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利用QT进行USB设备检测

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简介：
本项目旨在通过Qt框架开发软件，实现对USB设备的实时监测与管理，适用于系统维护和自动化应用需求。 使用QT检测客户机的USB设备插拔。

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  • 利用QT进行USB设备检测
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    本项目旨在通过Qt框架开发软件，实现对USB设备的实时监测与管理，适用于系统维护和自动化应用需求。 使用QT检测客户机的USB设备插拔。
     
  • 使用QT5检测USB设备
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    本项目利用Qt5框架编写程序，旨在实现对计算机USB设备的实时监控与识别。通过该工具，用户能够便捷地获取连接至电脑的所有USB设备的信息。 这份代码原本是网上找到的，在较老版本的Qt下使用，但在Qt5平台上运行失败。我已经将其移植好，可以直接在新平台下运行。
     
  • 利用libUsb库进行Hid USB设备通信实现
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    本项目介绍如何使用libusb库在软件中与USB HID设备进行数据交换，包括设备检测、命令发送及数据接收等操作。适合开发者深入研究USB通信技术。 在OnInitDialog()下添加如下代码： ```cpp struct usb_bus *busses, *bus; usb_init(); usb_find_busses(); usb_find_devices(); busses = usb_get_busses(); for (bus = busses; bus; bus = bus->next) { struct usb_device *dev; } ``` 注意，`usb_dev_handle *handle` 需要定义为全局变量，在读线程中使用。
     
  • 在Linux中利用Usbmount进行USB设备的自动挂载
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    本文介绍了如何在Linux系统下使用usbmount工具实现USB设备的自动挂载，简化了外部存储设备的管理流程。 在Linux操作系统中使用Usbmount工具可以轻松实现USB设备的自动挂载与卸载功能，大大提升了系统的便捷性。下面将详细介绍如何通过安装并配置Usbmount来达到这一目的。 首先，在终端输入以下命令以安装usbmount： ``` $ sudo apt-get install usbmount ``` 接着需要编辑/etc/usbmount/usbmount.conf文件，这是控制USB设备挂载行为的主要设置点。在该文件中可以修改FIELD SYSTEMS字段定义支持的文件系统类型（如ext2、ext3、vfat等），MOUNTOPTIONS字段设定具体的挂载选项，并且FS_MOUNTOPATIONS定义了特定类型的文件系统的额外参数。 完成配置后，每当插入USB设备时，它就会自动被Linux操作系统识别并按照预设规则进行挂载。用户可以通过以下命令查看相关的日志信息： ``` $ tail /var/log/messages ``` 需要注意的是，在处理NTFS格式的移动硬盘时，可能需要以root权限登录才能完成正确的挂载操作。 总之，利用Usbmount实现USB设备自动挂载能够显著提高工作效率和系统管理能力。不过在实际应用过程中还需注意相应的配置细节及权限设置问题以确保功能正常运行。
     
  • 利用OpenCV进行车辆检测
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    本项目运用OpenCV库开发车辆检测系统，通过图像处理技术识别并跟踪视频中的汽车等交通工具，适用于智能交通管理和自动驾驶领域。 由于找不到能运行的程序，我自行开发了一个基于VS2013和OpenCV3的车辆检测项目。该项目包含可以直接运行的代码、两个模型以及测试视频和图片（请注意，版本更新后可能无法保证兼容性）。如果您有任何建议或发现本项目对您有帮助，请给予评价和支持。同时希望各位如果有相关资源能够积极分享，共同交流才能促进彼此的进步。谢谢大家的支持与合作。
     
  • 利用MediaPipe进行姿态检测
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    本项目基于Google的MediaPipe库，实现人体姿态的关键点检测与跟踪。通过摄像头输入实时捕捉用户动作，并在图像中直观展示关键节点和连接线，适用于健身指导、手势识别等领域。 1. 使用MediaPipe实现姿态检测。 2. 通过bazel编译生成动态库，并提供给winform调用。
     
  • 利用MATLAB进行车辆检测
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    本项目运用MATLAB平台开发车辆检测系统，结合图像处理技术与机器学习算法，实现对视频或图片中车辆的有效识别和跟踪。 使用MATLAB实现的车辆识别工具可以采用RCNN模型或分类模型对图像或视频进行处理。该工具支持手动选择目标以训练模型，并能够根据导入的图像或视频识别其中车辆的位置及型号，同时将车辆框选出来以便进一步分析和识别。
     
  • 利用OpenCV进行圆形检测
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    本教程介绍如何使用OpenCV库在图像中自动识别和标记圆形物体，涵盖基本的图像处理技术和霍夫变换的应用。 基于OpenCV的圆形识别采用了霍夫变换方法，希望对您有所帮助。
     
  • 利用Matlab进行直线检测
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    本项目旨在通过MATLAB平台实现图像中直线特征的有效检测与分析，采用Hough变换等算法，适用于工程测量和自动化识别等领域。 基于Matlab的直线检测方法研究
     
  • 利用OPENCV进行烟雾检测
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    本项目旨在开发一种基于OpenCV的烟雾检测系统，通过图像处理技术识别视频流中的烟雾迹象，以实现早期火灾预警。 本程序是基于OpenCV的烟雾检测程序，简单易用，并附有测试视频。