源代码是针对最新版的c++ GUI QT4编程一书的, 源码分为windows和Linux/unix版本, 欢迎下载, 有问题请call me

为了解决官网下载OpenCV比较慢，所以上传了这个资源包 这个资源包里包含了 opencv-4.8.0-windows.exe : windows下的包 opencv-4.8.0-android-sdk.zip : Android下的包 opencv-4.8.0.zip : openCV的源码 具体openCV的使用，可以看我的博客 : https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131911635

64位windows平台默认不安装Access的64位ODBC驱动，此下载将安装一系列组件，帮助在现有的 Microsoft Office 文件（例如 Microsoft Office Access 2010（*.mdb 和 *.accdb）文件和 Microsoft Office Excel 2010（*.xls、*.xlsx 和 *.xlsb）文件）与其他数据源（例如 Microsoft SQL Server）之间传输数据。还支持与现有文本文件建立连接。 此外，还会安装 ODBC 和 OLEDB 驱动程序，供应用程序开发人员在开发与 Office 文件格式连接的应用程序时使用。

使用OpenCvSharp中的图像处理函数，实现平移、旋转、镜像、映射等功能，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。

Pyqt for python2.7 win

qt实现的html格式转换成pdf格式，并进行存储，代码量很小，而且结构清晰、易懂，里面包括源码和例子，资源不错。

1、QTWebEngine典型例子的应用。2、QT UI菜单栏及工具栏设计。3、模拟webbrowser，信号和槽机制的使用

实现步骤： 分析训练数据，提取图片HOG特征。 训练分类器 应用滑动窗口(sliding windows)实现车辆检测 应用热力图(heatMap)过滤错误检测(false positive) 分析训练数据，提取图片HOG特征 训练数据为64x64x3的RBG图片，包含车辆与非车辆图片两类，车辆图片8792张，非车辆图片8968张。 车牌图片数据预处理操作 数据集中的照片需要进行车牌定位、二值化、调整角度、最后分割成单个字符才可用于模型训练的字符集。将分割好的字符图片分别存放在对应的文件夹中，以便后续训练工作。在进行车牌定位时，考虑不同拍摄环境下所拍摄的图片质量参差不齐，传统的利用边缘检测算法进行定位的方法会出现较大偏差，所以利用颜色再定位的方法，对Sobel定位后的区域进行边界缩小，提高定位的准确性. 车牌字符分割以及特征提取字符分割过程包括对定位到的车牌图块灰度化、二值化、投影分析、去上下边框、根据阈值进行分割，得到用于识别的字符块。分割后的图块需要进行特征提取，才可以用于SVM训练与识别 SVM算法在车牌识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种建立在统计学习理论基础上的分类方法

平台linux，开发环境QT5.11.0，FMOD版本fmodstudioapi11009linux

在本文中，我们开始创建自定义对象检测模型的过程。