在流媒体应用中，视频编码是必不可少的一环。视频编码的作用是将高带宽、高码率的原始视频流压缩成低带宽、低码率的码流，以便于传输和存储。H264是一种高效的视频编码标准，具有良好的压缩性能和广泛的应用范围，在实时流媒体应用中得到了广泛的应用。
在机器视觉行业中最常见的控件就是图像查看器了，使用QT实现其实也非常简单，在我出的项目【降龙：算法软件框架】和【重明：工业相机二次开发】中都有用到。可以说只要你要开发一个和机器视觉相关的软件，就离不开图像查看器。
这里的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡—- 判断黑色颜色的范围。
Qt 的绘图系统允许使用相同的 API 在屏幕和其它打印设备上进行绘制。整个绘图系统基于QPainter，QPainterDevice和QPaintEngine三个类。
图，貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西，精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言，如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。在Python中，PyQt库是一个强大而灵活的选择，它提供了丰富的图像处理类和功能。
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。
前面我们学习的OpenCV内容都是运行在命令行中的，没有界面，所以本次的拓展挑战内容便是：
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。
这里提一点，前端三大框架（Angular，React，Vue）的数据驱动来更新视图的原理，即 MVVM 的实现。 为什么数据发生变化，绑定的视图就会刷新了呢？
OpenCV能够处理图像、视频、深度图像等各种类型的视觉数据，在某些情况下，尽管OpenCV可以显示窗口，但PyQt5可能更适合用于创建复杂的交互式应用程序，而自带GPU的H618就成为了这些图像显示的最佳载体。
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。
R = Y + 1.402 * (V-128) G = Y – 0.34413 * (U-128) – 0.71414*(V-128) B= Y + 1.772*(U-128)
因为我安装了VS2015，所以一直是默认VS来编译，但是发现当从VS编译切换到mingw时候，OpenCV的windows版本就无法正确的使用了。这个时候要求首先通过mingw来编译OpenCV的源码，重新生成OpenCV库文件与dll文件。本文就详细记录了这个过程。而且最后通过编译好的OpenCV集成配置QT开发环境，实现了一个简单的测试程序。
通过window的popstate事件可以监听history的变化，但是，popstate会在浏览器前进后退操作、history.go/back/forward调用、hashchange的时候被触发，它是一个复合事件，你根本判断不了到底是哪种情况引起的popstate。更难理解的是，我不知道为什么要把forward也设计为popstate，pop这个词的意思不就是从stack顶把最上面的一个从栈中移除么？forward明显是push的行为，怎么也放到popstate里面。这个事件有设计缺陷。回到题目，我们怎么去判断用户是点击了“退回”按钮？
使用的FFMPEG库版本下载地址：https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12304729
用句柄来显示视频，方便是很方便，但是有个缺点就是不能拿到实时视频的每张图片的数据，这个就比较讨厌，大部分的监控行业的应用，除了截图以外，很可能需要拿到图片自己做一些处理的，而且拿到图片自己绘制的话，这个灵活性就大大增强了，比如绘制各种OSD标签，想怎么绘制就怎么绘制，想在那里绘制就在那里绘制，句柄的话还得搞个标签没有父类自动跟随移动非常讨厌，一个通道就好几个标签，32个通道那就快上百个标签了，效率蛮低的，处理方式看起来傻傻的，每次移动这每个通道都要给标签自动计算位置并move过去。
请留意： opencv为3.0.0版本，Qt为4.8.4版本 1 #include"image1.h" 2 #include<QApplication> 3 #include<QImage> 4 #include<QDebug> 5 #include<opencv2/opencv.hpp> 6 7 int main(int argv , char* argc[] ){ 8 9 QApplication a(argv,argc); 10 QImage img; 11
算法：彩色图像的本质是一个多维矩阵，彩色图像一般可分为红、绿、蓝的三个颜色通道，每个颜色通道对应一个完整的二维矩阵，对这三个二维矩阵进行运算操作，达到操作图像通道的目的。RGB色彩模式通过对红、绿、蓝三个颜色通道的变化以及相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。RGB所谓多少就是指亮度。256级的RGB色彩总共能组合约1678万种色彩，即256x256x256=16777216，也简称为1600万色或千万色，也称为24位色。注意：三个通道同时改变时，结果是图像的明暗发生变化，色调不会产生巨大变化。
