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Qt结合OpenCV在VS中的实例.rar

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简介：
本资源提供了使用Qt与OpenCV库在Visual Studio环境下开发视觉应用的示例代码和项目配置教程。适合初学者快速上手图像处理编程。 这是一个演示原图与图像处理后结果的示例程序，使用了VS2019、OpenCV4.0和QT5.9进行开发，并已成功测试。

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  • Qt结合OpenCV在VS中的实例.rar
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    本资源提供了使用Qt与OpenCV库在Visual Studio环境下开发视觉应用的示例代码和项目配置教程。适合初学者快速上手图像处理编程。 这是一个演示原图与图像处理后结果的示例程序，使用了VS2019、OpenCV4.0和QT5.9进行开发，并已成功测试。
     
  • Qt与OpenCV结合的应用实例
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    本项目探索了如何将Qt框架与OpenCV库相结合，用于开发高效且用户友好的图像处理和计算机视觉应用。通过具体案例展示了两者集成的优势和技术细节。 手上有一块RK3568板子，正好官方SDK提供了OpenCV和QT的环境，可以尝试一下QT+OpenCV的简单应用。为了方便大家直接使用QT+OpenCV，大家可以先从简单的示例开始叠加复杂功能。这样既可以玩转QT，也可以体验到OpenCV的功能，无需担心图像采集显示的问题了。
     
  • 使用QT库在VS中
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    本简介介绍如何利用QT库在Visual Studio环境中进行高效且跨平台的C++应用程序开发。适合希望提升软件开发技能和熟悉QT框架的开发者阅读。 在VS中使用QT的库（包括界面、信号和槽），并在VS中应用QT的界面。
     
  • qt4.8.7与qt-vs-addin-1.1.11的组合包.rar
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    本资源为Qt开发环境配置包，包含Qt4.8.7和QT_vs_AddIn_1.1.11两个组件。适用于Visual Studio集成开发环境，便于快速搭建C++图形界面应用开发平台。 QT 4.8.7与Visual Studio 2010的集成开发环境是软件开发中的一个重要组成部分，特别是对于使用C++进行图形用户界面（GUI）编程的开发者而言至关重要。压缩包“qt4.8.7+qt-vs-addin-1.1.11.rar”包含了两个关键组件，旨在帮助在Microsoft Visual Studio 2010环境下高效地开发QT应用。 `qt-opensource-windows-x86-vs2010-4.8.7.exe`是专为Visual Studio 2010优化的Windows 32位编译器版本。QT是一个强大的跨平台应用程序框架，支持多种操作系统如Windows、Linux和macOS等。作为该系列的一个稳定版，QT 4.8.7提供了丰富的类库与工具，使开发者能够快速构建功能丰富的图形用户界面和网络应用。它包括了编译器、库文件、开发工具及示例代码，使得在VS2010中直接编写并调试QT应用程序成为可能。 `qt-vs-addin-1.1.11-opensource.exe`是连接Visual Studio IDE与QT开发环境的插件版本1.1.11。这款开源插件使VS2010能够识别和支持QT项目，提供了创建、编辑、构建和调试QT应用程序的一体化解决方案。该工具集包括了QT项目的模板生成器、自动完成功能（用于QT头文件）、资源编辑器以及对信号与槽的链接支持，并且还允许开发者在VS内部直接设计并修改用户界面。 通过安装这两个组件，开发人员可以在熟悉的Visual Studio环境中充分利用QT 4.8.7的强大特性，无需切换到其他IDE。这显著提升了开发效率，特别是对于习惯使用Visual Studio的开发者来说更是如此。 此外，QT库的4.8.7版本提供了广泛的API支持，涵盖了窗口系统、网络通信、多媒体处理、数据库接口及XML处理等多个领域，并且这些API都是用C++封装实现的，易于理解和运用。而QT-vs-addin-1.1.11则确保了在VS2010中的开发体验与原生QT环境几乎一致，这对团队协作和项目管理来说尤为重要。 因此，“qt4.8.7+qt-vs-addin-1.1.11.rar”提供了一套完整的解决方案，使开发者能够在Visual Studio 2010中无缝地进行QT 4.8.7应用程序的开发与调试工作，极大提高了开发便捷性和效率。无论是初学者还是经验丰富的开发者都可以利用这套工具迅速上手，并实现高效且高质量的应用程序开发任务。
     
  • QT结合OPENCV的帧间检测方法
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    本研究提出了一种基于QT框架与OpenCV库相结合的帧间运动检测技术，旨在提高视频处理中目标跟踪和识别的精度与效率。 在使用QT与OPENCV进行帧间检测移动物体的过程中可能会遇到一些小问题。对于固定场景（背景），我们关注的是其中运动的物体（前景）。在智能监控应用中，前景提取是基础步骤之一。 帧间差分是一种基本的方法，在这种方法下，目标检测指的是当前帧图像与其对应的背景之间的差异计算。数字图像可以用矩阵表示，而每个元素即为一个像素点。具体来说，帧间差分可以通过求取绝对值（背景-当前帧）来实现。 如何确定前景呢？我们选取的是那些在帧间差分中具有足够大数值的像素点，并将这些视为前景区域内的像素。 基于上述方法的目标检测存在一些主要问题：背景建模的质量直接影响到最终的效果，因为实际场景中的背景会随着时间发生变化。如果不进行动态更新背景模型，则会导致较差的检测效果。
     
