auto/cc/gcc脚本分析-part7
在nginx源代码auto/cc目录下有很多编译器配置相关的脚本。除了conf脚本
及name脚本
之外,其他的都直接与编译器相关。Nginx的出色跨平台性(Linux、Darwin、Solaris、Win32 等)就有这些脚本的贡献,这些脚本主要有:
在nginx源代码auto/cc目录下有很多编译器配置相关的脚本。除了conf脚本
及name脚本
之外,其他的都直接与编译器相关。Nginx的出色跨平台性(Linux、Darwin、Solaris、Win32 等)就有这些脚本的贡献,这些脚本主要有:
在分析编译器配置总控代码之前,我们先来分析auto/cc/name脚本,此脚本主要是完成编译器名称的设置,从而在后续脚本中可以根据编译器名称选择对应的编译器。
我们在分析configure脚本的过程中,发现里面定义了很多工具型的脚本。这里我们统一的来讲述一下nginx工具型脚本。
在configure脚本中,运行完auto/options和auto/init脚本后,接下来就运行auto/sources脚本。这个脚本是为编译做准备的,定义了所有需要编译的modules,以及编译这些modules需要哪些源文件。
我们可以用不同字体(fonts)文本来生成图片,然后再用这些生成的图片来进行tesseract训练。在进行训练的宿主机上必须有这些字体。
在做图片文字提取时,会使用到tesseract开源软件。这里简要介绍tesseract的安装,需要安装两个部分:tesseract引擎、训练好的语言数据。这里我们会分别介绍Linux与Windows平台的安装方法。
在通过源代码安装tesseract,在执行configure命令时一直提示:
Leptonica 1.74 or higher is required. Try to install libleptonica-dev package.
而实际上,我们已经通过源代码的方式成功的安装了Leptonica 1.74.4。最后没办法只能查看configure源代码,发现原来是pkg-config找不到我们安装的leptonica。因此,学习了一下pkg-config及其使用方法,在此做一个记录。
本文我们介绍一下Linux系统中ldconfig命令的使用。
Pillow是Python里的图像处理库(PIL: Python Image Library),提供了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像存储、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。
Python与C/C++可以相互调用。在这一章节里,我们会分别从Linux与Windows平台通过示例的方式介绍它们之间是如何调用的。
在configure中运行完auto/option脚本之后,接着就会运行auto/init脚本。其主要是定义生成的文件名。
本节我们介绍一下Python-OpenCV处理图像的基本操作。
图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值,也可以分为局部性质的阈值,可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法:
灰度化处理
就是将一幅彩色图像转化为灰度图像的过程。彩色图像分为R、G、B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度化就是使彩色的R、G、B分量相等的过程。灰度值最大的像素点比较亮(像素值最大为255,为白色);反之比较暗(像素最小为0,为黑色)。
本文主要讲述在python3.6环境下如何搭建OpenCV开发环境。
接上一章,此文我们来解析auto/options脚本。此脚本主要用来设定配置选项。
在编译安装nginx的时候,首先要执行configure配置脚本来进行安装的配置准备,包括环境检查及生成文件。nginx的高效与编译脚本的配置也有很大的关系,nginx的很多特性都由编译脚本控制生成,此外又由于编译脚本本身较为复杂,因此这里我们有必要对nginx编译脚本进行详细且深入的分析。这里我们的分析过程是按照脚本的执行顺序来进行的。
在计算机这一块,我们肯定会接触到数学,数学中又包含很多公式,但是到现在,手写这些公式应该不陌生,但是如果让你电脑敲出来,你绝对很懵逼,这也造成了我们有时候写笔记时一些公式没办法在电脑上像我们手写一样灵活,今天在这里分享给大家使用markdown描述公式的语法。
本文主要简单讲述一下如何使用github pages来建立博客,这里做一个记录。
本文主要简单讲述一下gitbook工具的使用,做一个记录。