c++ opencv图像识别代码

时间: 2023-09-10 19:07:14 浏览: 44
以下是一个简单的基于OpenCV的C++图像识别示例代码: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 读取图像 Mat image = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR); if (image.empty()) { cout << "Could not open or find the image" << endl; return -1; } // 将图像转为灰度图 Mat grayImage; cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); // 对图像进行二值化处理 Mat binaryImage; threshold(grayImage, binaryImage, 100, 255, THRESH_BINARY); // 进行轮廓提取 vector<vector<Point>> contours; findContours(binaryImage, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 在图像中画出轮廓 Mat contourImage = Mat::zeros(binaryImage.size(), CV_8UC3); for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { drawContours(contourImage, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2); } // 显示图像 namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL); namedWindow("Contours", WINDOW_NORMAL); imshow("Original Image", image); imshow("Contours", contourImage); // 等待按键 waitKey(0); return 0; } ``` 该代码实现了对一张图像进行轮廓提取,并在图像中画出轮廓的功能。其中,使用了OpenCV中的一些常用函数,例如imread(),cvtColor(),threshold(),findContours()和drawContours()等。

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### 回答1: 利用OpenCV进行图像识别是一种常见的计算机视觉应用。OpenCV是一个开源计算机视觉库,支持多种编程语言,包括C++、Python等。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,可以用来进行图像识别、目标检测、人脸识别、手势识别等任务。 在进行图像识别时,首先需要加载和处理图像。OpenCV提供了读取、保存和处理图像的函数,可以对图像进行灰度化、二值化、滤波等预处理操作,以提高后续识别的准确性。 接下来,可以使用OpenCV提供的特征提取算法,如SIFT、SURF、HOG等,来提取图像的特征。这些算法可以提取出图像中的关键特征点或特征向量,用于识别或匹配。 然后,可以使用OpenCV提供的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)等,来训练一个分类器或回归器。通过给分类器提供一系列已知的图像样本和其对应的标签,可以训练模型,使其可以自动识别未知图像。 最后,可以使用训练好的模型对新的图像进行识别。将新的图像输入到分类器中,分类器将输出一个标签,表示图像所属的类别。根据这个标签,可以判断图像中的物体或场景是什么。 总之,利用OpenCV进行图像识别可以实现多种应用,如车牌识别、人脸识别、文字识别等。通过选择合适的图像处理和机器学习算法,可以有效提高图像识别的准确性和效率。 ### 回答2: OpenCV是一个开源的计算机视觉库,常用于图像处理和计算机视觉任务。使用OpenCV进行图像识别可以通过以下步骤实现。 1. 导入OpenCV库:首先需要安装并导入OpenCV库,确保可以在代码中使用相关函数和类。 2. 加载图像:使用OpenCV的函数或方法加载待识别的图像文件。可以通过指定文件路径或者从摄像头实时获取图像。 3. 图像预处理:在进行图像识别之前,通常需要进行一些预处理操作。比如调整图像大小、灰度化处理、去除噪声等。这些预处理操作有助于提高识别准确率和效果。 4. 特征提取:通过OpenCV提供的函数或方法,从图像中提取出有用的特征信息。这些特征可以是图像的边缘、角点、颜色直方图等等,可以根据具体任务选择合适的特征。 5. 训练模型:使用提取出的特征数据,训练一个机器学习模型或者深度学习模型。可以选择使用OpenCV的机器学习模块,也可以使用其他深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。 6. 图像识别:使用训练好的模型对新的图像进行识别。将预处理和特征提取应用到待识别图像上,然后输入到模型中进行识别。根据不同的任务,可以得到不同的识别结果,比如物体识别、手势识别、人脸识别等。 7. 分析结果:根据识别结果进行分析,可以对图像内容进行标记、分类、计数等处理。根据具体需求,可以输出结果图像、生成报告或者执行其他进一步的操作。 总之,通过使用OpenCV进行图像识别,可以实现从加载图像到预处理、特征提取、模型训练和图像识别的完整过程,提供了强大的工具和函数库来支持各种图像识别任务。通过合理的处理和使用相关技术,可以实现高效准确的图像识别应用。 ### 回答3: OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以帮助我们进行图像和视频处理。通过使用OpenCV,我们可以实现图像识别的功能。 在使用OpenCV进行图像识别时,我们可以首先加载并读取待识别的图像。然后,可以应用不同的技术和算法对图像进行处理和分析。例如,我们可以使用特征提取算法,如SIFT(尺度不变特征变换)或SURF(加速稳健特征),来提取图像中的关键点和特征描述符。然后,可以使用这些特征描述符进行匹配,以识别图像中的物体或场景。 另外,我们还可以使用机器学习算法来训练图像分类器,以识别不同类别的图像。对于训练图像分类器,我们需要准备一组已标记的图像数据集,然后使用OpenCV提供的机器学习算法,如支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN),进行训练和优化。训练完成后,我们就可以使用这个分类器对新的未知图像进行分类和识别。 此外,OpenCV还提供了其他功能,如人脸识别、目标跟踪、图像分割等。通过使用这些功能,我们可以进一步提高图像识别的准确性和性能。 综上所述,利用OpenCV进行图像识别可以通过特征提取和匹配、机器学习分类器等技术来实现。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库,为我们提供了丰富的工具和算法,方便我们进行图像识别和处理。
