这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架，项目实现了对五种主要表情（愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶）的实时识别，为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中，TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用，通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出，实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库，为项目提供了友好的图形用户界面，使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目，用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来，无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶，系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法，也具有一定的实用性。例如，可以将这个系统集成到智能监控系统中，实时监测员工或学生的情绪状态，及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试，因此具有较高的稳定性和可靠性。同时，项目采用了模块化设计和易部署性的原则，使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。

十、Qt三维图表.zip

qt qchart绘制动态曲线

资源简介：QT和C++实现CoinFlip，也就是翻转金币的小游戏，按照B站上的教程，自己一个代码一个代码敲的。 关键技术： 1）自定义QPushButton类的使用，包括设置不规则图片样式，设置按钮大小，图片背景的切换。 2）QTimer的使用，项目中多次使用了QTimer，算是比较熟悉了 3）QPainter类的使用 4）QPropertyAnimation类设置动画 5）QSound类设置声音 6）QPixmap类的使用 个人感觉，跟着项目学习是掌握技术最快的方法。

将文件中的 Qt6WebEngine.dll 和 Qt6WebEngineCore.dll 替换掉项目环境目录下的对应文件（对应项目环境目录在项目根路径下的 `venv\Lib\site-packages\PySide6` 或 `venv\Lib\site-packages\PyQt6` 中）

TCP是一种被大多数Internet网络协议（如HTTP和FTP）用于数据传输的低级网络协议，它是可靠的、面向流、面向连接的传输协议，特别适合用于连续数据的传输

qt 适应分辨率，自适应类，可以自适应调整控件字体大小，间距等。 控件和窗口，针对分辨率和窗口变化，进行变化适应。 是布局的不错的补充，利用好了，控件伸缩自如。

利用ffmpeg.exe将avi,flv等格式视频转换成mp4用于在html等播放插件上播放，并且对视频进行截图操作。

博客地址：https://blog.csdn.net/bloke_come/article/details/105119190 有需要下载，杜绝积分浪费

日志记录模块是软件开发中不可或缺的一部分，它能够记录程序运行过程中的各种信息，包括DEBUG， INFO, WARN or WARNING, CRITICAL (alias ERROR),等，方便开发者进行调试和监控。