使用OpenCV的DNN模块部署YOLOv3网络模型，实现图像的目标检测。资源包含了YOLOv3网络的模型文件yolov3.weights、配置文件yolov3.cfg以及标签文件coco.names，下载之后可以直接运行哦！

基于多项式插值的亚像素边缘坐标拟合直线示例, VS2015 MFC. 具体原理可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/103123071

windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... vvvv windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... v windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... 2018-----》

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于图像处理和计算机视觉任务，包括缺陷检测。在基于视频流水线的缺陷检测中，我们通常会利用OpenCV的实时处理能力，结合机器学习或深度学习算法来识别生产线上的产品缺陷。本项目提供了一套完整的源代码和视频文件，帮助开发者理解并实现这样的系统。 我们要了解视频流水线的基本概念。视频流水线是指将视频数据连续输入，通过一系列处理步骤，如帧捕获、预处理、特征提取、分类和后处理，来实现目标检测和识别。在这个OpenCV缺陷检测项目中，视频流被分割成单个帧，然后逐帧进行分析。 1. **帧捕获**：OpenCV中的`VideoCapture`类可以用来读取视频文件，每一帧都被当作一个图像处理。通过设置适当的参数，我们可以控制帧的捕获速度和质量。 2. **预处理**：预处理阶段包括去噪、增强对比度、灰度化等操作，以提高后续处理的效果。例如，可以使用`GaussianBlur`进行高斯滤波去除噪声，`cvtColor`函数转换为灰度图像。 3. **特征提取**：特征提取是识别关键信息的关键步骤。OpenCV提供了多种特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。在这个项目中，可能会用到边缘检测算法，如Canny或Hough变换，来识别可能的缺陷边缘。 4. **分类器训练与应用**：为了识别缺陷，我们需要一个分类器，这可以是传统机器学习模型（如支持向量机SVM）或者深度学习网络（如YOLO、SSD）。项目源代码可能包含了训练好的模型，通过`cv2.ml`模块加载SVM模型，或者使用`dnn`模块加载深度学习模型。 5. **目标检测**：利用训练好的分类器对每个帧进行预测，找出可能的缺陷区域。这一步可能涉及滑动窗口或锚框策略，以及非极大值抑制（NMS）来消除重复检测。 6. **后处理**：将检测到的缺陷区域进行可视化，通常会用矩形框标出，并可能显示缺陷类型和置信度。`rectangle`函数可以用来在图像上画出矩形。 在`Defect-workpiece-identification`这个文件夹中，可能包含以下内容： - `source_code`: 源代码文件，可能有Python脚本，包含了上述流程的实现。 - `video`: 视频文件，用于测试缺陷检测算法。 - `models`: 训练好的分类器模型文件。 - `data`: 可能包含训练和测试用的图像或标注数据。 - `readme.md`: 项目的说明文档，详细解释了如何运行和使用代码。 通过研究这个项目，开发者不仅可以学习到如何使用OpenCV进行实时视频处理，还能掌握缺陷检测的完整流程，这对于工业自动化和质量控制领域有着广泛的应用价值。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉功能。在本示例中，我们将深入探讨OpenCV如何实现简单的人脸识别，主要聚焦于使用预训练的Haar级联分类器，如`haarcascade_frontalface_default.xml`。 ### 人脸识别的基本原理 人脸识别是计算机视觉领域的一个经典问题，通常涉及特征提取、人脸检测和匹配等步骤。OpenCV提供了一种基于Haar特征和Adaboost算法的级联分类器来检测图像中的人脸。 #### Haar特征 Haar特征是一种用于图像分析的简单但有效的特征表示方法。它们是由矩形结构组成，可以捕捉图像中的边缘、线和区域信息。例如，水平、垂直和对角线的差异可以帮助检测眼睛、鼻子和嘴巴等面部特征。 #### Adaboost算法 Adaboost（自适应弱分类器组合）是一种机器学习算法，用于构建强分类器。在人脸识别中，Adaboost会从大量弱Haar特征中挑选出能够最好地区分人脸和非人脸的特征，形成一个级联分类器。 ### `haarcascade_frontalface_default.xml` 这个XML文件是预先训练好的级联分类器，包含了多级的决策规则，用于检测图像中的正面人脸。每一级都是一组弱分类器，通过多数表决的方式决定是否为人脸。级联结构的设计使得大部分非人脸区域在早期阶段就被快速排除，减少了后续计算的负担。 ### 使用OpenCV进行人脸识别 在Python中使用OpenCV进行人脸识别，首先需要加载`haarcascade_frontalface_default.xml`文件，然后对输入图像或视频帧进行处理： ```python import cv2 # 加载预训练的人脸检测模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像，因为级联分类器通常需要灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在检测到的人脸上画矩形框 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) ``` 上述代码会检测图像中的所有正面人脸，并在每个检测到的人脸上画出绿色矩形框。 ### 扩展应用 除了基本的人脸检测，OpenCV还支持其他复杂的任务，如眼睛、嘴巴的检测，甚至更高级的人脸识别，如使用Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH（局部二值模式直方图）算法进行特征提取和识别。这些方法可以帮助我们实现更复杂的应用，比如身份验证、情绪分析等。 OpenCV的人脸识别功能强大且易于使用，结合预训练的级联分类器，使得在各种项目中实现人脸识别变得非常方便。无论是学术研究还是商业应用，OpenCV都是一个值得信赖的工具。