### 回答1: Qt和OpenCV都是常用于图像处理和计算机视觉的开源库。 Qt是一个跨平台的C++框架,提供了丰富的GUI开发工具和库。借助Qt,我们可以很方便地创建图形用户界面并与用户进行交互。它还提供了处理和显示图像的功能,以及与其他库集成的功能。对于图像识别而言,Qt可以用于创建用户友好的界面,显示图像结果,并与其他模块进行通信。 OpenCV是一个用于计算机视觉和机器学习任务的开源库。它提供了大量的函数和算法,用于图像处理、特征提取、对象识别等任务。OpenCV支持多种编程语言,包括C++、Python等。对于图像识别,OpenCV可以用于图像预处理、特征提取和匹配、对象检测和分类等步骤。 在使用Qt和OpenCV进行图像识别时,我们可以通过以下步骤进行: 1. 使用Qt创建一个图形用户界面,用于加载图像、显示结果和与用户进行交互。 2. 使用OpenCV加载图像,并进行预处理操作,如图像降噪、灰度化、尺寸调整等。 3. 使用OpenCV提供的函数和算法,进行特征提取和匹配,以识别图像中的对象。这可以包括基于颜色、纹理、形状等方面的特征。 4. 根据识别结果,在Qt界面上显示相应的结果,如识别到的对象的位置、类别等信息。 5. 可以结合其他功能,如机器学习算法,对图像进行进一步处理和分类。 通过使用Qt和OpenCV,我们可以在一个友好的界面下进行图像识别,并实现与用户的交互。同时OpenCV提供了丰富的图像处理功能,帮助我们完成图像识别的各个步骤。 ### 回答2: Qt和OpenCV的结合可以实现图像识别的功能。Qt是一个跨平台的C++应用程序开发框架,而OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。 在使用Qt和OpenCV进行图像识别时,首先需要在Qt项目中导入OpenCV库,通过编写代码调用OpenCV的函数来实现图像处理和识别的功能。可以使用OpenCV提供的函数来读取图像文件,对图像进行预处理,如调整大小、灰度化、降噪等。接下来,可以使用OpenCV的图像处理算法来进行特征提取和图像识别。 在Qt中,可以创建一个窗口来显示图像,并通过事件处理机制来进行交互。比如,可以在窗口中加载图像,然后通过按钮或鼠标事件来触发图像识别的动作。可以使用Qt提供的图形界面组件来美化和定制界面,让用户可以直观地操作和观察图像识别结果。 除了基本的图像识别功能,Qt和OpenCV还可以结合其他算法和技术来实现更高级的图像识别应用。比如,可以利用深度学习模型进行图像分类或目标检测,再结合Qt的图形界面来实现一个易于使用的图像识别应用程序。 总之,Qt和OpenCV的结合可以在Qt应用程序中实现图像识别的功能,通过调用OpenCV的函数和算法来进行图像处理和识别,并利用Qt的图形界面组件来实现人机交互。这样可以开发出功能强大、易于使用的图像识别应用程序。
识别蓝色可以通过以下步骤实现: 1. 读取图像并转换为HSV颜色空间。 2. 定义蓝色的HSV值范围。 3. 通过inRange函数将图像中的蓝色部分提取出来。 4. 对提取出来的蓝色部分进行形态学操作,例如膨胀、腐蚀等。 5. 对处理后的蓝色部分进行轮廓检测,可以使用findContours函数或者Hough变换等方法。 6. 对检测到的轮廓进行筛选,例如面积、形状等条件。 7. 对筛选后的轮廓进行标记或者其他操作。 以下是使用C++和OpenCV实现识别蓝色的示例代码: c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 读取图像并转换为HSV颜色空间 Mat image = imread("test.jpg"); Mat hsvImage; cvtColor(image, hsvImage, COLOR_BGR2HSV); // 定义蓝色的HSV值范围 Scalar lowerBlue(100, 50, 50); Scalar upperBlue(130, 255, 255); // 提取蓝色部分 Mat blueMask; inRange(hsvImage, lowerBlue, upperBlue, blueMask); // 形态学操作 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5)); morphologyEx(blueMask, blueMask, MORPH_OPEN, kernel); // 轮廓检测 vector<vector> contours; findContours(blueMask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 筛选轮廓 vector<vector> blueContours; for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { double area = contourArea(contours[i]); if (area > 1000) { blueContours.push_back(contours[i]); } } // 绘制轮廓 Mat result = image.clone(); drawContours(result, blueContours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2); // 显示结果 imshow("image", image); imshow("result", result); waitKey(0); return 0; } 其中test.jpg是需要进行蓝色识别的图像,可以根据实际情况进行修改。在代码中,提取蓝色部分使用了inRange函数,形态学操作使用了morphologyEx函数,轮廓检测使用了findContours函数,轮廓筛选使用了contourArea函数。最终结果会在result窗口中显示出来。
