自动驾驶技术：动态避障与路径规划控制系列视频教程——MATLAB Simulink仿真实验及代码实现,自动驾驶路径规划 采用动态规划实现动态避障功能 MATLAB SIMULINK仿真实验视频效果 代码，相应软件安装好即可直接运行 从汽车运动学到动力学模型搭建，设计控制算法，到决策规划算法，一整套自动驾驶规划控制系列目前已在Matlab2018b、carsim2019.1 和prescan8.5.0联合软件上跑通 提供代码 ,核心关键词：自动驾驶; 路径规划; 动态规划; 避障功能; MATLAB SIMULINK仿真实验; 运动学模型; 动力学模型; 控制算法; 决策规划算法; Matlab2018b; carsim2019.1; prescan8.5.0。,"基于动态规划的自动驾驶路径规划与避障系统设计与仿真"

在本文中，我们将深入探讨如何使用QT C++和FFmpeg库来调用USB摄像头，实现实时显示视频流，并进行H264编码的视频录制。FFmpeg是一个强大的开源多媒体处理框架，支持多种编码、解码、转换和流化功能。QT C++则是一个流行的跨平台应用程序开发框架，提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具和系统访问接口。 确保你的开发环境中已经安装了QT和FFmpeg库。对于FFmpeg，你需要下载源代码并按照官方文档编译安装，确保配置时包含了所需的编解码器和库，例如libavformat、libavcodec、libavutil和libavdevice，这些是与设备输入输出和编码解码相关的组件。 在QT项目中，你需要引入FFmpeg的头文件和链接库。这可以通过在.pro文件中添加以下行实现： ```cpp INCLUDEPATH += /path/to/ffmpeg/include LIBS += -L/path/to/ffmpeg/lib -lavformat -lavcodec -lavutil -lavdevice ``` 接下来，创建一个QT窗口，用于显示来自摄像头的视频流。可以使用QVideoWidget或QOpenGLWidget作为显示视图。创建一个QThread子类来处理视频捕获和编码任务，以避免阻塞主线程。在该线程中，你可以使用FFmpeg的`avdevice_open_input()`函数打开USB摄像头，然后使用`avformat_find_stream_info()`获取流信息。 ```cpp AVFormatContext *fmtCtx = nullptr; if (avformat_open_input(&fmtCtx, "video://0", nullptr, nullptr) != 0) { // 错误处理 } if (avformat_find_stream_info(fmtCtx, nullptr) < 0) { // 错误处理 } ``` 找到摄像头的视频流后，你需要创建一个AVCodecContext来配置编码参数。H264编码可以通过查找名为"libx264"的编码器来实现。之后，使用`avcodec_open2()`打开编码器。 ```cpp AVCodec *codec = avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264); AVCodecContext *encCtx = avcodec_alloc_context3(codec); // 配置编码参数... if (avcodec_open2(encCtx, codec, nullptr) < 0) { // 错误处理 } ``` 为了实时显示视频流，创建一个QImage从AVFrame中解析像素数据，然后更新QVideoWidget或QOpenGLWidget。同时，你还需要创建一个输出文件，使用`avio_open()`打开，`avformat_write_header()`写入文件头，然后在每一帧编码后使用`av_interleaved_write_frame()`将编码后的数据写入文件。 ```cpp AVOutputFormat *outFmt = av_guess_format("mp4", "output.mp4", nullptr); AVFormatContext *outFmtCtx = nullptr; avformat_alloc_output_context2(&outFmtCtx, outFmt, nullptr, "output.mp4"); if (avio_open(&outFmtCtx->pb, "output.mp4", AVIO_FLAG_WRITE) < 0) { // 错误处理 } avformat_write_header(outFmtCtx, nullptr); while (捕获视频帧) { // 编码和显示帧... AVPacket pkt; av_init_packet(&pkt); pkt.data = nullptr; pkt.size = 0; avcodec_encode_video2(encCtx, &pkt, frame, &gotPacket); if (gotPacket) { pkt.stream_index = videoStreamIndex; av_interleaved_write_frame(outFmtCtx, &pkt); } } av_write_trailer(outFmtCtx); ``` 别忘了在完成后释放所有资源，关闭输入和输出文件上下文，以及关闭编码器和解码器上下文。 通过以上步骤，你就能在QT C++环境中利用FFmpeg调用USB摄像头，显示视频流，并以H264编码保存为MP4格式的视频文件。这个过程涉及了多媒体处理、多线程编程、文件I/O和编码解码等多个方面的知识，对于深入理解QT和FFmpeg的使用非常有帮助。在实际开发中，可能还需要考虑性能优化、错误处理和用户交互等方面的问题，以提供更好的用户体验。