  • QT+VS实现的UDP通信示例bySummer.zip
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    本资源为C++利用Qt框架与Visual Studio开发环境编写的UDP通信实例程序，适用于网络编程学习和实践。 经过半年的学习C++以及一段时间断断续续的QT学习后，我终于能够独立编写一个通过UDP协议实现两个进程之间互发消息的小程序了。该项目包含两个工程，在运行过程中需要同时启动这两个工程，并分别称为程序A和程序B。两端都能够进行收发操作（解决了中文乱码的问题）。
     
  • 在VS中使用Qt实现多窗口显示
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    本教程详细介绍如何在Visual Studio环境中利用Qt框架开发具备多窗口功能的应用程序，适合希望掌握跨平台界面设计技术的学习者。 在Visual Studio中使用Qt框架实现多窗口显示的示例包括一个基本窗口，该窗口含有两个按钮。点击其中一个按钮会打开一个新的窗口，而另一个按钮则用于打开一个新的对话框。
     
  • Qt结合OpenCV与摄像头实现人脸检测
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    本项目利用Qt框架开发图形界面，并通过集成OpenCV库实现与摄像头的连接及实时的人脸检测功能。 本项目探讨了如何结合使用Qt框架与OpenCV库进行实时的人脸检测。Qt是一个跨平台的应用程序开发工具包，主要用于创建图形用户界面；而OpenCV则是一个强大的计算机视觉库，支持图像处理和机器学习算法，包括人脸识别。 1. **集成Qt与OpenCV**：在项目中配置OpenCV需要对CameraManage.pro文件进行修改。这通常涉及到添加包含目录、库路径以及链接动态或静态的OpenCV库。例如，在该文件中可能会看到如下行： ``` INCLUDEPATH += /path/to/opencv/include LIBS += -L/path/to/opencv/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc ``` 2. **人脸检测原理**：本项目使用的是基于特征级的分类器，具体来说是Haar特征级联分类器。这个XML文件是一个预训练模型，包括大量的人脸正面样本，OpenCV会利用它来识别图像中的潜在脸部区域。 3. **代码结构**： - `main.cpp`作为程序入口点，负责启动Qt应用程序并创建主窗口。 - `cameramanage.cpp/h`是核心功能实现部分。其中包含了视频流捕获、帧处理和结果展示的代码，并使用了如QCamera及QCameraImageCapture等Qt多媒体模块以及OpenCV中的VideoCapture类来获取摄像头实时视频流。 - `cameramanage.ui`定义用户界面布局，可能包括显示摄像画面的控件（例如 QLabel 或 QGraphicsView）以及其他控制按钮。 4. **代码逻辑**：在`cameramanage.cpp`中，首先初始化摄像头。然后在一个循环中读取每一帧，并将每帧图像传递给OpenCV的detectMultiScale函数进行人脸检测。该函数使用预先训练好的Haar特征级联分类器识别潜在的人脸区域，之后会在原图上以矩形框的形式标记这些区域并显示在界面上。 5. **输出文件`output`**：可能包含程序运行过程中保存的人脸检测结果（如截图或日志信息），具体内容需要查看源代码了解详情。 6. **优化与拓展**：项目除了提供基础的人脸识别功能，还可以考虑使用更先进的目标检测方法（例如SSD、YOLO）或者通过OpenCV的LBPH、EigenFace等实现人脸识别。这可以进一步扩展应用程序的功能，如人脸跟踪和表情识别等。 本项目为一个基于Qt+OpenCV框架进行实时人脸检测应用的基础模板，理解代码结构有助于深入学习计算机视觉技术在实际场景中的应用。
     
  • Qt结合OpenCV的人脸识别代码.zip
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    本资源提供了一个使用Qt与OpenCV库实现人脸识别功能的完整代码包。通过集成这两种强大的技术框架，该示例展示了如何在图形界面中处理和分析视频流以检测人脸，为开发者提供了学习计算机视觉应用开发的宝贵实例。 在Qt中使用OpencCV库中的Harr级联分类器来实现人脸识别。
     
  • QT与VS动态库调用实例
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    本实例教程详细讲解了如何在QT项目中使用Visual Studio编译的动态链接库（DLL），包括接口设计、函数导入及常见问题解决方法。适合开发人员学习参考。 在Qt4.7环境下调用由VS2012创建的动态库，并且探讨如何使用Qt来调用另一个由Qt自身生成的动态库。