QTPlayer 是一个基于QT库、OpenGL图形库以及FFmpeg多媒体框架开发的全景视频播放器。这个项目结合了三个强大的技术工具，旨在提供高效且功能丰富的全景视频体验。 我们来了解一下QT，全称为Qt，这是一个跨平台的应用程序开发框架，由Trolltech公司（现为The Qt Company）开发，现在属于Digia集团。QT支持多种操作系统，如Windows、Linux、macOS、Android和iOS等，提供C++和QML两种编程语言。它包含了丰富的GUI组件，使得开发者能够方便地构建用户界面，同时提供了网络、数据库、XML处理等功能，是开发桌面和移动应用的理想选择。 OpenGL，全称Open Graphics Library，是一个开放源代码的图形库，主要用于渲染2D和3D图形。在QTPlayer中，OpenGL被用来处理视频的渲染工作，特别是全景视频的展示，因为它可以提供高效的硬件加速和先进的图形处理能力，使视频播放更加流畅。 FFmpeg，则是一个开源的多媒体处理框架，包含了音频、视频的编码解码、转码、流处理等功能。在全景视频播放器中，FFmpeg起到了至关重要的作用，它负责解析和解码视频文件，提取视频流并将其转化为可以在OpenGL中渲染的数据格式。 QTPlayer的实现可能包括以下几个关键部分： 1. **视频加载**：使用FFmpeg读取和解码视频文件，这涉及到容器格式（如MP4、MKV等）的解析，以及编码格式（如H.264、VP9等）的解码。 2. **全景视频处理**：全景视频通常需要特殊的处理，比如Equirectangular到立方体贴图的转换，以适应OpenGL的渲染。这一步可能涉及到图像处理算法。 3. **OpenGL渲染**：使用OpenGL将处理后的视频帧绘制到屏幕上。这包括设置视口、投影矩阵、纹理坐标等，以实现全景效果的正确显示。 4. **用户交互**：QT库提供用户界面组件，允许用户通过鼠标或触摸操作控制视角，例如平移、缩放和旋转全景视频。 5. **性能优化**：为了确保流畅播放，可能会采用双缓冲技术，以及利用GPU进行视频解码和渲染的硬件加速。 6. **多平台支持**：由于QT和FFmpeg的跨平台特性，QTPlayer可以在多个操作系统上运行，只需要适配相应的系统API即可。 7. **扩展性**：作为一款开源软件，QTPlayer可能还支持插件机制，允许用户添加自定义的解码器、编码器或者特效。 通过QTPlayer，开发者和用户可以享受到高质量的全景视频播放体验，同时也为学习和研究多媒体处理、图形编程和跨平台应用开发提供了宝贵的实例。

