Qt+OpenCV图像视觉框架全套源码上位机源码 工具可扩展。 除了opencv和相机sdk的dll，其它所有算法均无封装，可以根据自己需要补充自己的工具。 基于 Qt5.14.2 + VS2019 + OpenCV 开发实现，支持多相机多线程，每个工具都是单独的 DLL，主程序通过公用的接口访问以及加载各个工具。 包含涉及图像算法的工具、 逻辑工具、通讯工具和系统工具等工具。

估计很多人在用QT写opencv，到了release版本的时候会因为各种问题焦头烂额，尤其是这个libgomp-1.dll。建议使用qt-opensource-windows-x86-mingw530-5.8.0的小伙伴们在碰到了release版本缺少libgomp-1.dll时使用~以免造成读写错误和找不到API接口

opencv 455版本java语言依赖库 linux环境so文件

重新编译该博主源码：https://blog.csdn.net/weixin_42176639/article/details/96164409#comments_26386228 编译环境为VS2022、.NET 7

julia开发环境安装——VS code扩展和JuliaPro两种方式-附件资源

解决了Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题，实现将onnx模型的动态输入转成静态，可配合文章来理解https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/133755348

SLAM十四讲依赖 Ceres、g2o优化库，Windows下的编译较为困难。以下为VS的配置以及编译好的 1.头文件 D:\include\Ceres_Install\install\ceres\include;D:\include\Ceres_Install\install\glog\include;D:\include\Ceres_Install\install\gflags\include;D:\include\Ceres_Install\install\suitesparse\include;D:\include\eigen-3.4.0\eigen-3.4.0;D:\include\opencv\opencv\build\include\opencv2;D:\include\opencv\opencv\build\include;$(IncludePath)

《使用xlnt库在C++中生成Excel文件的深度解析》 在当今信息化时代，Excel作为数据处理和分析的重要工具，其使用广泛且深入人心。而在编程领域，如何在C++中生成Excel文件，成为了许多开发者关注的问题。本文将详细介绍如何利用C++封装的xlnt库来实现这一功能，并以VS2015为开发环境进行具体实践。 xlnt库是一个开源的C++库，设计用于读写Microsoft Excel (.xlsx) 文件，提供了丰富的API接口，使得开发者可以轻松地在C++程序中创建、修改和操作Excel工作簿。该库的优势在于其轻量级、易于集成以及对现代C++特性的良好支持，如范围基础for循环、右值引用等。 安装xlnt库是开始使用的第一步。你可以通过Git克隆源代码或者下载预编译的库文件。然后，将库文件添加到你的项目中，确保编译器能够找到对应的头文件和库文件。在VS2015中，这通常涉及到设置项目的包含目录和库目录。 创建Excel文件的基本步骤如下： 1. **初始化工作簿**：使用`xlnt::workbook`类创建一个新的工作簿对象。例如： ```cpp xlnt::workbook workbook; ``` 2. **添加工作表**：工作簿可以包含多个工作表，使用`workbook.add_sheet()`方法添加新工作表。 ```cpp xlnt::worksheet worksheet = workbook.add_sheet("Sheet1"); ``` 3. **设置单元格值**：使用`worksheet.cell()`获取或创建指定位置的单元格，并设置其值。 ```cpp worksheet.cell("A1").value("Hello, World!"); ``` 4. **格式化单元格**：xlnt库提供了多种格式选项，如字体、颜色、对齐方式等。例如，设置单元格的字体为红色： ```cpp worksheet.cell("A1").font().set_color(xlnt::color::red); ``` 5. **保存工作簿**：使用`workbook.save()`方法将工作簿保存为.xlsx文件。 ```cpp workbook.save("output.xlsx"); ``` 在实际项目中，你可能还需要处理更复杂的场景，如读取数据、合并单元格、应用公式、插入图表等。xlnt库都提供了相应的接口供你调用。例如，读取单元格值： ```cpp std::string value = worksheet.cell("A1").value(); ``` 合并单元格： ```cpp worksheet.merge_cells("A1:B2"); ``` 插入公式： ```cpp worksheet.cell("C1").value("=A1+B1"); ``` 在使用xlnt库时，需要注意的是，由于xlnt库是C++11标准，因此确保你的编译器支持C++11及以上版本。在VS2015中，这通常意味着要开启C++11的编译选项。 在提供的压缩包文件中，`ExcelDLL`可能是一个动态链接库项目，用于封装xlnt库的功能，方便其他项目调用。而`MFC_INITEXCEL`可能是使用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架实现的一个示例，展示了如何在MFC应用程序中集成xlnt库生成Excel文件。 总结，xlnt库为C++开发者提供了一种高效、便捷的方式来处理Excel文件，通过其丰富的API，可以轻松实现各种复杂的功能。在VS2015环境下，借助提供的示例项目，我们可以快速上手并应用到实际项目中，提升工作效率。