从我接触OpenCV之后，就一直有人不断给我反馈建议我用QT做界面，实现一些功能，听得多了，渐渐的对QT也有一些了解，知道他是可以跨平台，支持各种系统的GUI库。但是我一直没有尝试过，七八月份的跟别人一起做一个项目，我负责算法，别人负责QT界面开发，了解点基础知识。这里要特别说一下，在我的微信好友中有个哥们，是做QT开发的高手，我能很快的搭建好开发环境，写出一个QT+OpenCV最简单的例子，跟他的帮助有很大关系，主要是可以少掉很多坑。我的整个过程可以分为如下几步。
RTS（Real Time Stock）实时库存可以说是许多企业的渴望和追求。我在之前的博文上有说过，我们中国的大部分企业问题都出在库存上，库存数据不准确几乎都成了通病。
计算机视觉是使计算机能够对数字图像和视频有较高了解的技术，而不仅仅是将它们视为字节或像素。 它广泛用于场景重建，事件检测，视频跟踪，对象识别，3D 姿态估计，运动估计和图像恢复。
在之前做的视频监控系统中，根据不同的用户需要，做了好多种视频监控内核，有ffmpeg内核的，有vlc内核的，有mpv内核的，还有海康sdk内核的，为了做成通用的功能，不同内核很方便的切换，比如pro直接改一个DEFINE的变量名，所以需要将各种内核的使用方法做成一样的接口，这样看起来就很整齐，所以后面特意提炼了一个通用的视频控件，该控件没有具体的视频播放控制功能，需要根据不同的内核去调用具体的方法实现，后面还需要增加大华sdk或者其他第三方厂家的协议的时候，直接套用这个通用视频控件即可，以后增加新的监控内核，可以省下很多工作量，基本上只需要做内核解析就行，其余通用接口和绘制图像直接交给通用视频控件就行。
首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
前言：到目前已经看了几个设计模式，像简单工厂模式、策略模式、单一职责原则、开放-封闭原则、依赖倒转与装饰模式等。但总是纸上得来终觉浅的感觉，没有深 刻的理解。到现在感觉是可以进一步学习面向对象语言编程的特性，如何抽象基 类、虚函数的应用、如何通过基类进行对象间的解耦、由此需要复习C++虚函数、 多态等特性。
learn from 《PyQt5 快速开发与实战》 https://doc.qt.io/qtforpython/index.html https://www.riverbankcomputing.com/static/Docs/PyQt5
它始终以未经处理的原始图像开始，这些图像是使用智能手机，网络摄像头，DSLR 相机，或者简而言之，是能够拍摄和记录图像数据的任何设备拍摄的。 但是，通常以清晰或模糊结束。 明亮，黑暗或平衡； 黑白或彩色； 以及同一图像数据的许多其他不同表示形式。 这可能是计算机视觉算法中的第一步（也是最重要的步骤之一），通常被称为图像处理（目前，让我们忘记一个事实，有时计算机视觉和图像处理可互换使用；这是历史专家的讨论。 当然，您可以在任何计算机视觉过程的中间或最后阶段进行图像处理，但是通常，用大多数现有设备记录的任何照片或视频首先都要经过某种图像处理算法。 这些算法中的某些仅用于转换图像格式，某些用于调整颜色，消除噪点，还有很多我们无法开始命名。 OpenCV 框架提供了大量功能来处理各种图像处理任务，例如图像过滤，几何变换，绘图，处理不同的色彩空间，图像直方图等，这将是本章的重点。
最近想用Qt写一个中国象棋的项目，在网上找了几个例子后，发现关于绘图部分基础为0 ，于是根据项目需要学习一下。查了一些网上的资料，在此总结一下；我比较喜欢的方式是用到什么学什么，或者自己想做一个东西，这样学习起来目的性比较强，可以快速进入。
“画笔设置”面板允许您修改现有画笔并设计新的自定义画笔。“画笔设置”面板包含一些可用于确定如何向图像应用颜料的画笔笔尖选项。此面板底部的画笔描边预览可以显示当使用当前画笔选项时绘画描边的外观。
观察者模式又叫发布订阅模式，它定义了一种一对多的依赖关系,让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态发生变化时会通知所有观察者对象,使它们能够自动更新自己。
useEffect会根据第二个参数deps中依赖的数据发生变化而重新执行一个参数函数。
红灯车过，人停；绿灯人过，车停。每天走在马路上，到处可见红绿灯指挥着我们什么时候可以过马路，什么时候不能过马路。无论是人还是车，都时刻关注着红绿灯的状态，一旦红绿灯的状态发生了改变，我们总能第一时间发现，并且做出相应的响应…..说真，红绿灯真的是个伟大的发明。
编者按：本文作者 Berwin，W3C性能工作组成员，360导航高级前端工程师。Vue.js早期用户，《深入浅出Vue.js》（正在出版）作者。
