第一个QT的hello world

作者在C++Qt、Python+wx和JSE中选择了从未接触过的Qt,并在Windows XP上使用QTDesigner创建了第一个“Hello World”项目。之后在Ubuntu下安装并配置了QtCreator,成功移植了开发环境。
其实也没有什么特别的东西,在c++qt,python+wx,jse中徘徊了一些时间,最终选择了一个,其他两个没有什么不好,只是想要选择一个自己从来没有接触的,有些挑战性。

选择了语言,就要选择IDE,XY希望是有表单设计器的IDE,然后就选择了QT Designer。东西蛮大的,下载了以后,安装在了自己的windows xp(咱拿来当实验系统)上,然后放个按钮上去,输入了hello world,就好了。

[img]http://lh5.ggpht.com/_hEMQVYHGsAw/SiABQeJjr4I/AAAAAAAAAqM/6teTxP-32W4/s800/testQt.png[/img]

老实说,这东西比想象中要容易一些,等下星期去图书馆借点QT开发的书看看,去去自己以前在windows上用vs留下来的坏习惯。

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然后,今天在Ubuntu下尝试了一下Qt Creator,果然安装的时候,运行的时候都有些不同,比如说安装完成后需要设置QTDIR还有PATH,UBUNTU需要安装lfreetype-dev和libgtk-dev,不过最终还是成功了

[img]http://lh6.ggpht.com/_hEMQVYHGsAw/SiFa9kP2EJI/AAAAAAAAAqs/FUI46qu8TH8/s800/Screenshot.png[/img]

哈哈,还不错吧,下次把xp上的那个删除掉~
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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