当您使用OpenCV进行人脸识别时,可以结合使用YOLO模型来检测人脸。下面是一个使用OpenCV和YOLO模型进行人脸识别的C++代码示例: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/dnn.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace dnn; using namespace std; int main() { // 加载YOLO模型 String modelWeights = "path/to/your/yolov3.weights"; String modelConfiguration = "path/to/your/yolov3.cfg"; Net net = readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights); // 加载图像 Mat image = imread("path/to/your/image.jpg"); if (image.empty()) { cout << "Could not open or find the image!" << endl; return -1; } // 创建一个4D blob,并将图像传递给网络 Mat blob; double scalefactor = 1.0 / 255.0; Size size = Size(416, 416); Scalar mean = Scalar(0, 0, 0); bool swapRB = true; bool crop = false; dnn::blobFromImage(image, blob, scalefactor, size, mean, swapRB, crop); // 设置输入blob net.setInput(blob); // 运行前向传播 vector<Mat> outs; net.forward(outs, getOutputsNames(net)); // 处理网络输出 float confThreshold = 0.5; vector<int> classIds; vector<float> confidences; vector<Rect> boxes; for (size_t i = 0; i < outs.size(); ++i) { // 提取每个输出层的检测结果 float* data = (float*)outs[i].data; for (int j = 0; j < outs[i].rows; ++j, data += outs[i].cols) { Mat scores = outs[i].row(j).colRange(5, outs[i].cols); Point classIdPoint; double confidence; minMaxLoc(scores, 0, &confidence, 0, &classIdPoint); if (confidence > confThreshold) { int centerX = (int)(data[0] * image.cols); int centerY = (int)(data[1] * image.rows); int width = (int)(data[2] * image.cols); int height = (int)(data[3] * image.rows); int left = centerX - width / 2; int top = centerY - height / 2; classIds.push_back(classIdPoint.x); confidences.push_back((float)confidence); boxes.push_back(Rect(left, top, width, height)); } } } // 应用非极大值抑制来删除重叠边界框 float nmsThreshold = 0.4; vector<int> indices; NMSBoxes(boxes, confidences, confThreshold, nmsThreshold, indices); // 绘制人脸检测结果 for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i) { int idx = indices[i]; Rect box = boxes[idx]; rectangle(image, box, Scalar(0, 0, 255), 2); } // 显示结果 imshow("Face Detection", image); waitKey(0); return 0; } 请确保您已正确安装OpenCV和YOLO模型,并将代码中的路径替换为您自己的模型和图像路径。这段代码将使用YOLO模型检测人脸,并在图像上绘制检测到的人脸边界框。
当然,我可以为您提供一个简单的使用OpenCV的C++代码示例来进行颜色识别。下面是一个基本的示例,它可以识别特定颜色范围内的物体。 