把通用的视频控件搞定以后，后期增加新的内核方便多了，不需要在好多个文件复制粘贴之类的，接下来就是需要一个统一的类来管理视频监控系统中的16个通道或者32个通道，甚至64个通道也有可能，当然，通用通道管理也兼容各种监控内核，以前通道管理类，是每个内核写一个，也是很繁琐，大量的重复性代码，所以将通用视频监控控件整理好以后，顺其自然的要改造这个通用通道管理的类了。
在人脸识别到以后，需要在实时视频上将所有人脸框绘制出来，一把来说识别人脸会有多种选择，一个是识别最大人脸，这种场景主要用于刷脸门禁，还有一种是识别所有人脸，这种场景主要用于人脸识别摄像机，就是将画面中的所有人脸识别出来发给服务器，人脸框的数据主要是四个参数，左上角和右下角的位置，也可以说是x、y、width、height，可能有些做的比较好的还有倾斜角度，这个意义不是很大，人脸识别的速度一般都是飞快的，就算你用学习上用的opencv做识别也是非常快的，基本上都是毫秒级的响应，主要的耗时操作在特征值的提取，所以一般要求能够响应每个通道每秒钟25帧-30帧的画面绘制+人脸框的绘制，当然人脸框的数据可能会有多个。
除了之前介绍的接口，OLEDB还定义了其他一些支持回调的接口，可以异步操作OLEDB对象或者得到一些重要的事件通知,从而使应用程序有机会进行一些必要的处理。其中较有用的就是结果集对象的变更通知接口。通过这个接口可以及时得到结果集被增删改数据变化的情况,并有机会进行必要的数据合法性审核。 数据变更通知的接口是IRowsetNotify，数据源对象要求的异步通知事件接口是IDBAsynchNotify。
上篇文章，介绍了FFmpeg的交叉编译，以及在嵌入式Linux平台，运行ffmpeg指令来播放视频。
这里的需求是，判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡---->判断黑色颜色的范围。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍tabWidget选择夹组件与TreeWidget树形选择组件，的常用方法及灵活运用。
完整工程下载地址(下载即可编译运行): ffmpeg流媒体播放器.zip_qt流媒体播放器-直播技术文档类资源-CSDN下载
PS中的很多概念都和Core Graphics中的概念相通，比如蒙版、路径、裁剪、混合模式等等。如果你对Core Graphics中的混合模式不太理解，阅读本篇文章能让你对Core Graphics中混合模式概念有一个更理性的理解与认识。 本文不包含iOS中混合模式的内容。希望本文对你有所帮助。
因为想做一个自己的多标签图像识别算法的训练库，需要用到摄像头拍照。另外，想着后面可能会用Qt来开发一些跨平台的应用，所以先学着用pyqt来开发一个摄像头的拍照软件作为入门。整体感觉，用python+qt开发桌面应用的效率还蛮高的，总共100行左右的代码就可以实现了。
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。
最近接了一个用 Qt 做跨平台截图工具的任务，主要功能有截图、绘制图案、马赛克、毛玻璃、文字能效果，其中马赛克功能时参考网上的文献并自己研究制作出来的，这里特意给大家分享一下。有需要的朋友可以作为借鉴。
❝从Qt官网看到的一篇关于Qt 6的文章，分享给大家。❞ 我们先看看Qt 6版本以前「从网络中加载图片的一般操作步骤」。 发出网络请求并等待，直到收到所有图像数据。 根据原始数据创建图像源。 处理图像。 显示图像。 具体的函数操作： QByteArray download(const QUrl &url); QImage createImage(const QByteArray &data); QImage processImage(const QImage &image); void show(c
相关参考——Qt Designer生成的图形可以自适应窗口的大小变化 ---- 重点: 设置子部件的sizePolicy属性。 设置子部件间的布局。 设置子部件布局的layoutStretch属性设置子部件间的比例。 设置父部件布局属性。 示例: 设置sizePolicy 📷 ---- 为两个子QWidget部件设置水平布局，并设置layoutStretch属性。 📷 ---- 设置父部件布局为水平布局。注意:这里的父部件是最上面那层MainWindowClass,之后再给其它父部件设置布局，
ffmpeg与x264源码开源，可以在任意平台上编译。自行下载源码编译得到库文件即可。
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。
PySide——Python图形化界面入门教程(六) ——QListView和QStandardItemModel 翻译自：http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-qlistview-and-qstandarditemmodel/ 上一个教程中，我们讨论了Qt的QListWidget类，它用来实现简单的单列列表框（list boxes）。然而，我们还需要更加灵活的widget来实现列表，Qt为此提供了QListView 来实现多种多样
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