介绍两种Qt屏幕截图的方法。 方法1 接口： QPixmap QScreen::grabWindow(WId window, int x = 0, int y = 0, int width = -1, int height = -1) 示例： QScreen *screen =
Qt4使用 QPixmap::grabWindow接口获取指定屏幕; Qt5使用QScreen 的grabWindow接口获取指定屏幕; QApplication::desktop()获取根窗口; QUuid::createUuid()产生唯一ID; pixmap.save(name)保存截图到本地. main.cpp #include <QApplication> #include <QDesktopWidget> #include <QScreen> #include <QPixmap> #includ
一、环境介绍 QT : 5.12.6 操作系统: win10 x64 编译器: MinGW32 二、示例代码 头文件 #include <QScreen> #include <QTimer> connect(&timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(update())); timer.start(50); 2.1 截取全屏保存为图片 void Form::update() { static int cnt=0; QScreen *screen = QGuiA
QPixmap类用于绘图设备的图像显示，它可以作为一个QPainterDevice对象，也可以加载到一个控件中，通常是标签或者按钮，用于在标签或按钮上显示图像
首先我们先获取到当前桌面的完整图片，然后将其放到一个全屏的透明窗口之中，之后，我们在窗口上进行绘制矩形操作，然后获取到绘制的区域即可。
创建新项目，选择Qt Widgets Application桌面应用程序，选择之后，填写项目名称，根据默认选项走下一步到创建完成即可。 主界面设计，如图所示，可按照自己的想法进行可视化设计，增加Push Button，可以为按钮添加图标，首先我们可以增加资源文件，然后把图标全部放进资源文件中，如图所示，为按钮添加图标即可。 界面设计完成之后，我们可以对按钮添加功能代码，鼠标右键→转到槽→clicked()，这样我们就可以为按钮添加点击事件了。
屏幕截图控件在我的很多项目中都有用到，尤其是嵌入式的系统上的软件，因为在嵌入式系统中，基本上系统都很精简，甚至连UI都没有，开机之后直接运行的就是Qt程序，很多时候需要对软件进行截图保存下来，用来编写文档和介绍，还有产品彩页之类的，毕竟在板子上直接运行的效果是最好的，还有一种办法是将系统编译成win的版本，用系统的截图来，但是嵌入式上很多代码其实很不方便在win上运行，甚至没法运行，而且还要外接很多接口来得到真正的运行效果，所以还是采用直接在板子上的Qt程序中直接集成截图的功能，需要的时候直接鼠标右键弹出来选择即可。
在做很多项目的UI界面的时候，相信绝大部分人都有过抄袭别人的UI界面尤其是颜色的时候，毕竟十个程序员九个没有审美，或者说审美跟一坨屎一样，大家主要的精力以及擅长点都是在写功能实现具体功能上面，这个事情怎么说呢，这确实是程序员的主要职责，但是在大部分的小公司，UI也都是需要程序员自己去搞定的，自己想不出来怎么办，借鉴咯，不知道颜色值怎么办，用颜色拾取器点一下咯。
本篇介绍如何用 PyQt5 截屏。 下面两行是PyQt 截屏的关键代码： screen= QtWidgets.QApplication.primaryScreen()#PyQt5 screen.gra
采用了回调方式的视频通道，截图只需要对解析好的QImage对象直接保存即可，而对于句柄的形式，需要调用不同的处理策略，比如vlc需要用它自己提供的api接口函数libvlc_video_take_snapshot传入保存路径即可，mpv的内核执行screenshot-to-file命令传入路径参数即可，而ffmpeg就需要设置抓拍标志位，在实时采集解析那边，如果当前是截图标志位真，则需要改成QImage转换的机制发出图片，而不是yuv的数据opengl绘制，海康的sdk调用NET_DVR_CapturePicture函数即可。
在平时的写作过程中，经常需要将一些操作动作和效果图截图成gif格式，使得涵盖的信息更全面更生动，有时候可以将整个操作过程和运行效果录制成MP4，但是文件体积比较大，而且很多网站不便于上传，基本上都支持gif动图，一般一个5秒左右的gif，800*600分辨率，可以很好的控制在500KB内，这样就比较完美的支持各大网站上传动图。
https://doc.qt.io/qt-5/qtwidgets-desktop-screenshot-example.html
在介绍截图工具设计与实现前，让我们先通过介绍QT的绘图基础知识，让读者有一个比较感性的认识。
能够新建布局，也是数据可视化大屏界面电子看板系统中的必备功能之一，新建布局这样的功能一般做到右键菜单中，单击新建布局菜单，弹出输入框要求输入新的布局的名称，为了更符合国情，直接支持中文名称，保存成配置文件直接中文名称命名，这样方便用户理解，Qt5以来对乱码的问题解决的就比较好了，不像Qt4时代稍不留神就乱码了，Qt5只要保证源码文件utf-8编码基本上就很少遇到乱码问题了。新建布局必须要有个默认的窗体排列，Qt中的dock窗体，默认布局会以窗体的sizehint作为大小参照标准，也不一定是完全正确的，还跟窗体中的子控件有关系，不过这些都不影响布局以后重新从配置文件加载的布局，QMainWindow提供saveState()函数直接保存当前窗体的所有布局位置大小等信息到配置文件，至于配置文件的内容格式，那是人类无法理解的格式，反正我是看不懂，这些都没有关系的，你重新用restoreState()函数加载读取配置文件的信息时，会自动应用，这样就很爽很完美了。