项目是用QT5.12开发的基于OpenGL的3维地球项目，同时包含了ImGUI库。暂时没有做地图分级功能。

： 为提高农业大棚种植效率、减少管理成本，设计了远程监控系统，用于对温湿度、光照 强度、土壤电导率和盐度等农作物生长环境参数进行监控．本地端以STM32单片机为核心，使用 Modbus-RTU 协议对大棚内部环境参数进行采集，根据传感器返回的数据以一定决策通过控制继电 器的方式使大棚内部的环境参数维持在适合农作物生长的范围内，同时系统可实现自动/手动切换 控制．以RGB触摸屏为交互界面，使用ESP8266与远端（PC机）进行通信．远端使用QT开发平台实 现对大棚内部环境参数的远程监视．经过软硬件测试，系统具有安全、稳定、低成本等优点，可以保 证大棚内部的环境维持在适合作物生长的水平． ### 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统设计 #### 系统概述 本系统设计旨在提高农业大棚种植效率、降低管理成本，通过构建远程监控系统来监测农业大棚内的环境参数，包括温湿度、光照强度、土壤电导率和盐度等，确保农作物能在最佳条件下生长。 #### 关键技术与组件 - **STM32单片机**：作为本地端的核心控制器，负责数据采集与处理。 - **Modbus-RTU协议**：用于传感器与STM32之间的通信，简化了数据交换过程。 - **继电器控制**：根据传感器数据调整环境参数，确保大棚内条件适宜作物生长。 - **自动/手动切换**：提供了灵活的操作模式，便于根据不同需求调整。 - **RGB触摸屏**：作为用户交互界面，显示实时环境数据及系统状态。 - **ESP8266**：用于实现本地端与远程端（PC机）间的无线通信。 - **QT开发平台**：远程监控软件的开发环境，实现远程数据监测功能。 #### 系统架构 - **硬件总体设计**：整个系统由三个主要部分组成： - 以STM32为核心的大棚作物生长环境监控模块。 - 本地端与远程终端（QT平台）之间的数据通信。 - 远程终端的数据显示。 - **系统硬件设计**： - **STM32F429BIT6最小系统电路**：包括供电电路、复位电路、外部晶振电路、启动模式选择电路和下载电路等。这些组件共同构成了STM32的最小系统，确保其正常运行。 - **环境传感器**：包括但不限于温湿度传感器、光照强度传感器、土壤温湿度传感器、土壤电导率传感器等，用于收集大棚内的环境参数。 - **人机交互外设**：RGB触摸屏作为用户界面，方便用户查看环境数据和操作设备。 - **无线通信模块**：采用ESP8266实现本地端与远程端之间的数据传输。 - **执行机构**：如风扇、加热器、灌溉系统等，通过继电器控制实现对环境参数的调节。 #### 功能特点 - **数据采集与处理**：通过各种传感器实时采集大棚内的环境数据，STM32对数据进行分析处理后，根据预设的阈值控制相应的执行机构。 - **远程监控**：用户可通过QT平台远程查看大棚内的环境参数，便于及时了解作物生长情况并采取措施。 - **自动与手动模式切换**：系统支持自动和手动两种控制模式，自动模式下系统会根据预设参数自动调整环境条件，手动模式则允许用户直接控制执行机构。 - **用户界面友好**：通过RGB触摸屏提供直观的用户界面，使得系统易于操作和维护。 - **高性价比**：系统设计考虑到了成本效益，通过合理的硬件选型和软件优化，实现了较低的成本投入。 #### 实际应用价值 该远程监控系统的成功设计和实现，对于提升农业大棚的管理水平有着重要意义。它不仅能够有效减少人力成本，还能通过精确控制环境参数促进作物健康生长，进而提高产量和质量。此外，系统的可扩展性和灵活性也为后续的功能升级和应用扩展提供了可能，有助于推动智慧农业的发展。 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统是一种实用且高效的解决方案，能够显著提高农业生产的效率和可持续性。

**Qt项目介绍** 本文将深入探讨使用Qt框架开发的一个实用串口调试助手工具。这个项目不仅提供了基础的串口通信参数设置，还包含了文件发送、中文字符支持、16进制传输以及时间戳记录等功能，使得它在工程实践中非常有用。同时，该项目也适合作为学习和提升Qt编程技能的实践案例。 **串口通信基础** 串口通信是设备间通过串行接口进行数据传输的方式，常见的串口标准有RS-232、RS-485等。在Qt中，我们可以利用QSerialPort类来实现串口操作。QSerialPort类提供了打开、关闭串口，设置波特率、数据位、停止位、校验位以及读写数据的方法。 **Qt串口调试助手功能详解** 1. **基本通信参数设置**：用户可以设置串口的波特率（如9600、115200等）、数据位（通常为8位）、停止位（1位或2位）和校验位（无校验、奇校验、偶校验）。这些参数应根据与目标设备的通信协议进行配置。 2. **文件发送**：该功能允许用户选择本地文件并将其内容通过串口发送出去。这在需要批量发送大量数据或执行特定命令序列时非常有用。文件内容可以是文本格式，也可以是二进制数据。 3. **中文支持**：在串口通信中处理中文字符可能需要特殊处理，因为中文字符通常占用多个字节。Qt的QTextCodec类可以帮助我们正确编码和解码中文字符，确保它们在串口通信中能被正确识别。 4. **16进制发送**：除了文本模式，调试助手还支持16进制模式发送数据。在某些场合，如调试底层硬件或传输二进制数据时，16进制模式更为方便。 5. **获取当前时间戳**：在接收和发送数据时记录时间戳，可以帮助开发者分析数据传输的实时性，了解数据到达和发送的具体时刻。 6. **保存接收数据**：接收的数据可以被保存到文件中，以便后续分析或记录日志。这通常涉及文件I/O操作，Qt提供了QFile和QTextStream等类方便进行文件读写。 7. **辅助计算器**：作为一个附加功能，项目中可能包含了一个简单的计算器，帮助用户快速计算相关数值，进一步增强其实用性。 **Qt编程实践** 这个项目对于Qt初学者来说是一个很好的实践平台，涵盖了图形界面设计、事件处理、文件操作、网络通信等多个方面。通过这个项目，你可以学习如何使用QSerialPort进行串口通信，如何设计和布局UI，以及如何结合信号和槽机制实现界面与逻辑的交互。 "Qt项目(1)Qt实现串口调试助手"是一个功能丰富的串口通信工具，不仅在实际工作中有其价值，也是提升Qt编程技能的宝贵资源。无论是用于实际工程还是学习提升，都值得深入研究和实践。

