes），然后将目标识别算法应用于这些图像块。目标的位置是由目标识别算法返回的类概率高的图像子区域的位置给出的。 ? 　　...目标识别的选择性搜索什么是选择性搜索？　　选择性搜索是一种用于目标检测的区域推荐算法。它的设计速度快，召回率高。它是根据颜色、纹理、大小和形状的兼容性，计算相似区域的层次分组。　　...Selective Search: C++ #include "opencv2/ximgproc/segmentation.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include

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C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（二）----目标检测

03 目标检测 ★ 检测流程 ★ 01 加载训练文件 02 加载视频文件 03 视频中每一帧的读取 04 当前帧的目标检测识别 1.加载训练文件 //加载训练文件 cv::Ptr目标检测我们上一篇介绍hog的时候，默认生成的winRect的Size就是64*128的，一般网上介绍的图像检测也是从当前帧的图像开始第一个块（block）进行平移的检测，最初用了这个方法，...划重点目标检测为了能够在视频中进行检测，所以我们直接就在先当前图中寻找轮廓，再根据我们自己的定义判断，排除了不太可能的轮廓最后进行识别，这样明显速度快了很多，像开头视频效果那样，并不卡。...目标检测：开始还是用了hog_deal进行了预处理，下面的目标识别很简单的，就一个 //进行svm的预测 float result = svm->predict(one_row); 当结果大于0就说明匹配了

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C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（二）----目标检测

前一篇文章《C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据》我们除了介绍了一下SVM，并且做了对Kindle的图片进行了数据的训练，生成了模型文件，这一篇我们就主要来看看怎么识别预测...03 目标检测 ★ 检测流程 ★ 01 加载训练文件 02 加载视频文件 03 视频中每一帧的读取 04 当前帧的目标检测识别 1.加载训练文件 //加载训练文件 cv::Ptr目标检测我们上一篇介绍hog的时候，默认生成的winRect的Size就是64*128的，一般网上介绍的图像检测也是从当前帧的图像开始第一个块（block）进行平移的检测，最初用了这个方法，...划重点目标检测为了能够在视频中进行检测，所以我们直接就在先当前图中寻找轮廓，再根据我们自己的定义判断，排除了不太可能的轮廓最后进行识别，这样明显速度快了很多，像开头视频效果那样，并不卡。...目标检测：开始还是用了hog_deal进行了预处理，下面的目标识别很简单的，就一个 //进行svm的预测 float result = svm->predict(one_row); 当结果大于0就说明匹配了

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目标检测实战：4种YOLO目标检测的C++和Python两种版本实现

极市导读本文作者使用C++编写一套基于OpenCV的YOLO目标检测，包含了经典的YOLOv3，YOLOv4，Yolo-Fastest和YOLObile这4种YOLO目标检测的实现。附代码详解。...接下来，我就使用C++编写一套基于OpenCV的YOLO目标检测，这个程序里包含了经典的YOLOv3，YOLOv4，Yolo-Fastest和YOLObile这4种YOLO目标检测的实现。 1....这样就把YOLO目标检测模型封装成了一个类。...最后在主函数main里设置一个参数可以选择任意一种YOLO做目标检测，读取一幅图片，调用YOLO类里的detect函数执行目标检测，画出图片中的物体的类别和矩形框。 2....opencv实现yolov5目标检测，程序依然是包含了C++和Python两种版本的实现，地址是 https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python 和 https

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C# 通过ARP技术来观察目标主机数据包

前言由于之前写的C# 实现Arp欺诈的文章属于网络攻击，不能够被展示《.NET 6 制作让同事不能上网的arp欺骗工具》，所以这边我们稍微说一下C#调用ARP包以及查看其他电脑上网数据包的技术，委婉的说一下...ARP欺骗原理创建一个arp包，将网关ip地址和错误的网关mac地址发送给目标主机，让主机更新错误的mac-ip地址映射到缓存中。...}); break; } } } 指定ip/ips攻击攻击包就不能创建请求包，应该伪造一个来自网关的响应包，从而将网关错误的mac地址更新到目标主机的缓存中...compute.IPAddress), PhysicalAddress.Parse(compute.MacAddress), GatewayIp, LocalMac); 2、直接以1000ms的间隔轮询发送响应包到目标主机

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《C++与 OpenCV 机器学习模块：目标检测的强大融合》

它涵盖了从数据预处理到模型训练再到目标检测的一系列功能组件，使得开发者能够在 C++环境下构建出完整的目标检测流程。首先，让我们来了解一下目标检测的基本概念。...目标检测旨在从图像或视频流中识别出特定的目标对象，并确定它们的位置和类别。这一过程涉及到多个复杂的环节，而 C++与 OpenCV 的结合能够很好地应对这些挑战。...OpenCV 的机器学习模块提供了多种可用于目标检测的算法，如支持向量机（SVM）等。在 C++环境下，我们可以精心配置这些模型的参数，根据具体的目标检测任务进行调优。...当模型训练完成后，就进入了激动人心的目标检测阶段。在 C++中利用 OpenCV 的机器学习模块进行目标检测时，首先要将待检测的图像输入到训练好的模型中。...对于视频流检测，C++能够实时地读取视频帧，逐帧进行目标检测，实现对动态场景的实时监控和分析。 C++与 OpenCV 机器学习模块相结合实现目标检测算法在实际应用中有着诸多优势。