博文“基于flask+opencv+sklearn+tensorflow的人脸识别系统”对应的源代码，其中包括前端源代码和后端源代码。

Qt WebAssembly示例 该存储库包含WebAssenbly上Qt的示例和测试用例。 使用Qt for WebAssembly，可以在许多Web浏览器上运行Qt应用程序，而无需任何特殊的服务器要求（不提供wasm文件）。 有关实时演示，请参见 。 包含有关WebAssembly端口Qt的更多信息。 克隆此存储库的注意事项：gh-pages分支包含示例二进制文件。 使用--single-branch克隆可最大程度地减少下载大小。 git clone -b master --single-branch git@github.com:msorvig/qt-webassembly-examples.git 示例类别： html_ html behavior test cases (no Qt usage) emscripten_ emscripten be

用opencv改写的GIMP的颜色增强，Opencv2.4.13Gpu+Cuda8.0.文章参考：http://blog.csdn.net/hyqwmxsh/article/details/77980709。 opencv2.4.13Gpu版：http://blog.csdn.net/hyqwmxsh/article/details/75228886

在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架与海康威视工业相机进行集成，实现图像采集、在线转换为Halcon变量以及实时显示的功能。这个解决方案特别强调了独立封装、多相机支持以及对黑白和彩色相机的兼容性。 Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛用于创建用户界面和其他桌面、移动或嵌入式系统的软件。它提供了丰富的库和工具，使得开发者能够方便地构建图形化界面，并与其他系统组件如硬件设备进行交互。 海康威视是一家全球领先的视频监控产品供应商，其工业相机广泛应用于自动化、检测等领域。这些相机通常提供高速、高分辨率的图像采集能力，适合于精确的机器视觉应用。 将Qt与海康威视工业相机结合，可以实现以下关键功能： 1. **图像采集**：通过海康威视的SDK（Software Development Kit），开发者可以编写代码来控制相机，设置参数如曝光时间、增益等，以获取所需质量的图像。Qt可以作为用户界面，显示实时采集的图像预览。 2. **在线转换为Halcon变量**：Halcon是德国MVTec公司的一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的图像处理算法。在Qt中，可以调用Halcon的API将接收到的图像数据转换为Halcon可识别的变量，以便执行如模板匹配、形状识别等复杂的图像分析任务。 3. **支持多相机**：设计一个灵活的架构，允许同时连接和管理多个海康威视相机。这可能涉及到线程管理和数据同步，确保每个相机的图像数据能正确处理并独立显示。 4. **黑白和彩色相机的支持**：不同的工业应用可能需要不同类型的相机，因此软件需要能够适应黑白和彩色相机。这涉及到处理不同格式的图像数据，并可能调整处理算法以适应不同的颜色空间。 5. **独立封装**：为了提高代码的复用性和维护性，整个流程应该被封装成独立的模块。例如，可以创建一个“相机管理”类，负责与相机的通信和图像处理；一个“Halcon转换器”类，用于将图像数据转换为Halcon变量；还有一个“显示”类，用于在Qt界面中展示图像。 6. **文档与示例**：提供的"联合海康威视工业相机采集在线转变量并显示.html"可能是详细的步骤说明或者代码示例，帮助开发者理解如何实现这一功能。"1.jpg"、"2.jpg"、"3.jpg"可能是截图或者流程图，辅助解释各个步骤。而"联合海康威视工业相机采集在线转变.txt"可能包含了更多技术细节或代码片段。 这个项目展示了如何利用Qt的图形界面和海康威视的硬件能力，结合Halcon的强大图像处理功能，构建一个高效、灵活的工业相机应用。这种集成方案对于自动化生产线、质量检测等应用场景具有重要意义。