QT中文参考文档是一份详尽的资源，专为在编程中使用QT框架的开发者提供指导和支持。QT是一个跨平台的应用程序开发框架，由Qt Company维护，广泛应用于桌面、移动和嵌入式系统的软件开发。这份中文参考文档包含了QT库的所有核心组件、模块、类和函数的详细说明，帮助开发者理解并熟练运用QT进行编程。 QT的核心概念包括以下几个方面： 1. **QT类库**：QT拥有丰富的类库，涵盖了窗口系统、网络通信、多线程、数据库连接、XML处理、多媒体支持等各个领域。例如，`QWidget`是所有用户界面对象的基础，而`QApplication`管理应用程序的生命周期和事件循环。 2. **信号与槽**：QT独特的信号与槽机制是其一大特色，它允许对象间的通信。当一个对象的某个状态发生改变（发出信号），其他对象可以通过连接到这个信号来执行相应的操作（槽函数）。 3. **模型/视图/控制器（MVC）**：QT采用MVC设计模式，使得数据和界面分离，便于数据管理及界面更新。例如，`QTableView`、`QListModel`等类用于展示数据模型。 4. **布局管理**：QT提供了强大的布局管理器，如`QHBoxLayout`、`QVBoxLayout`和`QGridLayout`，帮助自动调整控件的位置和大小，适应不同屏幕尺寸。 5. **国际化与本地化**：QT支持多语言环境，`QLocale`和`QTranslator`类可以帮助开发者实现应用的国际化。 6. **图形视图框架**：QT的`QGraphicsView`和`QGraphicsScene`类可用于创建复杂的2D图形用户界面，支持动画和交互。 7. **网络编程**：QT的网络模块包含`QTcpSocket`、`QUdpSocket`、`QTcpServer`等类，方便进行TCP/IP和UDP通信。 8. **数据库访问**：QT通过`QSqlDatabase`、`QSqlQuery`等类提供对多种数据库系统的支持，如SQLite、MySQL、PostgreSQL等。 9. **XML处理**：`QDomDocument`、`QDomElement`等类用于解析和操作XML文档。 10. **并发编程**：QT提供了线程支持，如`QThread`类，以及并发工具如`QtConcurrent`模块，便于进行多线程编程。 11. **QML**：QTQuick或QML是一种声明式语言，用于创建富媒体和动态用户界面，结合JavaScript可实现强大的图形效果和交互逻辑。 通过QT中文参考文档，开发者可以深入学习QT的每一个细节，了解如何使用这些功能进行实际开发。文档通常会包含类的概述、成员函数说明、示例代码以及相关链接，帮助开发者快速上手和解决实际问题。无论是初学者还是经验丰富的QT开发者，这份中文参考文档都是不可或缺的学习和参考资料。

使用OpenCV的DNN模块部署YOLOv3网络模型，实现图像的目标检测。资源包含了YOLOv3网络的模型文件yolov3.weights、配置文件yolov3.cfg以及标签文件coco.names，下载之后可以直接运行哦！

基于多项式插值的亚像素边缘坐标拟合直线示例, VS2015 MFC. 具体原理可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/103123071

windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... vvvv windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... v windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... windows 环境下使用 cmake+mingw-w64+qt5.10 编译 opencv3.4... 2018-----》