c++ #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 打开摄像头 cv::VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { std::cout << "无法打开摄像头" << std::endl; return -1; } // 创建窗口 cv::namedWindow("Color Detection", cv::WINDOW_NORMAL); while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; // 将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间 cv::Mat hsvFrame; cv::cvtColor(frame, hsvFrame, cv::COLOR_BGR2HSV); // 定义颜色范围 cv::Scalar lowerColor(0, 100, 100); // 下限颜色 cv::Scalar upperColor(10, 255, 255); // 上限颜色 // 根据颜色范围创建掩码 cv::Mat mask; cv::inRange(hsvFrame, lowerColor, upperColor, mask); // 对掩码进行形态学操作 cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(5, 5)); cv::morphologyEx(mask, mask, cv::MORPH_OPEN, kernel); // 查找轮廓 std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(mask, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 绘制轮廓 cv::drawContours(frame, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 显示图像 cv::imshow("Color Detection", frame); // 按下Esc键退出循环 if (cv::waitKey(1) == 27) break; } // 释放摄像头和窗口 cap.release(); cv::destroyAllWindows(); return 0; } 这段代码使用摄像头捕获图像,并将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后,通过设置颜色范围创建掩码,并对掩码进行形态学操作。最后,使用findContours函数找到轮廓,并在原始图像上绘制这些轮廓。 请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据具体需求进行修改和优化。还可以根据您的需要调整颜色范围和形态学操作的参数。 希望对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
您好!对于使用C++进行OpenCV字符识别,您可以按照以下步骤进行: 1. 安装OpenCV:首先,您需要下载并安装OpenCV库。您可以从OpenCV的官方网站(https://opencv.org/)下载最新的版本,并按照安装指南进行安装。 2. 导入OpenCV库:在C++代码中,您需要包含OpenCV的头文件,并链接OpenCV的库文件。例如,您可以使用以下代码导入OpenCV库: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> 3. 读取图像:使用OpenCV的imread函数读取待识别的图像文件。例如,以下代码将读取名为image.jpg的图像文件: cpp cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); 4. 字符识别:对于字符识别,您可以使用OpenCV的字符识别模块(例如Tesseract OCR)或者结合其他机器学习/深度学习库进行字符识别。以下是一个使用Tesseract OCR进行字符识别的示例代码: cpp #include <tesseract/baseapi.h> #include <leptonica/allheaders.h> // ... tesseract::TessBaseAPI OCR; OCR.Init(NULL, "eng", tesseract::OEM_DEFAULT); OCR.SetPageSegMode(tesseract::PSM_AUTO); OCR.SetImage(image.data, image.cols, image.rows, 3, image.step); char* recognizedText = OCR.GetUTF8Text(); // 输出识别结果 std::cout << "识别结果:" << recognizedText << std::endl; OCR.End(); 请注意,此示例中需要安装并配置Tesseract OCR库。您可以从Tesseract OCR的GitHub存储库(https://github.com/tesseract-ocr/tesseract)获取更多信息和安装说明。 希望这些信息对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
嗨!对于使用C++进行OpenCV手势识别,你可以按照以下步骤进行: 1. 安装OpenCV库:首先,你需要安装OpenCV库。你可以从OpenCV官方网站下载适合你操作系统的最新版本,并按照它们的安装指南进行安装。 2. 打开摄像头:使用OpenCV打开摄像头,以便捕捉图像。你可以使用VideoCapture类来实现这一功能。 cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::VideoCapture capture(0); if (!capture.isOpened()) { std::cout << "无法打开摄像头!" << std::endl; return -1; } cv::Mat frame; while (capture.read(frame)) { // 在这里处理每一帧图像 cv::imshow("手势识别", frame); // 按下ESC键退出循环 if (cv::waitKey(1) == 27) { break; } } capture.release(); cv::destroyAllWindows(); return 0; } 3. 图像预处理:在每一帧图像上应用适当的图像预处理技术,以便更好地进行手势识别。这可以包括灰度化、二值化、滤波等操作。 4. 手势检测:使用适当的算法(如背景差分、轮廓检测等)来检测和识别手势。你可以使用OpenCV提供的函数和类来实现这一点。 