Python-3.11.9.tar离线安装包、centos7.x环境上安装ok

数据库课程设计通常涉及到数据库设计、表的创建、数据的插入、查询、更新和删除等操作。附件是一个简单的示例，展示如何使用Python和SQLite数据库实现一个简单的出入库系统。这个系统将包含两个主要功能：入库和出库。 这个示例首先创建了一个名为inventory.db的SQLite数据库，并在其中创建了一个名为inventory的表，包含id、item_name和quantity三个字段。然后定义了三个函数：add_item用于添加新的物品和数量到库存中，remove_item用于从库存中减少指定物品的数量，query_inventory用于查询当前库存的所有物品和数量。 请注意，这个示例是非常基础的，实际的出入库系统可能需要更复杂的功能，如错误处理、事务管理、多用户支持等。此外，对于更大规模的系统，可能需要使用更强大的数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等。

支付宝或者微信支付导出的收款二维码，除了二维码部分，还有很大一块背景图案，例如下面就是微信支付的收款二维码： 有时候我们仅仅只想要图片中间的方形二维码部分，为了提取出中间部分，我们可以使用图片处理软件，但图片处理软件不利于批处理，且学习也需要一定成本。本文将教你使用 Python 的图像处理库 pillow，轻松批量提取图片中间的方形二维码部分。 提取思路 以微信支付收款码图片为例： 分析图片我们可以看到，二维码位于白色背景中，而白色背景又位于绿色背景上。我们以图片左上角为坐标原点，横向为 x 轴（向右为正方向），纵向为 y 轴（向下为正方向）。我们的目标是需要确定白色背景部分 4 个角的坐

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它被广泛应用于图像处理和计算机视觉相关的项目中。这个教程是由段力辉编译的OpenCV官方教程的中文版本，特别针对Python编程语言，使得中国开发者能更方便地学习和理解OpenCV的功能和用法。 在Python中使用OpenCV，你可以实现以下主要知识点： 1. 图像读取与显示：使用`cv2.imread()`函数读取图像，`cv2.imshow()`创建窗口并显示图像，`cv2.waitKey()`控制程序暂停等待用户操作。 2. 图像基本操作：包括图像的拷贝、裁剪、缩放、旋转等，通过`copy()`、`crop()`、`resize()`、`rotate()`等函数完成。 3. 图像颜色空间转换：如从BGR到灰度、HSV等颜色空间，使用`cv2.cvtColor()`函数进行转换。 4. 图像滤波：包括平滑滤波（均值、高斯滤波）和边缘检测（Sobel、Canny），使用`cv2.filter2D()`和相应的边缘检测函数。 5. 特征检测：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、关键点检测（SIFT、SURF、ORB），这些是物体识别和追踪的基础。 6. 图像形态学操作：如腐蚀、膨胀、开闭运算，用于消除噪声、连接断开的线条或填充小孔洞。 7. 目标检测：使用Haar级联分类器或HOG+SVM进行人脸、行人等目标检测。 8. 机器学习与深度学习：OpenCV支持多种机器学习算法（如SVM、KNN），并集成了深度学习模块(DNN)来加载预训练的模型，如TensorFlow、Caffe等框架的模型。 9. 视频处理：读取、写入视频文件，帧处理，以及基于帧的图像操作。 10. 图像和视频流的实时处理：结合OpenCV与Python的多媒体库，可以实现摄像头的实时图像处理。 11. 图像拼接和全景图创建：通过匹配特征点和计算变换矩阵实现。 12. 三维重建：通过多视图几何，如立体匹配和结构从运动(SFM)技术，构建3D模型。 13. 文本检测与识别：利用OCR（光学字符识别）技术，提取和识别图像中的文本。 在段力辉的这个中文教程中，你将系统地学习到上述所有知识点，并通过实例代码加深理解和应用。通过阅读和实践，你不仅能掌握OpenCV的基本功能，还能了解到如何将其应用于实际项目中，提升你在计算机视觉领域的技能。

1. 数据文件 train.csv 和 test.csv 包含手绘数字的灰度图像，从0到9 2.train.csv 有 label， test.csv 没有 3.每幅图像高28像素，宽28像素，总共784像素 4.每个像素都有一个与之关联的像素值，表示该像素的亮度或暗度，数字越大表示越暗 5.该像素值是0到255之间的整数，包括0和255

vbo工具 RaceLogic VBO文件的简单实用程序。 csv2vbo.py 转换由各种数据记录软件产生的.csv文件，由RaceLogic数据记录器产生并由CircuitTools软件理解的.vbo文件。 该脚本需要Python 3，并且当前支持以下.csv变体： 赛车计时 G-Tech狂热者 跟踪大师 QStarz LT6000 可以通过手动导出.xls文件（仅概述和单页纸）来获取TrackMaster .csv。 csv2vbo.py在标准输入上需要一个.csv文件，并将.vbo文件写入标准输出。 它会自动检测输入的.csv文件的变体，否则将失败并退出。 例如，要将“ log.csv”转换为“ log.vbo”，需要发出以下命令： $ ./csv2vbo.py log.vbo 该脚本对输入的.csv文件没有过于严格的要求。 它必须包含带有列名的标题

