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使用Qt进行人脸识别的音视频客户端开发
人脸识别技术在现代社会得到了广泛应用，无论是安防领域还是智能家居领域都有着重要的作用。结合Qt框架，我们可以轻松地实现一个人脸识别音视频客户端，方便用户对家庭或者公司的安全进行监控。
首先，我们需要用到Qt Multimedia模块来捕获音视频数据，在此基础上添加人脸识别功能。我们可以使用dlib库进行人脸检测和特征点定位，再使用OpenCV库进行人脸识别。以下是实现人脸检测和特征点定位的代码：
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#Qt/C++音视频开发42-人脸识别客户端
一、前言 人脸识别客户端程序，不需要和人脸识别相关的库在一起，而是通过协议通信来和人脸识别服务端通信交互，人脸识别客户端和服务端程序框架，主要是为了提供一套通用的框架，按照定好的协议，实现人脸识别的相关处理，很多厂家都会有也都会做类似的机制，以便第三方厂家或者自家的其他设备按照这个通信协议来处理，比如客户端程序可以在PC机上，也可以是网页，还可以是安卓客户端，前端设备比如人工访客机，访客机本地是不需要做人脸识别等处理的，而是发送到服务端处理完以后再拿到结果进行展示，这样就可以利用服务端强大的运算能力。 自定
Qt/C++音视频开发40-人脸识别离线版
一、前言 上一篇文章写了在线调用人脸识别api进行处理，其实很多的客户需求是要求离线使用的，尤其是一些事业单位，严禁这些刷脸数据外泄上传到服务器，尽管各个厂家号称严格保密这些数据，但要阻止这些担心，唯一的解决办法就是设备离线使用，连个屁的网，不联网看你怎么上传，于是离线的人脸识别应用应运而生，比如我们手机上的识别就是本地库在运算，至于本地模型库估计会联网更新，以保持最新的状态。百度的离线人脸识别做的还行，看官网的sdk开发包，更新也是蛮快的，提供了windows、linux、android等版本。 本篇文章
Qt音视频开发 人脸识别服务端
在processReadyRead()函数中，我们首先拼接收到的数据包，用QByteArray::left()函数读取前面两个字节，得到数据包的长度，然后再用QString::fromUtf8()函数将数据包解码成字符串。在processRequest()函数中，我们使用QTcpServer::nextPendingConnection()函数接收客户端的连接请求，并将socket、buffer和size存放到对应的容器中。在开始之前，需要确保已经正确安装了Qt、OpenCV、dlib和FFmpeg库。
Qt/C++音视频开发39-人脸识别在线版
一、前言 关于人脸识别这块，前些年不要太火，哪怕是到了今天依然火的一塌糊涂，什么玩意都要跟人脸识别搭个边，这东西应该只是人工智能的一个很小的部分，人脸识别光从字面上理解就是识别出人脸区域，其实背后真正的处理是拿到人脸区域图片，提取人脸特征值，再用这些特征值去做比对分析处理，识别出到底是谁，国内厂家也不少，比拼的就是准确度误报率，速度无非就是靠堆硬件来，什么VPU各种并行运算都堆上去，速度杠杠的，好多厂家都做到了几个毫秒的级别，估计很多厂家都是在开源的基础上加上了自家的算法，一直跑呀跑的整出了符合自家算法的人
Qt/C++音视频开发43-人脸识别服务端
一、前言 上一篇文章写道人脸识别客户端程序，当然要对应一个服务端程序，客户端才能正常运行，毕竟客户端程序需要与服务端程序进行交互他才能正常工作。通常人脸识别服务端程序需要和人脸识别的相关处理库在一起，这样他接收到相关的处理需求以后比如人脸识别的处理请求，需要调用本地的人脸识别库来处理，处理完成以后拿到结果，再组成协议的格式返回给客户端程序。 自定义人脸识别协议采用的是tcp通信协议，其实也可以改成http协议，这也是大部分厂家的做法，毕竟现在http post非常流行，通用性好，返回个json数据非常规范，
Qt/C++音视频开发41-人脸识别嵌入式
一、前言 大概几年前搞过一套嵌入式linux上的人脸识别程序，当然人脸识别的核心算法并不是自己开发的，关于人脸识别算法这一块，虽然有众多的开源库可以用，甚至还可以用opencv搞算法训练深度学习之类的，个人认为始终达不到准确度的要求，尤其是人脸比对的准确度，这个需要专业的人脸训练模型才行。目前市面上绝大部分的人脸识别库提供的都是X86的或者安卓ios的库，并没有嵌入式linux的库，估计一方面因为嵌入式linux跑的板子性能比较低，还有一个就是依赖特定编译器，版本众多难以提供，市场也小，所以大部分的厂家都没
Qt/C++音视频开发44-实时人脸框
