**基于SeetaFace6框架的Windows下Qt演示程序** 在计算机视觉领域，人脸识别是一个重要的研究方向，而SeetaFace6是一个高效、开源的人脸识别框架。这个框架提供了强大的人脸检测、对齐、识别等功能，广泛应用于学术研究和商业项目。在Windows操作系统中，Qt是一个非常流行的跨平台应用开发框架，它提供了丰富的图形用户界面（GUI）组件和工具，能够方便地创建桌面应用程序。 本项目是将SeetaFace6与Qt结合，构建一个在Windows环境下运行的演示程序。下面将详细介绍如何利用这两个工具进行集成开发。 1. **SeetaFace6框架详解** SeetaFace6包含以下几个核心模块： - 人脸检测：使用深度学习模型快速定位图像中的人脸。 - 人脸对齐：根据检测到的人脸关键点，对人脸进行标准化处理，以便后续处理。 - 人脸识别：通过特征提取和比较，实现对人脸的识别和验证。 2. **Qt框架介绍** Qt采用C++编写，提供了一整套用于开发GUI应用的类库。它支持多种操作系统，包括Windows、Linux、macOS等。在Qt中，可以使用信号和槽机制实现组件间的通信，同时Qt Creator作为集成开发环境，提供了便捷的代码编辑、调试和部署功能。 3. **Qt与SeetaFace6集成** 在Windows环境下，首先需要安装Qt开发环境，然后下载SeetaFace6的源代码和预编译库。接下来，创建一个新的Qt项目，并添加SeetaFace6的库文件到项目的链接器设置中。为了调用SeetaFace6的API，还需要在项目中包含相应的头文件。 4. **设计与实现** - **用户界面**：使用Qt的QGraphicsView和QGraphicsScene组件来显示图像，用户可以选择加载图片或捕获摄像头视频流。设计适当的按钮和菜单项来触发人脸识别操作。 - **图像处理**：在后端，通过SeetaFace6的API进行人脸检测和对齐，然后提取人脸特征并进行识别。这些步骤可以通过自定义的槽函数实现，当用户触发相应操作时被调用。 - **结果展示**：将识别结果以文本或标注在图像上的形式显示出来，增强用户体验。 5. **优化与性能** 考虑到实时性和性能，可以使用多线程技术，将图像处理与用户界面更新分开，避免UI卡顿。此外，可以根据硬件条件选择合适的SeetaFace6模型，平衡识别精度和速度。 6. **调试与测试** 在Qt Creator中，可以使用内置的调试器进行代码调试，确保每个功能模块正常工作。对不同光照、角度和表情的人脸进行测试，确保人脸识别的鲁棒性。 7. **部署与发布** 完成开发和测试后，可以使用Qt的打包工具将应用程序及其依赖项打包为可执行文件，供用户在其他Windows机器上运行。 总结，基于SeetaFace6框架的Windows下Qt演示程序是一个结合了先进人脸识别技术和易用GUI开发工具的项目，它为开发者提供了一个学习和实践人脸识别技术的平台。通过这个程序，用户可以直观地了解和体验人脸识别的过程，同时也能为开发自己的应用提供参考。

C++ Qt Fluent Design 组件库演示程序，包含 180 多个精美组件，支持亮暗主题切换和自定义主题色。 QFluentWidgets 是目前最流行的 Qt 组件库，强大、可扩展、美观优雅，包含了大量类似 InfoBar、 Flyout、 CommandBar 以及 Pivot 等组件类，可以组合使用并直接在设计师上实现任何 UI 设计。 QFluentWidgets 同时支持 C++ 和 Python，支持 Windows、Linux 和 macOS，包含了数百个现成的组件和示例供你选择，保证能让你找到一个完美的组件作为千里之行的起点。 QFluentWidgets 充分利用了所见即所得的 QtDesigner 插件功能，将令人脑壳疼的复杂界面搭建任务转化为简单的积木游戏，即便是小白也能轻松上手！

【delphi】Android系统状态广播消息感知控件及演示程序源代码，详细介绍了Android系统消息广播感知原理。 控件感知功能包括： 1. 感知蓝颜状态变化 2. 感知WiFI状态变化 3. 感知电源状态变化 4. 感知网络状态变化 5. 演示程序包括D10.1和D11两个版本的代码 控件的使用： //1. 创建控件 FReceiver_State := TReceiver_State.Create; //2. 设置需要监听的类别 FReceiver_State.Receivers = [mtBlueToothState,mtWIFIState,mtPowerState]; //3. 设置处理事件 FReceiver_State.OnStateChange := OnStateChange; //处理事件 //4. 打开监听 FReceiver_State.Register_Reveiver(errmsg); //5. 关闭监听 FReceiver_State.UnRegister_Reveiver;

基于C语言实现的多种可视化排序算法演示程序

坐上角的坐标是鼠标点（31，17），后面location 是三边定位算出来的(31,19),后面跟的error 就是误差2. button下面三个数是加的随机误差， 对每个圆的半径加随机无法，程序里是0.9 到 1.2随机，图上三个误差不巧都大于1 图中三个小蓝点，是三个圆的圆心，可以认定为参考节点的坐标。 大蓝点是第四个节点，用来纠正三边定位算法，并没有计算交点。 交点中黄色点是要计算定位点用的，测试的时候可以看出来那个交点被使用。

传错了……大家找我的A*的版本来下载~这个很差的

XListCtrl演示程序,VC++,可以共给您学习

WinFomr连线控件，自定义连线控件，自定义连线对象Demo演示程序

-----------------【请用Qt4.6+编译，Qt5目前有Bug】---------- 原博客地址：http://blog.csdn.net/jiangcaiyang123/article/details/8762365 --------------------------------------------------------------- 人工智能是一个非常具有潜力的分支，顾名思义，它可以通过计算机指令模拟人的行为，在游戏中的人工智能就非常地多样了。对于FPS、TAB、RPG、STG、ADV等游戏，有着不同的人工智能，但都基于几种理论：有限状态机、遗传算法、神经网络等。下

基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：JavaScript(基于ConvNetJS库)，可离线运行。 转载自https://chrisc36.github.io/deep-go/ 转载日期20170125