为了在Qt上使用PCL的点云库，费老牛劲基于MinGW编译器编译成功了PCL1.12.0库及PCL依赖的boost、VTK库，亲测可以在Qt5以上的版本中使用，提供能在Qt运行的测试工程QtPcl，欢迎一起学习交流

基于 Android 的智能家居系统设计客户端及云服务器的实现 本篇论文设计了一种基于 Android 的智能家居系统，通过 ZigBee 技术实现家居设备的无线组网和远程监控。该系统由客户端和云服务器两部分组成，客户端负责收集家居设备的信息和数字视频，并将其传输到云服务器上；云服务器则负责对收集到的信息进行处理和识别，如入侵检测、人脸检测和识别等。 智能家居系统的设计目标是为了提高家居生活的舒适性、安全性和便捷性。该系统可以提供全方位的信息交换功能，帮助家庭与外部保持信息交流通畅，优化人们的生活方式，增强家居生活的安全性，甚至为各种能源费用节约资金。 为了实现智能家居系统，论文采用了多种技术，包括 ZigBee 技术、Android 技术、云服务器技术等。 ZigBee 技术是一种低功率、低成本的无线通信技术，适合家居设备的无线组网。Android 技术则用于开发客户端应用程序，云服务器技术则用于处理和存储家居设备的信息。 智能家居系统的设计包括了多个部分，包括家居设备的选择、ZigBee 无线组网的设计、Android 客户端的开发、云服务器的设计和实现等。家居设备的选择主要考虑了设备的功率、尺寸、价格等因素，选择了适合家居环境的设备。ZigBee 无线组网的设计主要考虑了网络的可靠性、安全性和扩展性。Android 客户端的开发主要考虑了用户界面、数据传输和处理等方面。云服务器的设计和实现主要考虑了数据存储、处理和识别等方面。 本篇论文设计了一种基于 Android 的智能家居系统，通过 ZigBee 技术实现家居设备的无线组网和远程监控，该系统可以提供全方位的信息交换功能，帮助家庭与外部保持信息交流通畅，优化人们的生活方式，增强家居生活的安全性，甚至为各种能源费用节约资金。 关键词：智能家居、ZigBee 技术、Android 客户端、云服务器、家居设备、无线组网、远程监控、信息交换、智能家居系统。

双目相机技术是计算机视觉领域中的重要组成部分，它主要用于实现三维空间信息的获取。通过同时拍摄同一场景的两幅图像，双目相机可以计算出物体的深度信息，从而实现三维重建和点云恢复。本教程将围绕双目相机的标定、校正、点位恢复、视差图和深度图的生成以及点云构建等方面进行详细阐述。 **一、双目相机标定** 双目相机标定是获取其内参和外参的过程，以便精确地将二维图像坐标转换为三维空间坐标。内参包括焦距、主点坐标等，外参则涉及相机间的相对位置和姿态。常用的标定方法是使用棋盘格图案，通过对多个不同角度拍摄的图像进行处理，求解相机参数。OpenCV库提供了便捷的相机标定工具，可以简化这一过程。 **二、相机校正** 校正主要针对镜头畸变，包括径向畸变和切向畸变。双目相机的每只“眼睛”都需要单独进行校正，以确保图像的准确性。校正过程通常通过多项式模型来拟合畸变，并生成校正后的图像。这一步对于后续的特征匹配和深度计算至关重要。 **三、点位恢复** 点位恢复是指从双目图像中提取特征点，并计算它们在三维空间中的坐标。需要对两幅图像进行特征检测（如SIFT、SURF或ORB），然后进行特征匹配。匹配的特征点对可用于三角测量，通过最小化重投影误差来求解每个匹配点的三维坐标。这一步涉及几何三角法，是双目视觉的核心算法。 **四、视差图与深度图** 视差图是双目视觉中计算出来的关键结果，表示对应像素在两幅图像间的水平偏移，而深度图则反映了每个像素对应的物体距离。视差图可以通过立体匹配算法得到，如半全局匹配（Semi-Global Matching，SGM）或基于成本聚合的方法。视差图与相机的内参和外参结合，可以进一步转化为深度图。 **五、点云恢复** 有了深度图，我们就可以通过反投影将图像像素转换为三维空间中的点，从而得到点云。点云是三维重建的基础，可以用于各种应用，如3D建模、环境扫描和避障导航。点云数据可以使用PCL（Point Cloud Library）等库进行处理，包括滤波、分割、表面重建等操作。 **六、实际应用** 双目相机技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机、增强现实等领域。例如，在自动驾驶中，双目视觉可以帮助车辆识别前方障碍物的距离和形状；在无人机避障中，通过实时的点云重建可以判断飞行路径的安全性。 双目相机技术涉及多个环节，从标定、校正到点云恢复，每一个步骤都是至关重要的。通过深入理解和实践，我们可以有效地利用双目相机获取三维世界的信息，为实际应用提供强大的技术支持。如果你对这部分代码有所优化，欢迎分享，共同推进计算机视觉的发展。

# 基于Vue 3和移动端技术的网易云音乐移动端开发 ## 项目简介 本项目是一个基于Vue 3和移动端技术的网易云音乐移动端开发模拟项目。主要实现了音乐播放、音乐搜索、个人中心等核心功能。通过本项目，旨在复习Vue 3基础知识、移动端布局以及前端架构搭建等方面的技能。 ## 项目的主要特性和功能 1. Vue 3使用Vue 3构建项目，利用其响应式系统和组合式API进行开发。 2. 移动端布局采用移动端布局设计，适配不同大小的移动设备屏幕。 3. Vant组件库使用vant组件库，提供丰富的UI组件，加快开发速度。 4. Pinia状态管理使用pinia作为状态管理库，实现组件间的状态共享。 5. 音乐播放功能实现歌曲搜索、播放、暂停、切换等功能。 6. 个人中心功能实现用户信息展示、收藏歌曲管理等。 7. 国际化支持通过vuei18n实现多语言切换。 ## 安装使用步骤 1. 复制项目代码 bash