基于SpringBoot和Vue的在线视频教育平台是一个现代化的数字化学习平台，旨在为学习者、教师和管理员提供高效、便捷的在线教育服务。该平台采用前后端分离的架构，前端使用Vue.js框架，后端基于SpringBoot框架，数据库采用MySQL，确保系统的高性能、稳定性和可扩展性。 系统功能 ​学生模块：学生可以在平台上观看课程视频、参与在线测试、完成作业、查看学习进度和成绩。学生还可以通过讨论区与教师和其他学生互动，提出问题并获取解答。 ​教师模块：教师可以上传和管理课程视频、发布作业和测试、批改学生作业、查看学生学习情况，并通过讨论区与学生进行互动。教师还可以创建和管理课程计划，设置课程内容。 ​管理员模块：管理员负责平台的全局管理，包括用户管理（学生、教师）、课程管理、权限管理、数据统计等。管理员可以查看平台运行数据，进行系统维护和优化。 ​课程模块：平台支持多种形式的课程内容，包括视频、文档、音频等。课程可以按类别、难度和主题进行分类，方便学生查找和学习。 ​互动模块：平台提供讨论区、在线聊天和实时问答功能，促进师生之间的互动交流，提升学习效果。 技术栈 ​前端：Vue.js

本程序采用C++底层架构，直接解析RTSP视频流，摒弃了OpenCV等传统方案，实现毫秒级超低延迟。 经实测，性能显著优于OpenCV框架。 界面层基于WPF开发，充分发挥其高灵活性优势，可快速构建复杂交互界面。

《DarkLabel 2.4：视频标注与MOT自动标注工具详解》 在信息技术日新月异的今天，数据标注成为人工智能模型训练的关键环节。尤其是对于视频内容的理解和处理，精准的多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）标注至关重要。今天我们将深度探讨名为“DarkLabel 2.4”的视频标注工具，它专为MOT任务设计，提供了自动标注功能，极大地提升了标注效率。 DarkLabel 2.4是一款高效、易用的视频分析和标注软件，主要服务于计算机视觉领域的研究者和开发者。它的核心功能是帮助用户对视频中的多个对象进行精确的定位、跟踪和标注，以生成可用于训练机器学习和深度学习模型的数据集。在MOT场景中，这个工具尤其得力，能够自动识别和追踪视频中的各个目标，从而减轻了手动标注的工作量。 让我们了解DarkLabel 2.4的界面和操作流程。该软件提供了一个直观的图形用户界面，使得标注工作变得更加便捷。用户可以加载视频文件，然后通过画框或点选的方式定义初始目标对象。一旦设定好目标，软件会自动进行跟踪，生成连续帧中的目标轨迹。如果自动标注的结果需要调整，用户可以方便地进行编辑，确保每个目标的标注都准确无误。 DarkLabel 2.4支持多种标注格式，包括广泛使用的MOTChallenge格式。这种格式用于多目标跟踪数据集，包含了目标的ID、边界框坐标、时间戳等信息，便于研究人员将标注数据直接应用于MOT算法的训练和评估。此外，该工具还支持自定义标注格式，满足不同项目的需求。 再者，DarkLabel 2.4在自动标注方面的表现尤为突出。它采用先进的计算机视觉技术，如目标检测和关联算法，来实现自动跟踪。这意味着用户可以预先设定一些基础规则，软件会根据这些规则自动处理大部分的标注工作，显著提高了标注效率。当然，自动标注并非完美无缺，仍需人工校验，但无疑大大减少了手动操作的时间。 关于“DarkLabel2.4-视频标注-MOT标注工具-自动标注.7z”这个压缩包，它包含的是DarkLabel 2.4软件的完整版本，以及可能的相关文档和示例数据。用户解压后，按照指导即可安装和运行这款工具，开始自己的视频标注之旅。 DarkLabel 2.4是一款强大的视频标注工具，特别适合处理多目标跟踪任务。其自动标注功能的引入，使得大规模视频数据的标注工作变得更为可行，为AI模型的训练提供了高效的数据支持。无论是学术研究还是工业应用，这款工具都能成为你得力的助手，推动你的项目更进一步。