VBOX实验 vboxread脚本可以读取RaceLogic VBOX生成的.VBO格式文件，并对数据执行一些操作。 它将对数据执行几次转换： VBOX文件中的时间为HHMMSS.SSS，该时间将转换为两个额外的字段： time_of_day：午夜以来的时间（以秒为单位） 时间戳：自该纪元以来的绝对秒数，假设该时间与文件中记录的创建时间在同一天。 只要连接了GPS，就可以做到这一点。 datetime：时间戳记（人类可读的字符串） 纬度和经度在VBOX文件中以分钟为单位，西为正。 此脚本将它们转换为度数，以East为正： lat_deg long_deg 最初，人们希望vboxread能够完成各种各样的任务，但是现在我们主要使用它来转换为CSV，然后使用其他工具来处理CSV文件。 基本用途 跑步 vboxread --help 对于选项。 如果要使用stdin / std

**Python实现的LDPC编译码仿真** 在通信领域，LDPC（Low-Density Parity Check）码是一种高效纠错编码技术，广泛应用于卫星通信、无线网络等场景。它通过构建稀疏的校验矩阵，利用迭代译码算法来提高信息传输的可靠性。本项目提供了Python语言实现的LDPC比特翻转译码和和积译码算法，能够快速地进行仿真，以验证这两种译码策略的效果。 我们来了解下**比特翻转译码算法**。该算法基于Belief Propagation（信念传播），通过迭代更新校验节点和变量节点的信息，找出最有可能的错误比特并进行纠正。在Python实现中，主要涉及以下几个步骤： 1. 初始化：设置初始的错误比特估计值。 2. 消息传递：校验节点向变量节点发送消息，然后变量节点向校验节点返回消息，这个过程会反复进行多次。 3. 比特翻转：根据收到的消息，判断并翻转可能错误的比特位。 4. 终止条件：当满足一定条件（如达到最大迭代次数或信噪比阈值）时停止迭代。 **和积译码算法**，又称Sum-Product Algorithm，也是基于信念传播的一种译码策略。和积算法在处理非对称信道时表现更优，计算复杂度稍高，但解码性能通常优于比特翻转。其主要步骤包括： 1. 初始化：和积算法同样需要初始化，但这里会涉及到先验概率的计算。 2. 消息传递：与比特翻转类似，也是进行校验节点和变量节点间的消息传递。 3. 更新概率：根据接收到的消息，更新每个比特为0和1的概率。 4. 译码决策：根据概率选择最可能的状态，即比特值。 5. 终止条件：同比特翻转译码，根据预设条件决定是否结束迭代。 Python实现的LDPC编译码仿真项目，可以方便地调整参数，如码率、信噪比、迭代次数等，从而观察不同条件下的误码率性能。通过对比两种译码算法的仿真结果，我们可以分析它们在不同情况下的优势和局限性，为实际应用提供参考。 在具体操作上，项目中的代码可能包含以下部分： - **LDPC码生成器**：生成具有特定结构的LDPC码，如随机生成或采用已知的构造方法。 - **信道模型**：模拟不同类型的信道，如AWGN（Additive White Gaussian Noise）白高斯噪声信道。 - **译码模块**：实现比特翻转和和积译码算法，包括消息传递、决策等核心功能。 - **仿真循环**：设置参数，运行译码过程，并记录误码率等性能指标。 - **结果展示**：以图形化方式展示误码率曲线，便于分析比较。 这个Python项目为学习和研究LDPC编译码提供了一个实用的工具，通过直观的仿真结果，用户可以深入理解这两种译码算法的工作原理，并探索如何优化它们的性能。无论是通信工程的学生还是研究人员，都能从中受益匪浅。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的强大工具，而OpenCV与Qt的结合则为开发者提供了在图形用户界面环境中进行视觉处理的便利。本压缩包"opencv-3.4.2-Qt"包含了OpenCV 3.4.2版本与Qt集成的相关文件，适用于开发跨平台的视觉应用。 OpenCV库的核心功能包括图像和视频的读取、显示、处理、分析以及特征检测等。3.4.2版本是OpenCV的一个稳定版本，提供了大量的优化算法和功能，如图像滤波、边缘检测、物体识别、人脸识别等。它支持C++、Python、Java等多种编程语言，并且具有丰富的API接口，方便开发者调用。 Qt是一个流行的跨平台应用程序开发框架，由The Qt Company提供，广泛用于创建GUI应用。将OpenCV与Qt结合，可以在Qt的图形界面中实时处理和显示图像，例如创建一个拖放图像并进行处理的界面，或者构建一个监控摄像头的实时视图应用。 在"opencv_3.4.2_Qt"压缩包中，可能包含以下组件： 1. OpenCV库的编译版本：针对Qt环境进行了特定的编译和配置，可以无缝地与Qt项目集成。 2. 示例代码：可能包含使用OpenCV和Qt结合的示例程序，演示如何在Qt界面中使用OpenCV函数。 3. 配置文件：这些文件指导开发者如何在Qt Creator或其他IDE中设置OpenCV路径，以便正确地链接和编译项目。 4. 头文件和库文件：OpenCV的头文件供编程时引用，库文件则在链接阶段使用。 5. 文档：可能包含OpenCV和Qt结合使用的教程或指南，帮助开发者理解如何将两者融合到一起。 在实际开发中，开发者需要了解如何在Qt项目中添加OpenCV库，设置正确的链接器选项，并且学习如何在Qt的信号和槽机制中调用OpenCV函数。例如，使用QImage或QPixmap对象与OpenCV的Mat对象相互转换，或者在QWidget上直接显示处理后的图像。 通过这个压缩包，开发者可以快速启动一个包含OpenCV功能的Qt项目，节省了自行配置和集成的时间。然而，为了充分利用这个资源，开发者需要具备一定的OpenCV和Qt基础，了解两者的基本概念和编程模型。同时，不断查阅相关文档和社区资源，以解决在集成过程中可能出现的问题，是提高开发效率的关键。