一、前言 在人脸识别到以后，需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来，一把来说识别人脸会有多种选择，一个是识别最大人脸，这种场景主要用于刷脸门禁，还有一种是识别所有人脸，这种场景主要用于人脸识别摄像机，就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器，人脸框的数据主要是四个参数，左上角和右下角的位置，也可以说是x、y、width、height，可能有些做的比较好的还有倾斜角度，这个意义不是很大，人脸识别的速度一般都是飞快的，就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的，基本上都是毫秒级的响应，主要的耗时操作在特征值
Qt/C++音视频开发17-海康sdk解码
一、前言 在视频监控行业领域，海康当之无愧是老大，稳坐第一的宝座很多年了，近期需要将视频监控系统改成采用海康sdk的内核，于是特意去查阅了sdk的使用手册，sdk相关的文档和文件可以直接官网下载到，而且是经常更新的，目前提供了windows和linux上的，win上的sdk还是更新比较快而且完整的，但是在linux上的就不得不吐槽下了，很旧很旧的版本，不要看打包文件很新，其实里面的内容是很老的，不知道为啥官方不也同步更新linux上的sdk，也许现在linux上的需求还不是很多吧，但是随着国产化的大力推进，
Win10系统VS2019+Cmake+qhull_8.0.0环境配置
1 qhull 1.1 简要介绍 qhull是一个强大的计算几何库，可以用于计算高维的convex hull, Delaunay triangulation, Voronoi diagram等。 1.2 依赖库 qhull不依赖其他库。 1.3 源码包下载 qhull源码地址：github：https://github.com/qhull/qhull.git 2 Cmake构建项目 2.1 路径 源代码路径：D:/ThirdParty/qhull/qhull_8.0.0构建项目路径：D:/Thi.
Windows MCP 安装教程：让 AI 代理与 Windows 系统无缝交互
通过以上步骤，你已经成功安装和配置了 Windows MCP 服务。现在你的 Cursor 编辑器可以通过 MCP 协议与 Windows 系统进行深度交互，AI 代理能够：启动和控制应用程序执行系统命令自动化 UI 操作获取系统状态信息这为 AI 辅助开发和工作流程自动化提供了强大的基础。如果你在使用过程中遇到任何问题，欢迎在评论区讨论或查看项目的官方文档。
QTest 单元测试框架及单元测试思考
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NCBI Datasets CLI优化：解决基因组数据下载报错与速度问题
基因组数据下载是生物信息学分析的关键环节，其稳定性和效率直接影响研究进度。NCBI Datasets CLI作为官方命令行工具，常面临连接中断和下载速度慢两大痛点，这主要源于服务器连接限制和网络传输问题。通过自动重试机制和校验修复流程可提升稳定性，而连接复用与CDN加速等技术能显著提高下载效率。在植物基因组等大规模数据场景中，结合脱水模式和增量更新策略可减少70%传输量。本文以艾草基因组项目为例，展示如何通过并行下载和API优化将100个基因组的下载时间从18小时缩短至2小时，为生物信息学研究提供可靠的数据
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为了实现对数据的远程收集和分析，偶然间发现了esp8266这个模块，对此进行了深入的学习，可是在学习之初遇到了大量的问题，这个系列文章就为大家讲讲我遇到的坑以及解决办法，还有esp8266如何连上oneNet云平台的方法。因为我用的是esp8266nodemcu，可以直接连接usb进行烧录，如果用模块的话接线就比较麻烦，可以去搜搜看.
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小梅哥Xilinx FPGA学习笔记15——基于SPI接口的ADC芯片驱动
ADC（Analog to Digital Conver），通常是指一个将转变为数字信号（二进制表示的离散信号）的转换器。先将输入模拟电压转换成时间或频率，再把中间量转换成数字量双积分型 ADC，先对输入采样电压和基准电压进行两次积分，获得与采样电压平均值成正比的时间间隔，同时用计数器对标准时钟脉冲计数。抗干扰能力强，稳定性好，但转换速度低。①并联比较型 ADC，采用各量级同时并行比较，各位输出码也是同时并行产生，转换速度快。缺点是成本高、功耗大。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
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《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
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