本文主要讲c/c++库的实现流程，也会介绍优秀的开源日志库spdlog的基本使用方式

本文主要讲tbb的基本使用

消息队列库RabbitMQ详解

摘要： 本文介绍了一种基于OpenCV的智能小车视觉避障系统设计方案。硬件选用树莓派4B作为主控，搭配摄像头、L298N电机驱动模块和小车底盘，通过C++程序实现实时图像处理。算法采用区域检测法，将画面划分为左、中、右三个区域，利用边缘检测判断障碍物分布，并根据障碍物位置自动调整行驶方向。系统通过树莓派GPIO控制电机转向，实现动态避障。方案包含硬件选型建议、软件算法逻辑及C++代码框架，为构建低

本文是讲解调用findcontours崩溃的问题的解决方案，能直接解决findcontours因为与std::vector不兼容导致的崩溃

摘要： 图像级操作是数字图像处理的基础，其中二值化是最常用的像素级操作之一。二值化通过设定阈值将灰度图像转换为黑白图像，广泛应用于OCR、特征提取等领域。阈值选择方法包括全局阈值、自适应阈值和Otsu算法。使用C/C++配合OpenCV库可高效实现二值化，核心函数为cv::threshold()（全局阈值）和cv::adaptiveThreshold()（自适应阈值）。文章提供了完整的代码示例，涵

OpenCV 轮廓匹配是一种用于比较两个形状相似度的计算机视觉技术，核心函数是 cv::matchShapes()。该技术通过提取图像中的轮廓，并利用 Hu矩 (Hu Moments) 计算轮廓之间的相似度。Hu矩具有平移、旋转和缩放不变性，适合形状匹配。cv::matchShapes() 返回一个浮点数，值越小表示轮廓越相似。实现步骤包括图像加载、预处理（灰度转换、二值化、形态学操作）、轮廓提取

摘要： 该项目基于OpenCV和Tesseract OCR实现车牌识别，包含图像预处理、轮廓检测、车牌区域筛选及OCR识别四个核心步骤。首先通过灰度化、高斯模糊和Canny边缘检测处理图像；其次提取轮廓并依据宽高比、面积和形状初步筛选车牌区域；最后裁剪ROI并使用Tesseract进行文本识别。代码提供环境配置说明（需安装OpenCV、Tesseract及语言包），支持自定义参数优化识别效果。典型

摘要：本文介绍了基于C++、OpenCV和Faiss构建高性能视觉搜索系统的技术方案。系统采用pHash算法生成64位图像指纹作为特征向量，利用Faiss的二进制索引实现高效的相似性搜索。工作流程分为离线索引（图像预处理、pHash计算和索引构建）和在线查询（加载索引、搜索相似结果）两个阶段。该系统特别适用于海量图像库中的近似重复检测，具有计算速度快、存储需求小的特点。文中提供了关键代码示例，并讨

本文主要讲tbb的基本使用