QT多线程调用摄像头录屏是一个涉及到计算机视觉、多媒体处理和并发编程的复杂任务。在本项目中，我们主要会使用OpenCV库来获取摄像头的视频流，Qt5框架来构建用户界面并处理多线程，以及FFmpeg工具来进行视频压缩。下面将详细介绍这三个关键知识点。 1. **OpenCV**： OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像和视频处理库，广泛用于计算机视觉相关的应用。在这个项目中，我们将使用OpenCV的`VideoCapture`类来打开和捕获摄像头的视频流。通过设置其参数，我们可以选择不同的摄像头设备，调整帧率、分辨率等。同时，OpenCV提供了`VideoWriter`类，用于将视频流写入文件，允许我们指定编码器、码率、分辨率等参数，实现录制功能。 2. **Qt5**： Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，支持C++语言。在这里，Qt5主要用于创建用户界面，包括按钮、文本框等控件，让用户能够交互地选择摄像头、设定保存路径以及是否选择特定区域进行录制。Qt5的多线程模型，如`QThread`，可以帮助我们在主线程处理UI交互的同时，将视频录制的任务放在单独的线程中执行，避免阻塞用户界面。 3. **FFmpeg**： FFmpeg是一个全面的、免费的开源多媒体处理工具集合，它包含了各种编解码器和命令行工具。在项目中，FFmpeg的命令行工具被用来压缩录制的视频，以减小文件大小。通过在后台调用系统命令，我们可以传递合适的参数，如视频编码格式（如H.264）、质量、比特率等，以达到理想的压缩效果。 4. **多线程编程**： 在QT中，多线程是通过`QThread`类实现的。在本项目中，我们需要创建一个子线程来执行视频录制任务，防止这个长时间运行的任务影响主线程的响应速度。子线程中，我们会调用OpenCV的`VideoWriter`进行录制，并在完成后使用FFmpeg进行压缩。为了确保线程间通信的安全，可能需要使用信号和槽机制或者异步回调函数来更新UI状态。 5. **用户界面交互**： 用户界面设计是整个应用的关键部分。用户需要能够轻松地开启和停止录像，选择摄像头，指定保存路径，以及设定是否录制特定区域。这需要通过Qt的事件处理和信号槽机制来实现。例如，当用户点击“开始录制”按钮时，触发一个信号，启动子线程开始录像；当用户点击“停止录制”时，发送停止信号，子线程完成录制并关闭。 6. **视频区域选择**： 如果项目包含选择区域录制功能，可能需要使用OpenCV的图像处理函数来实现。用户可以通过拖动鼠标选择屏幕上的矩形区域，这部分可以利用鼠标事件和图像处理函数来实时绘制和捕捉选定的视频区域。 "QT多线程调用摄像头录屏"项目结合了OpenCV的视频处理能力，Qt5的UI设计和多线程管理，以及FFmpeg的视频压缩技术，提供了一个高效且用户友好的视频录制解决方案。通过熟练掌握这些技术，开发者可以构建出更加复杂和定制化的多媒体应用程序。