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视频点播系统， 基于asp的，详细的毕业设计论文 值得下载

EmguCV是一个开源的计算机视觉库，它为.NET开发者提供了接口来使用OpenCV库。在本文中，我们将深入探讨如何使用EmguCV在C#环境中播放视频以及进行动态目标检测和跟踪。 让我们了解如何在C#项目中设置EmguCV环境。你需要下载并安装EmguCV库，然后将其添加到你的Visual Studio项目引用中。确保选择正确的框架版本（如.NET Framework 4.6.1）以匹配你的项目。 接下来，我们关注视频播放功能。在EmguCV中，你可以使用`Capture`类来从文件或摄像头源读取视频。以下是一个基本的代码示例： ```csharp using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; // 创建一个Capture对象，从文件播放视频 Capture capture = new Capture("path_to_your_video_file"); while (true) { // 从Capture对象获取一帧图像 Mat frame = capture.QueryFrame(); // 如果没有帧，表示视频播放结束，退出循环 if (frame == null) break; // 显示当前帧 Image image = new Image(frame); image.Show("Video Player"); // 延迟一段时间，防止视频播放过快 Application.Idle += delegate { return false; }; } // 释放资源 capture.Dispose(); ``` 这段代码将读取指定路径的视频文件，并逐帧显示在窗口中。`QueryFrame()`方法用于获取视频的下一帧，`Dispose()`用于释放`Capture`对象占用的资源。 现在，让我们转向动目标检测。EmguCV提供了多种算法来进行目标检测，如Haar级联分类器、HOG检测器等。这里以Haar级联分类器为例： ```csharp // 加载预训练的Haar级联分类器 CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier("path_to_haar_cascade_xml"); while (true) { Mat frame = capture.QueryFrame(); if (frame == null) break; // 将Mat转换为灰度图像，便于目标检测 Mat grayFrame = new Mat(); CvInvoke.CvtColor(frame, grayFrame, ColorConversion.Bgr2Gray); // 进行目标检测 var objects = cascade.DetectMultiScale(grayFrame, 1.1, 3, Size.Empty); // 在原始帧上绘制检测到的物体边界框 foreach (var rect in objects) { CvInvoke.Rectangle(frame, rect, new Bgr(Color.Red).MCvScalar, 2); } image = new Image(frame); image.Show("Target Detection"); } capture.Dispose(); ``` 这个例子中，我们加载了一个预训练的Haar级联分类器XML文件，用于识别人脸或其他特定对象。`DetectMultiScale`方法执行目标检测，返回一个矩形数组，表示检测到的对象及其位置。我们在原始帧上绘制边界框，以便可视化检测结果。 对于更复杂的动目标跟踪，EmguCV提供了多种算法，如KCF（Kernelized Correlation Filters）、CSRT（Comprehensive Survey on Detection and Tracking）等。这些跟踪器通常在检测到目标后启动，并在后续帧中持续追踪目标的位置。例如，使用CSRT跟踪器： ```csharp TrackerCSRT tracker = new TrackerCSRT(); tracker.Init(frame, rect); while (true) { frame = capture.QueryFrame(); if (frame == null) break; // 跟踪目标 bool success = tracker.Update(frame, out rect); if (success) { // 绘制跟踪结果 CvInvoke.Rectangle(frame, rect, new Bgr(Color.Red).MCvScalar, 2); } else { Console.WriteLine("跟踪丢失"); } image = new Image(frame); image.Show("Target Tracking"); } capture.Dispose(); ``` 以上代码初始化了一个CSRT跟踪器，对检测到的目标进行跟踪。`Update`方法在每一帧中更新目标的位置，如果成功，就在图像上绘制新的边界框。 总结起来，EmguCV为C#开发者提供了一套强大的工具，可以实现视频播放、动目标检测和跟踪等功能。通过结合不同的算法和技术，我们可以创建复杂的应用，如监控系统、行为分析等。学习和掌握EmguCV不仅可以提升你的编程技能，还能打开计算机视觉领域的广阔应用前景。