**标题解析：** "vs2019 qt tools离线扩展" 指的是Visual Studio 2019中用于支持Qt开发的离线安装工具。这个扩展使得开发者能够在不联网的情况下，通过本地文件来安装Qt相关的开发环境。 **描述详解：** 描述中提到的“vs2019 qt tools离线扩展文件”是一个专门用于Visual Studio 2019的Qt开发工具包。用户下载该文件后，不需要网络连接，只需将其复制到指定目录并执行安装步骤（双击.vsix文件），就能在VS2019中添加Qt的开发支持。安装完成后，重新启动Visual Studio，用户将发现扩展已成功安装，接下来通过设置和配置，即可在Visual Studio环境中愉快地进行Qt应用的开发。 **标签解析：** 1. **qt** - Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，由C++编写，广泛用于创建图形用户界面和其他软件。 2. **源码软件** - 表示这个工具或扩展是开源的，用户可以查看和修改其源代码。 3. **开发语言** - 提醒我们这个扩展是关于编程语言和开发环境的，尤其是针对Qt的开发。 **压缩包子文件的文件名称列表详解：** "qt-vsaddin-msvc2019-2.8.1-rev.06.vsix" 是扩展的安装包文件名，其中： - "qt-vsaddin" 指的是Qt与Visual Studio的集成插件。 - "msvc2019" 表明这是针对Microsoft Visual Studio 2019的版本。 - "2.8.1" 是该插件的版本号，可能包含错误修复和新特性。 - "rev.06" 可能表示这是一个修订版，即6次更新后的版本。 - ".vsix" 是Visual Studio扩展的安装包格式，用于安装Visual Studio的插件和扩展。 **知识点拓展：** 1. **Qt开发环境**：Qt提供了丰富的库和工具，包括图形界面、网络通信、数据库接口等，支持Windows、Linux、macOS等多个操作系统。 2. **Visual Studio Integration**：通过这个扩展，开发者可以在熟悉的Visual Studio IDE中直接编写、调试和构建Qt项目，享受IDE的代码编辑、调试、版本控制等功能。 3. **C++编程**：Qt主要基于C++，因此熟悉C++语法是进行Qt开发的基础。 4. **.vsix格式**：.vsix文件是Visual Studio的扩展安装包，包含了扩展的所有组件和元数据，通过VS的“扩展和更新”工具可以方便地安装和管理这些扩展。 5. **源码开放**：开源意味着用户可以自由查看源代码，理解其工作原理，甚至可以根据需要修改和定制。 6. **离线安装**：对于没有稳定网络环境的开发者，离线安装包是必要的，它减少了对网络的依赖，方便在任何地方安装和更新工具。 以上内容详细介绍了“vs2019 qt tools离线扩展”的相关知识点，包括Qt的开发环境、与Visual Studio的集成、扩展的安装方式以及相关标签的含义，希望能为Qt在VS2019中的开发提供全面的了解。