Linux GUI编程:Ncurses基础与scanw实例

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"该资源是一个关于Linux GUI编程的示例,使用了Ncurses库来实现简单的用户输入功能。通过这段代码,我们可以学习如何在Linux环境下利用Ncurses进行终端界面的开发。" Ncurses库是Linux下进行终端用户界面编程的重要工具,它提供了一套API,使得开发者能够在文本模式的终端上创建交互式的用户界面。在这个"scanw"的例子中,主要展示了如何使用Ncurses库进行基本的屏幕输出、用户输入以及窗口管理。 首先,代码引入了`ncurses.h`头文件,这是使用Ncurses库的前提。`initscr()`函数启动了curses模式,使得程序能够直接与终端进行交互。`getmaxyx(stdscr,row,col)`获取了屏幕的最大行数(row)和列数(col),以便在屏幕中央位置打印信息。 接着,`mvprintw(row/2,(col-strlen(mesg))/2,"%s",mesg)`将字符串"Enter a string: "打印到屏幕的中间位置。`mvprintw`函数用于移动光标并打印字符串,它的参数包括行号、列号和要打印的字符串。 `scanw`函数在此处起到了关键作用,它等待用户输入并在`str`数组中存储输入的字符串。`scanw`类似于C语言中的`scanf`,但适用于终端界面。 然后,程序再次使用`mvprintw`将用户输入的字符串显示在第二行,以验证输入。`getch()`函数用于暂停程序执行,等待用户按键,这样用户可以查看屏幕上的结果。最后,`endwin()`函数关闭curses模式,恢复正常的终端输出。 Ncurses的工作原理涉及到窗口的概念,其中`stdscr`是默认创建的窗口,覆盖整个终端屏幕。窗口的坐标系统以(y, x)表示,y代表行,x代表列,(0, 0)为左上角。窗口内部的数据结构类似字符数组,通过`refresh`函数将缓冲区的改动更新到屏幕上,提高了效率。 这个例子涵盖了Ncurses的基本用法,包括初始化、输出、输入和结束curses模式,是学习Ncurses编程的一个良好起点。通过这个例子,开发者可以进一步探索Ncurses的其他功能,如创建子窗口、颜色管理、键盘事件处理等,以构建更复杂的文本模式用户界面。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行