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，用于图像处理和计算机视觉任务，包括缺陷检测。在基于视频流水线的缺陷检测中，我们通常会利用OpenCV的实时处理能力，结合机器学习或深度学习算法来识别生产线上的产品缺陷。本项目提供了一套完整的源代码和视频文件，帮助开发者理解并实现这样的系统。 我们要了解视频流水线的基本概念。视频流水线是指将视频数据连续输入，通过一系列处理步骤，如帧捕获、预处理、特征提取、分类和后处理，来实现目标检测和识别。在这个OpenCV缺陷检测项目中，视频流被分割成单个帧，然后逐帧进行分析。 1. **帧捕获**：OpenCV中的`VideoCapture`类可以用来读取视频文件，每一帧都被当作一个图像处理。通过设置适当的参数，我们可以控制帧的捕获速度和质量。 2. **预处理**：预处理阶段包括去噪、增强对比度、灰度化等操作，以提高后续处理的效果。例如，可以使用`GaussianBlur`进行高斯滤波去除噪声，`cvtColor`函数转换为灰度图像。 3. **特征提取**：特征提取是识别关键信息的关键步骤。OpenCV提供了多种特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。在这个项目中，可能会用到边缘检测算法，如Canny或Hough变换，来识别可能的缺陷边缘。 4. **分类器训练与应用**：为了识别缺陷，我们需要一个分类器，这可以是传统机器学习模型（如支持向量机SVM）或者深度学习网络（如YOLO、SSD）。项目源代码可能包含了训练好的模型，通过`cv2.ml`模块加载SVM模型，或者使用`dnn`模块加载深度学习模型。 5. **目标检测**：利用训练好的分类器对每个帧进行预测，找出可能的缺陷区域。这一步可能涉及滑动窗口或锚框策略，以及非极大值抑制（NMS）来消除重复检测。 6. **后处理**：将检测到的缺陷区域进行可视化，通常会用矩形框标出，并可能显示缺陷类型和置信度。`rectangle`函数可以用来在图像上画出矩形。 在`Defect-workpiece-identification`这个文件夹中，可能包含以下内容： - `source_code`: 源代码文件，可能有Python脚本，包含了上述流程的实现。 - `video`: 视频文件，用于测试缺陷检测算法。 - `models`: 训练好的分类器模型文件。 - `data`: 可能包含训练和测试用的图像或标注数据。 - `readme.md`: 项目的说明文档，详细解释了如何运行和使用代码。 通过研究这个项目，开发者不仅可以学习到如何使用OpenCV进行实时视频处理，还能掌握缺陷检测的完整流程，这对于工业自动化和质量控制领域有着广泛的应用价值。

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉功能。在本示例中，我们将深入探讨OpenCV如何实现简单的人脸识别，主要聚焦于使用预训练的Haar级联分类器，如`haarcascade_frontalface_default.xml`。 ### 人脸识别的基本原理 人脸识别是计算机视觉领域的一个经典问题，通常涉及特征提取、人脸检测和匹配等步骤。OpenCV提供了一种基于Haar特征和Adaboost算法的级联分类器来检测图像中的人脸。 #### Haar特征 Haar特征是一种用于图像分析的简单但有效的特征表示方法。它们是由矩形结构组成，可以捕捉图像中的边缘、线和区域信息。例如，水平、垂直和对角线的差异可以帮助检测眼睛、鼻子和嘴巴等面部特征。 #### Adaboost算法 Adaboost（自适应弱分类器组合）是一种机器学习算法，用于构建强分类器。在人脸识别中，Adaboost会从大量弱Haar特征中挑选出能够最好地区分人脸和非人脸的特征，形成一个级联分类器。 ### `haarcascade_frontalface_default.xml` 这个XML文件是预先训练好的级联分类器，包含了多级的决策规则，用于检测图像中的正面人脸。每一级都是一组弱分类器，通过多数表决的方式决定是否为人脸。级联结构的设计使得大部分非人脸区域在早期阶段就被快速排除，减少了后续计算的负担。 ### 使用OpenCV进行人脸识别 在Python中使用OpenCV进行人脸识别，首先需要加载`haarcascade_frontalface_default.xml`文件，然后对输入图像或视频帧进行处理： ```python import cv2 # 加载预训练的人脸检测模型 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像，因为级联分类器通常需要灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在检测到的人脸上画矩形框 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) ``` 上述代码会检测图像中的所有正面人脸，并在每个检测到的人脸上画出绿色矩形框。 ### 扩展应用 除了基本的人脸检测，OpenCV还支持其他复杂的任务，如眼睛、嘴巴的检测，甚至更高级的人脸识别，如使用Eigenfaces、Fisherfaces或LBPH（局部二值模式直方图）算法进行特征提取和识别。这些方法可以帮助我们实现更复杂的应用，比如身份验证、情绪分析等。 OpenCV的人脸识别功能强大且易于使用，结合预训练的级联分类器，使得在各种项目中实现人脸识别变得非常方便。无论是学术研究还是商业应用，OpenCV都是一个值得信赖的工具。