Qt on Android核心编程...............................................

qt-opensource.002

qt读写xml，导入可直接使用，有3个函数，分别是创建、读xml、写xml，都是静态的。写文件时，如果xml中有内容会被清除重新写入。

在使用QT开发软件时，难免遇到需要将软件的输出信息输出到PDF文档中，对于没有使用过QT导出PDF的人遇到这样的情况，需要先查资料学习QT导出PDF的方法，会浪费一部分时间。此列使用简洁的代码描述实现QT导出多页PDF，简单易懂，可快速助于学习。 其大致原理是使用QPainter在QPrinter的区域中绘制文字、图片、表格、图形等类容，并通过新建页实现多页绘制，最终以PDF格式导出为文件。

CHS视频修复程序QT版简介 1、程序界面简洁，基本上一路回车即可。 2、支持所有mp4、 mov、3gp等QT封装结构的视频。 3、支持索尼、佳能、松下、尼康、三洋摄像机、运动相机、行车记录仪、RED专业摄像机等标清和高清类的视频文件。 4、支持断电、误覆盖、底层损坏等故障的有效修复。 5、支持批量修复。 6、支持自动保存、加载、继续扫描等多种智能模式。 7、支持试用播放。 8、修复后的文件可以正常播放、编辑。

简易c++日志库 可以支持基本的日志库使用，同时支持向每日日志和循环日志中记录日志内容 使用spd的多线程模式，线程安全， spdlog直接使用头文件，无cpp，支持后续的进一步开发 每日日志：在单独的文件夹中生成 每天自动生成日志，现策略为检测到文件数量超过30个时自动删除之前的文件 循环日志：在单独的文件夹中生成 日志文件存储在固定的文件夹中，每个5mb，最多存储10个，存储满后会向之前的文件中存储日志数据

在VS项目里添加新Qt界面，经过本人实战探索而总结出来的，如果方法不当，容易产生很多难以调试的错误。

基于Python+Opencv的车牌识别系统 用python3+opencv3做的中国车牌识别，包括算法和客户端界面，只有2个文件，surface.py是界面代码，predict.py是算法代码，界面不是重点所以用tkinter写得很简单。 使用方法： 版本：python3.4.4，opencv3.4和numpy1.14和PIL5 下载源码，并安装python、numpy、opencv的python版、PIL，运行surface.py即可 算法实现： 算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM， opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c++版本。由于训练样本有限，你测试时会发现，车牌字符识别，可能存在误差，尤其是

包括：haarcascade_eye.xml、haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml、haarcascade_frontalcatface.xml、haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_lefteye_2splits.xml、haarcascade_lowerbody.xml、haarcascade_profileface.xml、haarcascade_smile.xml、haarcascade_upperbody.xml等

因需要使用openCV 32位库，官方只提供64位库，踩了不少坑，编译好了这个库，让有这方面需要的朋友少踩些坑，供大家使用