虾球

main.cpp#include <QApplication>#include "Controller.h"using namespace std;int main(int argc, char *argv[]){ QApplication a(argc, argv); qDebug() << "main thread:" << QThread::currentThreadId(); Controller *controller

main.cpp#include <QApplication>#include "Controller.h"using namespace std;int main(int argc,char *argv[]){ QApplication a(argc,argv); qDebug() << "main thread:" << QThread::currentThreadId(); Controller* controller =

基于opencv采集推流1.opencv采集rtsp解码 //可以基于usb 摄像机(调用系统驱动)和rtsp(调用ffmpeg 接口 转yuv加解码) 摄像机2.ffmpeg缩放转换像素格式3.ffmpeg编码H264 4.ffmpeg推流rtmpsws_getCachedContext (像素格式转换 会清理之前的数据)1.struct SwsContext *context,2.int srcW,int srcH,enum AVPixelFormat srcFormat,3.int

基于opencv采集推流1.opencv采集rtsp解码 //可以基于usb 摄像机(调用系统驱动)和rtsp(调用ffmpeg 接口 转yuv加解码) 摄像机2.ffmpeg缩放转换像素格式3.ffmpeg编码H264 4.ffmpeg推流rtmpsws_getCachedContext (像素格式转换 会清理之前的数据)1.struct SwsContext *context,2.int srcW,int srcH,enum AVPixelFormat srcFormat,3.int

ScreenCapturer.h#ifndef SCREENCAPTURER_H#define SCREENCAPTURER_H#include "mainwindow.h"// 它是QWidget的子类class ScreenCapturer : public QWidget{ //并且在类主体的开头具有Q_OBJECT宏 Q_OBJECTpublic: explicit ScreenCapturer(MainWindow *w); ~ScreenCapt

光学字符识别void MainWindow::extractText(){ //在方法主体的开头，我们检查currentImage成员字段是否为空 //如果为null，则在我们的应用中没有打开任何图像，因此我们在显示消息框后立即返回。 if (currentImage == nullptr) { QMessageBox::information(this, "Information", "No opened image."); return; } /

使用级联分类器检测人脸void CaptureThread::run() { running = true; //cv::VideoCapture cap(cameraID); // cv::VideoCapture cap("/home/kdr2/Videos/WIN_20190123_20_14_56_Pro.mp4"); //检测的视频 cv::VideoCapture cap("/home/xz/study/qt_collect_pro/qt_5_openc

blurImagevoid MainWindow::blurImage(){ if (currentImage == nullptr) { QMessageBox::information(this, "Information", "No image to edit."); return; } //将`QImage`转换为`Mat`，但是这里有些复杂。 我们正在打开的图像可以是任何格式-它可以是单色图像，灰度图像或深度不同的彩色图像。 要模糊它，我

特征和描述符所有算法的基础 – Algorithm类class CV_EXPORTS_W Algorithm{public: Algorithm(); virtual ~Algorithm(); /** @brief Clears the algorithm state */ CV_WRAP virtual void clear() {} /** @brief Stores algorithm parameters in a file storag

插件界面void Transform_Plugin::setupUi(QWidget *parent){ ui = new Ui::PluginGui; ui->setupUi(parent); ui->borderTypeCombo->addItems( QStringList() << "BORDER_CONSTANT" << "BOR

OpenCV 中的所有过滤函数均会拍摄图像，并产生尺寸和通道完全相同的图像。 如前所述，它们也都带有borderType参数，我们刚刚完成了实验和学习。 除此之外，每个过滤函数都有自己的必需参数来配置其行为。 这是可用的 OpenCV 过滤函数的列表及其说明和使用方法。 在列表的最后，您可以找到一个示例插件（称为filter_plugin）及其源代码的链接，其中包括以下列表中提到的大多数过滤器，并带有 GUI 控件以试验不同的参数和设置。 为每一个：bilateralFilter：可用于获取图像的Bil

边缘填充函数在本入门部分，您将了解 OpenCV 中可用的不同线性和非线性图像滤波方法。 重要的是要注意，本节中讨论的所有函数都将Mat图像作为输入，并产生相同大小和相同通道数的Mat图像。 实际上，过滤器是独立应用于每个通道的。 通常，滤波方法从输入图像中获取一个像素及其相邻像素，并基于来自这些像素的函数响应来计算所得图像中相应像素的值。这通常需要在计算滤波后的像素结果时对不存在的像素进行假设。 OpenCV 提供了许多方法来解决此问题，可以使用cv::BorderTypes枚举在几乎所有需要处理此现

颜色和色彩空间简而言之，色彩空间是用于表示图像中像素颜色值的模型。 严格来讲，计算机视觉中的颜色由一个或多个数值组成，每个数值对应于一个通道，以 OpenCV Mat类而言。 因此，色彩空间是定义这些数值（或多个数值）如何转换为色彩的模型。 让我们以一个示例案例来更好地理解这一点。 最受欢迎的颜色空间之一（有时也称为图像格式，尤其是在 Qt 框架中）是 RGB 颜色空间，其中颜色是由红色，绿色和蓝色的组合制成的。 RGB 色彩空间已被电视，监视器，LCD 和类似的显示屏广泛使用。 另一个示例是 CMYK（

设计模式设计模式说明示例案例抽象工厂这可用于创建所谓的工厂类，该工厂类能够以各种可能的方式创建对象并控制新对象的创建，例如防止对象具有超过定义数量的实例。在本章中，我们将学习如何使用这种设计模式来编写基于插件的 Qt 应用。DescriptorMatcher抽象类中的create()函数是 OpenCV 中此设计模式的示例。命令使用此设计模式，可以用对象表示动作。 这允许诸如组织动作顺序，记录动作，还原动作等功能。QAction：此类允许创建特定的动作并将其分配给小部.