QT版本: 5.12.6 操作系统: win10 64位 软件下载地址 完整源码下载：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/19354865
今天给大家介绍的是微软亚洲研究院的一篇文章”Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows”。从语言到视觉应用Transformer的挑战来源于两个领域的差异，例如和文本字词相比视觉实体的复杂变化以及图像像素的高分辨率两方面的差异。为了解决这样的问题，作者在这篇文章中提出一种称为Swin Transformer新型Vision Transformer。Swin Transformer使用允许跨窗口连接的移动窗口将自注意力限制在不重叠的局部窗口上计算表示，其提出的层次结构具有不同尺度上图像上建模的灵活性，在各种视觉任务上取得优秀的结果，有望在计算机视觉领域取代CNN成为一种通用框架。
ICLR2014 OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks ILSVRC2013 winner
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2112.04491.pdf
摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
机器视觉行业有各种各样的拖拉拽框架，也叫做低代码平台，例如国内海康的VisionMaster：
小白好久没有写文章了，近期的事情比较多，公众号的好多事情都是由师弟们在处理，今天终于抽出点时间可以和小伙伴们共同学习。本次为小伙伴们带来的是图像特征专题，Moravec特征点的原理与提取。
RCNN首次将卷积操作引入检测领域用于提取特征，然而现有的深度卷积网络需要输入固定尺寸的图片，这个需求可能会导致对于任意scale/size的图片的识别精确度下降。【深度卷积神经网络由卷积层和全连接层组成，卷积层对于任意大小的图片都可以进行卷积运算提取特征，输出任意大小的特征映射，而全连接层由于本身的性质需要输入固定大小的特征尺度，所以固定尺寸的需求来自于FC层，即使对输入图片进行裁剪、扭曲等变换，调整到统一的size，也会导致原图有不同程度失真、识别精度受到影响】SPPNet提出了**“空间金字塔池化”**消除这种需求，不管图像大小是多大，在整张图片上只需要计算一次，就可以得到整幅图像的特征图，经过池化都会输出一个固定长度的表征。
图像分割就是将图像划分为若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 基于阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g
1. 角点概述 角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。 在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义： a. 角点可以是两个边缘的角点； b. 角点是邻域内具有两个主方向的特征
前面发了一些关于 Shader 编程的文章，有读者反馈太碎片化了，希望这里能整理出来一个系列，方便系统的学习一下 Shader 编程。
大家好，在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中，我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
TLD跟踪算法介绍 TLD(Tracking-Learning-Detection)是一种长时视频对象跟踪算法，首先要在视频一帧中指明对象位置，Tracking完成在视频的每一帧中跟踪对象；Dtect
本文介绍基于ENVI软件，对不含有任何地理参考信息的栅格遥感影像添加地理坐标系或投影坐标系等地理参考信息的方法。
本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是代价聚合。
本文介绍基于ArcMap软件，建立镶嵌数据集（Mosaic Datasets）、导入栅格图像数据，并调整像元数值范围的方法。
如果想了解该系列文章(「浏览器底层原理&优化方案」)，可以参考我们已经发布的文章。如下是往期文章。
基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera和Point Grey 公司推出的 BumbleBee。
目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务，其一是输出这一目标的类别信息，属于分类任务。其二是输出目标的具体位置信息，属于定位任务。
OpenCV 中最常用的一个API函数 imshow 各种编程与应用技巧，是否有你以前一直想的，但是从来没有成功过的操作！
