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YOLOv4的源码通过Qt调用Ubuntu 18.04。

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简介：
利用ubuntu 18.04系统，通过C++编程语言调用yolov4测试代码。相关的库文件已存储在我的其他资源集中，供您参考使用。

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  • Ubuntu 18.04 上 Qt 调用 YOLOv4 源码
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    本项目旨在Ubuntu 18.04系统上通过Qt框架集成并调用YOLOv4算法源代码，实现高效目标检测应用开发。 在Ubuntu 18.04系统上使用Qt C++调用Yolov4进行测试的相关库可以在我的其他资源里找到。
     
  • Ubuntu 18.04 安装 QT 5.9 指南
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    本指南详细介绍了在Ubuntu 18.04操作系统上安装Qt 5.9开发环境的过程与步骤，帮助开发者轻松配置所需工具。 在官网的下载通道下载QT5.9时遇到注册账号连接不上服务器的问题（没使用代理），可以尝试其他方法进行安装。 1、访问官方页面找到需要的版本，例如选择 5.9 的具体版本。 2、对于Ubuntu系统，所需文件为：输入命令行： ```shell mkdir ~/QT5 cd ~/QT5 wget http://download.qt.io/official_releases/qt/5.9/5.9.9/qt-opensource-linux-x64-5.9.9.run ``` 3、安装 QT 5.9 前，需要调整文件权限。
     
  • Ubuntu 18.04下配置Darknet环境以运行YOLOv4目标检测（二）——利用Python执行YOLOv4推理...
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    本文为《Ubuntu 18.04下配置Darknet环境以运行YOLOv4目标检测》系列第二部分，主要介绍在成功搭建好Darknet环境下，如何使用Python接口调用YOLOv4进行目标检测。 为了使用YOLOv4进行推理并查看其检测结果，在完成环境配置后可以通过Python实现这一过程。所需的主要库包括darknet目录下的darknet.py文件以及编译出来的libdarknet.so。以下是具体步骤： 1. 需要用到的库 导入以下库： - os - cv2（OpenCV） - numpy as np - random - darknet
     
  • R3live适用于ARM架构的源代码（Ubuntu 18.04）
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    R3live是一款专为基于ARM架构的设备设计的应用程序，兼容Ubuntu 18.04操作系统。它通过开放的源代码形式提供，支持用户自由修改和二次开发。 R3live适用于ARM架构的源码，在Ubuntu 18.04系统上运行良好。
     
  • 【Linux】Ubuntu 18.04 安装过程记录
    优质
    本简介详细记录了在计算机上安装Ubuntu 18.04操作系统的全过程，包括准备工作、分区设置以及系统配置等步骤。适合希望了解或亲自实践安装Ubuntu的用户参考。 俗话说得好：重启能解决计算机中90%的问题，而重装系统则可以解决几乎所有的疑难杂症。下面开始学习如何储备这些技能： 首先下载操作系统并将其烧录到U盘上： 1. 下载ISO文件。 2. 使用rufus等软件将下载的ISO文件写入到U盘。 这样就可以准备一个可用于安装操作系统的启动U盘了。
     
  • 轮趣树莓派Ubuntu 18.04源码版
    优质
    轮趣树莓派Ubuntu 18.04源码版是一款专为树莓派设计的操作系统，基于Ubuntu 18.04 LTS，提供丰富的开源软件和强大的开发环境。 轮趣树莓派Ubuntu 18.04源码是一个专为树莓派设计的开源项目，旨在支持在Ubuntu 18.04操作系统上进行机器人技术开发。该项目涵盖了多个关键领域，如激光雷达（LIDAR）、深度相机、机械臂以及摄像头集成与控制等，并提供了一个基础框架以帮助开发者快速构建具备自主导航功能的机器人系统。此外，它还包含语音模块，实现人机交互。 Ubuntu 18.04，也称为Bionic Beaver，是一个长期支持版本（LTS），为开发人员提供了稳定且广泛的Linux环境和社区支持。树莓派作为一款低成本单板计算机，在DIY和机器人开发领域因其强大的可扩展性和易用性而受到广泛欢迎。 源码中可能包括以下核心组成部分： 1. **基本建图**：这部分代码可能会使用SLAM算法，如Gmapping或Cartographer，帮助机器人构建环境地图。 2. **自主导航（navigation）**：这其中包括ROS中的navigation stack，它包含路径规划、定位和避障等功能，使机器人能够在环境中实现自动移动。 3. **激光雷达接口**：源码可能包括处理LIDAR数据的代码，用于感知周围环境并创建点云地图以及为导航提供障碍物检测信息。 4. **深度相机接口**：如Intel RealSense或ZED等深度相机可以进行立体视觉捕捉，以实现更精确的障碍物识别和距离测量。源码可能包含相关的驱动程序及数据处理模块。 5. **机械臂控制**：这部分代码可能会使用ROS中的MoveIt!库来规划并执行复杂的机械臂运动。 6. **摄像头支持**：OpenCV或其他图像处理库可以用于从摄像头获取的数据，实现视觉追踪等计算机视觉任务。 7. **语音模块**：源码可能采用Google的Speech-to-Text API或类似服务将语音指令转换成文本，并通过这些信息来控制机器人。 开发者在使用该代码时需要具备ROS和Ubuntu的基础知识以及对机器硬件的理解。他们通常会配置环境、编译代码，调试接口并根据需求进行定制化开发。由于开源特性，该项目鼓励社区共享与改进，帮助其他开发者快速启动自己的项目。 轮趣树莓派Ubuntu 18.04源码是一个综合性机器人开发平台，提供了丰富的工具和资源以支持学术研究及商业应用的探索和发展。
     
  • 在Ubuntu 18.04中解决Qt的qt.qpa.plugin加载问题
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    本文介绍如何在Ubuntu 18.04操作系统中解决Qt开发环境遇到的qt.qpa.plugin加载失败的问题。通过安装必要的库文件和配置环境变量，可以顺利解决问题并继续开发工作。 安装Qt5.15.0后，在运行测试用例时出现错误提示：qt.qpa.plugin: 未能加载“xcb”平台插件，尽管该插件已被找到。这导致应用程序无法启动，因为没有初始化任何Qt平台插件。重新安装应用可能会解决此问题。当前可用的平台插件包括eglfs和linuxfb等。
     
  • Pangolin on Ubuntu 18.04
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    Pangolin on Ubuntu 18.04介绍如何在Ubuntu 18.04操作系统上安装和配置Pangolin, 包括软件依赖、环境设置及常见问题解决。 请直接构建一个可以正常运行的“OK”版本程序，确保在编写代码时不出现与C++11或C++17相关的错误。
     
  • Java调用通过QT编译的C代码示例，已100%测试通过
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    本示例展示了如何在Java程序中成功调用由QT编译的C语言代码，并提供了完整的实现步骤和验证方法。经过全面测试，确保其功能正确无误。 项目需要Java调用C函数，因此我亲自测试并实现了一个程序来通过Java调用C的函数。C部分使用Qt建立一个dll，并且实际测试成功了。
     
  • uhttpd在Ubuntu 18.04上可用.rar
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    该资源文件包含详细的教程和配置文件，帮助用户在Ubuntu 18.04系统中安装与使用轻量级HTTP服务器软件uhttpd。 uhttpd的5个依赖包，已经亲测可用。