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【目标跟踪】提供一种简单跟踪测距方法（c++）

一、前言在许多目标检测应用场景中，完完全全依赖目标检测对下游是很难做出有效判断，如漏检。检测后都会加入跟踪进行一些判断或者说补偿。...本篇提供一种检测跟踪测距方法，根据博主提供的 c++ 代码来进行讲解。二、c++代码直接上代码，共7个文件，都在同一目录下。...预测，匹配，更新，获取结果SaveObjectMessage1、转化目标检测数据。...id; // 目标id int label; // 目标标签 float score...，或者对单个目标，在不需要严格跟踪的场景下，效果还是不错。

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YOLOv4 | 用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测

你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。...这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。 1. 实现思路读取视频流，载入模型，执行推理，找出所有目标及其位置，最后绘制检测结果。 2....); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 执行推理： net.forward(outs, outNames); //前向传播找出所有目标及其位置...（c）测试图2YOLOv4 ? （d）测试图2YOLOv4-tiny 图 YOLOv4与YOLOv4-tiny模型的检测结果 3. 总结 YOLOv4的检测精度优于YOLOv4-tiny。...注重理论结合实战兼顾经典与前沿算法应用案例翔实学习路线清晰本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C+

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OpenCV无缝融合应用--指定目标颜色改变(附C++源码)

导读本期将介绍并演示OpenCV中使用colorChange实现图像中指定目标颜色改变的效果。...算法解读可参考下面链接： https://blog.csdn.net/zhaoyin214/article/details/88196575 使用colorChange函数可以轻松将一幅图像中的指定目标颜色改变并尽可能保留其边缘信息...函数说明：参数: src 输入8位3通道图像(截取目标的大图) mask 输入8位1或3通道图像(待改变颜色目标掩码区域图像) dst 输出结果图(要求和src相同的大小和类型) red_mul...：实现步骤与源码程序实现步骤： (1) 使用selectROI函数框选指定目标； (2) 使用三个滑动条动态改变red_mul,green_mul,blue_mul参数值； (3) 滑动条回调函数中使用...0.18, green_mul=1.17, bule_mul=2.35)以及运行结果： (red_mul=0.17, green_mul=1.18, bule_mul=0)运行结果：效果见开头效果视频，C+

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如何：修改C++项目属性和目标，而无需更改项目文

如何：修改C++项目属性和目标，而无需更改项目文件可以从 MSBuild 命令提示符处重写项目属性和目标而无需更改项目文件。当你想要暂时或偶尔应用某些属性时，这非常有用。 ...="C:\sources\my_props.props" > msbuild myproject.sln /p:ForceImportAfterCppTargets="C:\sources\my_target.targets..." 以这种方法重写属性和目标等同于将以下导入添加到该解决方案的所有 .vcxproj 文件： cmd复制 C:\sources\my_props.props" />...从命令提示符处设置 ForceImportBeforeCppTargets="C:\sources\my_props.props" 创建具有其实现或特定目标的 .targets 文件从命令提示符处设置...ForceImportAfterCppTargets ="C:\sources\my_target.targets"

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OpenCV无缝融合应用(二)--指定目标颜色改变(附C++源码)

导读本期将介绍并演示OpenCV中使用colorChange实现图像中指定目标颜色改变的效果。...参数: src 输入8位3通道图像(截取目标的大图) mask 输入8位1或3通道图像(待改变颜色目标掩码区域图像) dst 输出结果图(要求和src相同的大小和类型) red_mul 红色通道乘积因子...(建议值0.5~2.5) green_mul 绿色通道乘积因子(建议值0.5~2.5) blue_mul 蓝色通道乘积因子(建议值0.5~2.5) 效果展示手动框选左图中的目标，然后调整滑动条动态查看颜色改变效果...：实现步骤与源码程序实现步骤： (1) 使用selectROI函数框选指定目标； (2) 使用三个滑动条动态改变red_mul,green_mul,blue_mul参数值； (3) 滑动条回调函数中使用...效果见开头效果视频，C++源码如下： #include #include using namespace std; using namespace

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用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）

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基于C6678+Zynq-7045的目标追踪视觉方案分享

目标追踪的视觉技术是计算机视觉领域的一个重要分支课题，有着重要的研究意义。本文主要介绍基于TI C6678+ Xilinx Zynq-7045/7100的目标追踪视觉方案。...1、硬件平台推荐创龙科技(Tronlong)为您推荐基于TI TMS320C6678 + Xilinx Zynq-7045的高速多路高清视频采集处理平台，采用DSP+FPGA+ARM架构，可完美满足目标追踪关键指标...(3)目标图像监控将处理后的图像通过CameraLink、HDMI等接口进行实时显示，并可对可视化界面进行控制。...2.2方案优势 (1)高性能处理器 TMS320C6678集成八核C66x定点/浮点DSP，主频可高达1.25GHz，运算能力可高达320 GMAC、160 GFLOP，算法能力强，满足目标追踪算法要求...（3）C6678与Zynq-7045通过SRIO接口的两个Lanes进行高速数据传输，每个Lane传输速率为5Gbps，总数据有效带宽为5Gbps x 2 x 80% = 8Gbps。

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