尽管Transformer在广泛的视觉任务中取得了诱人的成功，但在高分辨率图像生成建模方面，Transformer还没有表现出与ConvNets同等的能力。在本文中，我们试图探索使用Transformer来构建用于高分辨率图像合成的生成对抗性网络。为此，我们认为局部注意力对于在计算效率和建模能力之间取得平衡至关重要。因此，所提出的生成器在基于风格的架构中采用了Swin Transformer。为了实现更大的感受野，我们提出了双重关注，它同时利用了局部窗口和偏移窗口的上下文，从而提高了生成质量。此外，我们表明，提供基于窗口的Transformer中丢失的绝对位置的知识极大地有利于生成质量。所提出的StyleSwan可扩展到高分辨率，粗糙的几何结构和精细的结构都得益于Transformer的强大表现力。然而，在高分辨率合成期间会出现块伪影，因为以块方式执行局部关注可能会破坏空间相干性。为了解决这个问题，我们实证研究了各种解决方案，其中我们发现使用小波鉴别器来检查频谱差异可以有效地抑制伪影。大量实验表明，它优于现有的基于Transformer的GANs，尤其是在高分辨率（例如1024×1024）方面。StyleWin在没有复杂训练策略的情况下，在CelebA HQ 1024上优于StyleGAN，在FFHQ-1024上实现了同等性能，证明了使用Transformer生成高分辨率图像的前景。
机器之心专栏 作者：马昊宇 在这项研究中，来自百度研究院和香港大学的研究者重新思考了局部自注意力机制，提出了特征空间局部注意力（feature-space local attention或简称FSLA）。 Vision Transformer 舍弃了 ConvNet 先验信息，通过引入自注意力机制对远距离特征依赖进行建模，提升了模型的表征能力。然而 Vision Transformer 的自注意力机制在图像分辨率较高时，计算复杂度过高。为了克服这个问题，研究人员使用局部窗口计算自注意力，在此称之为图像空间局
译者 | 阿尔法计算生（个人微信：ixci001） 摘要 卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。本文探讨了CNNs的一个典型应用：利用卷积网络来预测股票价格的变动，即利用卷积网络来预测过去价
3D立体成像技术通常用于焊线（bonding wire）检查，但存在许多挑战。其中挑战之一是难以使用块匹配算法来解决对应问题，因为某些焊线可能具有无纹理的水平结构。对于这样的对象，对应搜索可能失败或执行低效，因为算法的图像内容对于水平方向上的多个块是相同的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前面, 介绍了DNN及其参数求解的方法(深度学习之 BP 算法),我们知道DNN仍然存在很多的问题，其中最主要的就是BP求解可能造成的梯度消失和梯度爆炸.那么
对于目标检测、实例分割、图像分类和许多其他当前的计算机视觉挑战，一个带有Multi-Head Self-Attention的Transformer可能是所有任务都需要的。Transformer在自然语言处理中取得成功后，学习远程特征依赖在计算机视觉中也被证明是一种有效的策略。
我们构建了一个正面人脸检测系统，实现了与已发表的最佳结果相当的检测和假正性率。该人脸检测系统与以前的方法最明显的区别在于它能够非常快速地检测人脸。在传统的700mhz Intel Pentium III上，人脸以每秒15帧的速度在384×288像素的图像上运行。在其他人脸检测系统中，辅助信息，如视频序列中的图像差异，或彩色图像中的像素颜色，都被用来实现高帧率。我们的系统实现了高帧率的工作，只有在一个单一的灰度图像中的信息。这些替代的信息来源也可以与我们的系统集成，以实现更高的帧速率。
2、对于卷积网络来讲都需要输入的图像尺寸固定（比如224×224）。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。当遇到任意尺寸的图像是，都是先将图像适应成固定尺寸，方法包括裁剪和变形。裁剪会导致信息的丢失，变形会导致位置信息的扭曲，就会影响识别的精度。
今天带来基于深度学习的图像构图的研究报告，主要涉及了基于CNN的图像剪裁方法的研究现状、数据集的发展、以及现有应用。
下面的这个例子中选择了一个ksize=3×3的滑动窗口（或称滤波器模板、kernel），如黄色部分所示。用这个ksize=3×3的窗口作用于原始图像上的每一个像素，如下图的绿色部分所示，被这个窗口覆盖的9个像素点都参与计算，这样在该像素点上就会得到一个新的像素值，当窗口沿着图像逐个像素进行计算，就会得到一幅新的图像。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统，旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去几年中，CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统，旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去的几年中，CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。
在文章ENVI最小距离、最大似然、支持向量机遥感影像分类中，我们介绍了基于ENVI软件实现遥感影像监督分类的具体操作方法；本文则介绍基于ArcMap软件实现同样的遥感影像监督分类的方法。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
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