以下是一个简单的示例代码,使用背景差分和轮廓检测来实现手势识别: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::VideoCapture capture(0); if (!capture.isOpened()) { std::cout << "无法打开摄像头!" << std::endl; return -1; } cv::Mat frame, frame_gray, bg, diff, thresholded; cv::Ptr<cv::BackgroundSubtractorMOG2> bg_subtractor = cv::createBackgroundSubtractorMOG2(); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; while (capture.read(frame)) { cv::cvtColor(frame, frame_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); bg_subtractor->apply(frame_gray, diff); cv::threshold(diff, thresholded, 50, 255, cv::THRESH_BINARY); cv::findContours(thresholded, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (const auto& contour : contours) { double area = cv::contourArea(contour); if (area > 1000) { // 在这里处理检测到的手势轮廓 cv::drawContours(frame, contour, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); } } cv::imshow("手势识别", frame); if (cv::waitKey(1) == 27) { break; } } capture.release(); cv::destroyAllWindows(); return 0; } 请注意,这只是一个简单的示例,可以根据你的需求进行进一步的修改和优化。希望对你有所帮助!如果你还有其他问题,欢迎继续提问。
在C++中进行图像识别可以使用许多不同的库和工具。以下是一种常见的方法: 1. 选择一个图像处理库:OpenCV是一个流行的开源图像处理库,它提供了许多用于图像识别的功能。你可以从OpenCV官方网站下载并安装它。 2. 导入库:在你的C++代码中,使用#include指令导入OpenCV库。例如:#include <opencv2/opencv.hpp> 3. 加载图像:使用OpenCV提供的函数加载要进行识别的图像。例如,可以使用imread函数加载一个图像文件。 4. 图像预处理:在进行识别之前,通常需要对图像进行一些预处理。这可能包括调整大小、裁剪、灰度化、平滑滤波等。OpenCV提供了许多函数来执行这些操作。 5. 特征提取:在图像识别中,通常使用特征提取算法来提取图像中的关键特征。这些特征可以是边缘、角点、纹理等。OpenCV提供了一些函数来执行这些操作,如Canny边缘检测、Harris角点检测等。 6. 训练模型:根据你的识别需求,你可能需要训练一个机器学习模型或深度学习模型。这个过程可能涉及数据集的准备、特征提取、模型训练等。 7. 进行识别:使用训练好的模型对输入图像进行识别。根据你选择的算法和模型,可以使用不同的方法来进行识别,如分类、目标检测等。 8. 输出结果:根据识别的需求,你可以将识别结果保存到文件中,或者在控制台上显示。 请注意,这只是一个简单的概述,并且具体的实现取决于你的需求和选择的库。你可以进一步研究和学习OpenCV库的文档和示例代码来了解更多细节。
Opencv是一个开源的计算机视觉库,提供了许多视觉处理的功能,其中包括人脸识别。下面是一个使用Opencv进行人脸识别的C语言示例代码: c #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { CascadeClassifier face_cascade; Mat frame, gray; // 加载人脸级联分类器 if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml")) { printf("Error loading face cascade.\n"); return -1; } // 打开摄像头 VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { printf("Error opening video capture.\n"); return -1; } namedWindow("Face Detection", WINDOW_NORMAL); while (true) { // 读取帧 if (!cap.read(frame)) { printf("Error reading frame.\n"); break; } // 转换为灰度图像 cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 人脸检测 std::vector<Rect> faces; face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.3, 5); // 绘制检测框 for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) { rectangle(frame, faces[i], Scalar(0, 255, 0), 2); } // 显示结果 imshow("Face Detection", frame); // 按ESC键退出 if (waitKey(30) == 27) { break; } } // 释放内存 cap.release(); destroyAllWindows(); return 0; } 上面的代码中使用了OpenCV自带的级联分类器来检测人脸,通过调用CascadeClassifier类并加载haarcascade_frontalface_alt.xml文件来实现。同时,还需要使用VideoCapture类来读取摄像头捕获的帧并进行灰度转换,最后在图像上绘制检测到的人脸,并在窗口中显示结果。

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