make -q 使用实例

当使用make命令时，可以使用-q参数来检查目标文件是否需要重新编译。下面是一个使用示例：

假设我们有一个简单的Makefile文件，其中包含了一个目标文件hello.o和一个可执行文件hello。我们可以通过以下命令来检查目标文件是否需要重新编译：

make -q hello

如果hello可执行文件已经最新，make命令将不会进行重新编译，并返回退出码0。如果hello需要重新编译，make命令将会进行编译，并返回非零的退出码。

请注意，这个示例中的目标文件名是hello，你可以根据自己的Makefile中的目标文件名进行相应的调整。

相关问题

DeepLabCut-live详细实例代码

DeepLabCut-live是一个基于DeepLabCut的实时物体姿态估计工具，可以用于实时跟踪动物或人的姿态。以下是一个详细的实例代码，可以帮助您开始使用DeepLabCut-live：

import cv2
import numpy as np
import deeplabcut

# Load the DeepLabCut model
config_path = 'path/to/config.yaml'
dlc_model = deeplabcut.load_model(config_path)

# Open the video stream
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Capture the frame
    ret, frame = cap.read()
    
    # Resize the frame
    resized_frame = cv2.resize(frame, (640, 480))
    
    # Make a prediction with DeepLabCut
    dlc_prediction = deeplabcut.predict_single_image(dlc_model, resized_frame)
    
    # Draw the skeleton on the frame
    for i, (x, y) in enumerate(zip(dlc_prediction['x'], dlc_prediction['y'])):
        cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (0, 0, 255), -1)
        if i > 0:
            cv2.line(frame, (int(dlc_prediction['x'][i-1]), int(dlc_prediction['y'][i-1])),
                     (int(x), int(y)), (0, 0, 255), 2)
            
    # Show the frame
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    # Exit if 'q' is pressed
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
        
# Release the video stream and close the window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先加载DeepLabCut模型，然后打开视频流并开始循环。在循环中，我们首先捕获每一帧并对其进行调整大小。然后，我们使用DeepLabCut模型对调整大小的帧进行预测，并在帧上绘制骨架。最后，我们显示帧，并在按下“q”键时退出循环并关闭窗口。

请注意，这只是一个示例代码，并且您需要根据自己的需求进行修改和调整。

举几个代码中使用shmsrc的例子

1. 使用GStreamer中的shmsrc读取共享内存数据：

import gi
gi.require_version('Gst', '1.0')
from gi.repository import Gst

Gst.init(None)

# 创建GStreamer的pipeline
pipeline = Gst.Pipeline()

# 创建shmsrc element
shmsrc = Gst.ElementFactory.make("shmsrc", None)
shmsrc.set_property("socket-path", "/tmp/shm")
shmsrc.set_property("is-live", True)

# 添加shmsrc到pipeline中
pipeline.add(shmsrc)

# 创建appsink element，用于处理shmsrc读取的数据
appsink = Gst.ElementFactory.make("appsink", None)
appsink.set_property("emit-signals", True)

# 添加appsink到pipeline中
pipeline.add(appsink)

# 连接shmsrc和appsink
shmsrc.link(appsink)

# 启动pipeline
pipeline.set_state(Gst.State.PLAYING)

# 从appsink中读取shmsrc读取的数据
def on_new_sample(appsink):
    sample = appsink.emit("pull-sample")
    buffer = sample.get_buffer()
    data = buffer.extract_dup(0, buffer.get_size())
    print("Received data:", data)

appsink.connect("new-sample", on_new_sample)

2. 使用OpenCV中的VideoCapture和shmsrc读取共享内存中的视频数据：

import cv2
import numpy as np

# 定义共享内存的大小和格式
shm_size = 640 * 480 * 3
shm_format = "BGR"

# 创建GStreamer的pipeline
cap = cv2.VideoCapture("shmsrc socket-path=/tmp/shm do-timestamp=true ! video/x-raw,format={0},width=640,height=480,framerate=30/1 ! decodebin ! videoconvert ! appsink".format(shm_format), cv2.CAP_GSTREAMER)

while True:
    # 从shmsrc读取数据
    ret, frame = cap.read()

    # 处理读取的数据
    if ret:
        cv2.imshow("frame", frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()