Emgu CV是一个开源的计算机视觉库，它封装了OpenCV，并提供了与.NET Framework的接口，使得C#、VB.NET等编程语言可以方便地进行图像处理和计算机视觉应用开发。在这个"利用Emgu播放视频"的例子中，我们将探讨如何使用Emgu CV在C#环境下播放视频文件。 你需要在项目中引用Emgu CV相关的DLL文件，这些通常可以在安装Emgu CV后在bin目录下找到。包括如Emgu.CV、Emgu.CV.UI、Emgu.CV.Util等，它们提供了Emgu CV的基本功能和用户界面支持。 接着，我们需要导入必要的命名空间： ```csharp using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.UI; ``` 然后，创建一个VideoCapture对象来加载视频文件。VideoCapture类是Emgu CV用于读取视频的类，它的构造函数接受视频文件的路径作为参数： ```csharp VideoCapture capture = new VideoCapture("path_to_your_video_file"); ``` 确保替换"path_to_your_video_file"为实际的视频文件路径。 为了播放视频，我们需要一个窗口来显示每一帧。可以创建一个ImageViewer对象： ```csharp ImageViewer viewer = new ImageViewer(); ``` 在程序的主循环中，使用VideoCapture的QueryFrame方法获取每一帧，并将其显示在ImageViewer上： ```csharp while (true) { Mat frame = capture.QueryFrame(); if (frame == null) break; // 如果没有更多帧，退出循环 viewer.Image = frame; viewer.Show(); } ``` 这段代码会一直运行，直到视频播放完毕。为了添加停止和暂停功能，你可以添加按键事件处理，例如，使用`viewer.Close()`来关闭窗口并停止播放。 此外，Emgu CV还提供了许多其他功能，如图像处理（滤波、边缘检测等）、特征检测（SIFT、SURF等）和物体识别。在处理视频时，可以结合这些功能进行更复杂的操作，比如实时分析视频流中的特定对象。 总结来说，这个"利用Emgu播放视频"的例子展示了如何在C#中使用Emgu CV库加载、播放视频文件，并在窗口中显示每一帧。通过进一步学习和探索Emgu CV的其他功能，你可以构建出更复杂的计算机视觉应用，例如视频分析、人脸识别等。在实践中，不断熟悉Emgu CV的API，结合你的需求，可以实现丰富的图像和视频处理功能。

随着短视频平台的兴起，抖音作为其中的佼佼者，拥有海量的用户和内容。在这样的背景下，内容创作者和营销人员急需有效工具来管理和优化他们在抖音上的内容。为了满足这一需求，市场上出现了一些工具，如“抖音一键批量下载无水印视频 + 一键提取抖音视频文案工具”，其功能主要集中在两个方面：下载无水印视频和提取视频文案。 下载无水印视频是一个对内容创作者极其有用的功能。通常，当用户在抖音等平台上观看视频时，会看到带水印的视频，这会降低观看体验和内容的美观度。而通过该工具，用户可以批量下载不带抖音水印的原视频，方便进一步编辑、制作或者作为素材使用。这种批量下载功能大大提高了工作效率，尤其对于经常需要处理大量视频资料的用户来说，节省了大量的时间和精力。 提取视频文案的功能同样具有很大的实用价值。短视频通常会搭配一段吸引人的文案，这对视频内容的传播和观众的吸引起到了关键作用。通过一键提取功能，用户可以快速获得视频中出现的文案，从而对文案进行分析、学习或用于其他营销和创作活动。尤其对于进行市场调研或寻找创意灵感的用户来说，这种功能无疑提供了极大的便利。 该工具的出现，无疑是对抖音内容创作者和营销人员的一大福音。它解决了他们在处理视频素材和文案时的痛点，提高了工作和创作的效率。同时，对于维护品牌形象、制作高质量内容以及进行有效的市场推广都具有不可忽视的作用。 随着社交平台内容的不断丰富，对于能够提升内容质量、优化发布流程的工具的需求也日益增长。这款工具的出现，正是迎合了市场和用户需求的产物。未来，我们可以预见更多类似工具的出现，它们将在提升用户体验、优化内容管理等方面发挥更加重要的作用。 【】