通过Vue.js,JS实现的网易云音乐移动端的仿作在学Vuede 小伙伴可以看看！

仿写网易云音乐：移动端项目

基于FPGA的视觉跟踪系统：单色物体（如乒乓球）跟踪与舵机云台控制，基于Basys3板卡的Vivado工程实现,基于FPGA的视觉跟踪系统，配合舵机云台跟踪单色物体，例如乒乓球。 vivado工程，基于Basys3板卡。 注意：不硬件部分。 ,基于FPGA的视觉跟踪系统; 舵机云台跟踪; 单色物体识别; 乒乓球跟踪; Vivado工程; Basys3板卡。,基于FPGA的视觉跟踪系统：单色物体追踪与舵机云台控制工程实践 FPGA视觉跟踪系统的应用范围广泛，尤其是在需要高速处理和低延迟的场合。本系统主要针对单色物体，例如乒乓球，通过基于Basys3开发板的Vivado工程实现跟踪与控制。在此过程中，系统需识别乒乓球的颜色，从而实现精确的跟踪。实现这一功能，需要对硬件和软件进行紧密结合，但在本例中，重点放在软件工程实现方面。 系统首先需要实现的是对乒乓球这一单色物体的快速识别与定位。这通常通过图像处理技术完成，包括摄像头捕获图像，然后进行图像预处理、颜色分割、边缘检测、目标跟踪等步骤。完成这些步骤后，系统将得到乒乓球的精确位置信息。这在乒乓球等高速运动物体的视觉跟踪中尤为重要，因为运动物体的动态变化对实时处理速度和准确性要求极高。 接下来，系统需要将识别到的目标位置信息，通过控制算法转化为舵机云台的控制指令。舵机云台是视觉跟踪系统中的一个重要组成部分，它的任务是根据系统发出的指令快速调整镜头方向，以实现对乒乓球等运动物体的稳定跟踪。舵机云台的控制一般需要实现精确的角度控制和快速响应，这在硬件设计和控制算法中需要特别注意。 Vivado是Xilinx公司开发的一款强大的FPGA设计工具，它支持从设计、仿真到实现、调试的全流程。在这个项目中，Vivado不仅用于开发系统的基础硬件架构，还要进行相关算法的逻辑实现。系统设计者需要使用Vivado将跟踪算法和舵机云台控制算法用硬件描述语言实现，最终烧录到FPGA芯片中。 Basys3开发板是Xilinx公司推出的一款面向初学者和学生的FPGA开发板。它具有丰富的I/O接口和内置资源，适合作为本视觉跟踪系统的实验平台。开发人员可以在Basys3上进行硬件调试，验证Vivado工程的正确性和稳定性。 整个项目的实现，不仅需要强大的图像处理和控制算法支撑，还需要精确的硬件设计和软件编程。因此，该工程是一个跨学科的综合实践项目，它涵盖了数字电路设计、FPGA编程、图像处理、控制理论等多个领域的知识。 在文档方面，项目产生的文件包括HTML、Word文档和文本文件等多种格式。这些文档详细记录了视觉跟踪系统的开发过程、实施步骤和应用场景分析。通过阅读这些文件，可以了解到系统是如何一步步实现对乒乓球等单色物体的识别和跟踪的，以及在实际应用中所遇到的挑战和解决方案。 基于FPGA的视觉跟踪系统是一个高度集成的技术项目。它融合了图像处理、硬件设计、实时控制等多个领域的先进技术和理念。通过该系统，可以实现对单色物体如乒乓球的快速精确跟踪，并配合舵机云台完成动态目标的实时跟踪，显示出FPGA在高速实时处理方面的巨大优势。

本代码是基于ros2框架，调用海康的linux 64的sdk，编写的云台控制与视频显示，包含c与python两部分代码，c代码主要是参数服务器，python两个文件一个rtsp视频显示，一个是调用ros2的参数服务控制云台转动与调节焦距。

STM32 智能家居项目是一种基于 STM32 微控制器的智能家居解决方案，它利用STM32微控制器的丰富的外设、低功耗特性和高性能，结合传感器、执行器、通信模块等硬件设备，以及相应的软件算法，实现了对家庭环境的智能监控、远程控制和自动化管理。 以下是 STM32 智能家居项目的一般架构和功能特点： 传感器和执行器集成：STM32 微控制器与各种传感器（如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、人体红外传感器等）和执行器（如继电器、舵机、电机驱动器等）进行集成，以实现对家庭环境参数的实时监测和控制。 通信模块支持：STM32 微控制器支持各种通信协议和模块，如 Wi-Fi 模块、蓝牙模块、LoRa 模块等，通过这些通信模块，智能家居设备可以实现与手机、电脑、云服务器等终端的连接，实现远程监控和控制。 用户界面设计：智能家居项目通常具有一个用户界面，可以是手机 App、网页应用或者物理按钮等，用于用户与智能家居系统进行交互和控制。 智能控制算法：STM32 智能家居项目通常会配备一些智能控制算法，用于根据传感器数据和用户输入，对家庭环境进行自动化控制和优化，如温度自动调节。