opencv安装时需要下载的一个包ippicv_linux_20151201.tgz

使用Qt Creator（9.0.2、11.0.0）直接加载工程文件（cryptopp880.pro），选择MinGW构建（如需MSVC构建请参考博文）。建议Qt 5.15.2及以上版本，采用Release-x64构建。 已剔除无效代码（测试和验证等），经测试，编译过程正常，输出动态链接库引用正常。 无需再进行其他设置，直接【重新构建】即可。

基于RTP的H263视频传输测试例子，环境VS2005+opencv2.2+jrtplib+h263编解码，其中除了Opencv以外，其他库文件以及头文件都包括在内，opencv需要额外安装或者加入使用的3个库core，highgui，imgproc

在qt平台下实现 模拟指针式时钟的显示 调用系统时间

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

研究Qt的cookie使用，主要结合Django处理登录流程，包括csrf验证等。另外Nginx接收上传文件结束后通知Django后端，Django获取所需文件名等信息存数据库。

NotEnoughAV1Encodes-Qt 适用于AV1编码器Linux GUI-AOMENC，RAV1E和SVT-AV1 对于Windows用户，请签出非Qt版本： 开发进度： 基于场景的分割（FFmpeg） 块分割 多线程 使用QThread的多线程 基本的aomenc编码 基本的rav1e编码 基本的SVT-AV1编码 高级Aomenc设置 进阶rav1e设定 SVT-AV1的高级设置 保存并加载自定义预设 基本音频编码 高级音频编码 （基本字幕支持） 批次编码

是配套代码，不是书籍。Python OpenCV从入门到精通(代码) ，学习专用，配套用书，AI人工智能首选

# 功能分析（需求分析） 1. 基于QT平台，使用OpenGL进行obj文件加载显示； 2. 使用鼠标对场景进行缩放、移动、旋转交互； 本资源有对应的项目介绍，详见同名CSDN博文。《基于QT使用OpenGL，加载obj模型，进行鼠标交互》 本项目资源整体框架简单，清晰，适合初步学习使用。 基于QT的QOpenGLWidget类进行派生，对鼠标事件进行重载，使用OpenGL可编程渲染模式开发，涉及着色器程序的编写，并进行了相机、渲染器、物体类的抽象。还编写了obj文件解析类，同时还可以基于本框架进行stl文件类的编写。资源还包含两个obj测试文件，一个是小兔子bunny.obj，一个是跑车Cayman_GT.obj。 使用开发环境：qt5.15.2, MSVC2019_64bit；使用mingw也可以运行

QT多线程的实现方式：QThread run优雅的创建与退出QT多线程 https://blog.csdn.net/qq_43445867/article/details/132797225