**颜色分割技术** 颜色分割是图像处理中的一个重要环节，它旨在将图像划分为多个具有不同颜色特征的区域。在这个项目中，我们利用了K-means聚类算法来实现这一目标，该算法是一种无监督学习方法，能够根据像素点的颜色属性将其分组。 **Qt框架** Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛用于创建桌面、移动和嵌入式应用程序。在这个项目中，Qt被用作用户界面（UI）的构建工具，允许用户加载图像并展示分割结果。Qt库提供了丰富的图形用户界面组件，使得开发者可以轻松创建美观且功能丰富的应用。 **OpenCV库** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在这个项目中，OpenCV用于处理图像数据，执行颜色空间转换、像素操作等，为K-means算法提供基础支持。 **K-means算法** K-means算法是一种常见的聚类方法，其基本思想是通过迭代找到最佳的聚类中心，将数据点分配到最近的聚类中心所属的类别。在颜色分割中，每个像素点被视为一个数据点，它的颜色（RGB或HSV等颜色空间的值）作为特征。K-means算法可以自动将像素分成几个颜色相似的簇，从而实现颜色区域的划分。 **C++编程** 本项目使用C++语言编写，这是计算机科学中广泛使用的面向对象编程语言，特别适合系统软件和高性能应用的开发。C++的效率和灵活性使得处理大量图像数据时性能优秀。 **项目结构与文件** "ColorSegmentation-master"这个压缩包可能包含以下内容： 1. **源代码文件**：可能包括主程序文件（如`main.cpp`），用于调用Qt和OpenCV函数实现图像加载、颜色分割和显示结果。 2. **头文件**：定义了相关类和函数的接口，方便代码组织和复用。 3. **资源文件**：可能包含Qt UI设计的`.ui`文件，以及项目所需的其他资源如图标、配置文件等。 4. **构建脚本**：如`Makefile`或Qt的`.pro`文件，用于编译和链接项目。 5. **示例图像**：可能包含用于测试和演示的图像文件。 **项目实现流程** 1. **图像加载**：用户通过Qt界面选择图像，代码读取图像数据。 2. **颜色空间转换**：通常会将RGB图像转换为HSV空间，因为HSV更能反映人类对颜色的感知。 3. **预处理**：可能包括降噪、归一化等步骤，以优化K-means的效果。 4. **K-means聚类**：设置K值（颜色簇的数量），初始化聚类中心，然后进行迭代直到满足停止条件。 5. **像素分配**：根据像素点到聚类中心的距离，将像素分配到相应的簇。 6. **生成分割图**：根据聚类结果，创建新的图像，其中每个像素点的颜色代表其所属的簇。 7. **显示结果**：在Qt界面上展示原始图像和分割后的图像，供用户查看和比较。 此项目为学习和实践颜色分割以及K-means算法提供了一个很好的平台，同时展示了如何结合Qt和OpenCV进行图像处理应用的开发。通过理解并修改这个项目，开发者可以进一步探索图像处理的其他领域，如物体检测、图像识别等。

大恒相机SDK进行一些功能的延伸，回调取图，相机状态查询，复位。