了解如何使用“内容识别填充”工作区，通过从图像其他部分取样的内容来无缝填充图像中的选定部分
labelImg github：https://github.com/tzutalin/labelImg exe下载：https://tzutalin.github.io/labelImg/
目标检测中，原始图片的标注过程是非常重要的，它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。本文介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具，并对其使用方法做一个介绍。
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。
本篇使用Qt来实现一个可以查看任意目录下图片的图片查看器，可以电脑中任意目录下图片的查看，并且可以通过鼠标滚轮以及鼠标移动来实现图片的灵活放大、缩小，此外，在打开一个图片后，若该目录下还有其它图片，通过左右切换，可以方便的查看同目录下的其它图片，先来看下最终的效果：
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持YOLO格式
在学习 PyQt5 的过程中我会不断地做一些小的 Demo，用于让自己能够更好地理解和学习，这次要做的就是一个图片查看器，主要功能包括打开图片、拖动图片、放大和缩小图片。
https://download.qt.io/official_releases/QtForPython/
假如有一天，你老板给你一些帅气照片，他希望发布在公司自己网站上面，且希望能兼容其它端。 但2个月后，他在手机上打开网站，看到他的帅气图像被压成一个小盒子，或者图像被不成比例地压扁，他略微生气跟你(前端)说，给你半天的时间，立马解决。如果解决不了，那在给你半天的时间。
可以使用线圈追踪技术来确定一个小磁粒在线圈内的位置。这种技术称为磁感应定位或磁场定位。
在写论文时，如果是菜鸟级别，可能不会花太多时间去学latex，直接用word去写，但是这有一个问题，当我们用其他工具画完实验彩色图时，放到word中会有比较模糊，这有两个原因导致的。
QtCore.Qt.WindowCloseButtonHint 这个是关闭按钮，什么都不指定的话应该是放大缩小按钮都有，指定了关闭按钮后，放大缩小按钮就没有了。 QtCore.Qt.WindowContextHelpButtonHint 这个就是问号按钮，多个按钮用 | 分隔开来。
windows 10常用快捷键。win10正式版是微软续已发布的Windows系统的最新版操作系统。windows10(win10正式版)让人感到最意外的就是直接跳过了win9。那么今天我为大家讲解他推出的常用快捷键。希望能够帮到大家。
Qt支持任何标准图像格式，包括PNG和JPEG等位图格式，以及SVG等矢量图形格式。与位图图像相比，渲染SVG图像很慢。
今日，TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics，该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统，可利用大量无标注数据，解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题，助力自监督训练。
在调试模式下 , 该父容器的尺寸为 390 x 44 像素 , 该父容器的高度是 44 像素 ;
SVG图标是SVG图像，用作Web应用程序或移动应用程序内的图标或图像按钮。SVG图标也可以用于徽标。文章说明了SVG图标如何创建自己的SVG图标，以及在何处可以下载高质量的预制SVG图标。
关于图像标注软件，业界已经有LabelImg、Labelme、VATIC、Label Studio、Prodigy、Datasaur等开源或商业的工具。
它们位于Qt Designer主窗口左侧区域的Widget Box（工具箱）里的Layouts（布局）栏中，如下图所示：
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。
做验证码图片的识别，不论是使用传统的ORC技术，还是使用统计机器学习或者是使用深度学习神经网络，都少不了从网络上采集大量相关的验证码图片做数据集样本来进行训练。
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：
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QCharts折线图的常用方法及灵活运用。
曾几何时，我们都在黑框框下度过，我们受够了被黑框框支配的恐惧，想要跳出去，去看看外面，我们听够了类似于界面只是皮肤，背后的代码才是王道的话语，当你觉得黑框框已经满足不了你的时候，我觉得，你是时候做出一些改变了。如果你是学习C++的，我想qt可以作为你进入界面的一条选择，这篇文章，我们不讲函数，不讲类，总之就是不讲代码，我们来讲讲代码之外，聊一聊关于怎么布局，怎么用qt做出一个漂亮的界面❤️。 我在一篇讲布局博文下面看到这样一句评论：为什么非要布局，直接自己摆不是更好吗？我相信很多刚接触布局的同学，都有这种想法，当然，当初的我和你们拥有一样的想法，但是现在，这种想法我不敢再有。之所以会说出这句话，要么是刚接触界面，要么是随手点了进来，阿巴阿巴看完评论了一句。刚开始接触界面，布局确实不是那么重要，我们的软件（都称不上是软件，就是一个空壳子）一共也没几个组件，两个按钮？三个文本框？刚接触的时候，你是否考虑过软件大小随意变化的问题，你是否考虑过后期添加组件，随着我们的软件越来越庞大，让组件自动分配空间显的尤为重要。
Qt开发，最近在进行大图片处理实验，开了一个脑洞，试着将大图片切碎，将每一个碎块封装到QImage中作为一个对象，然后将其打包 成一个二维数组，类似于google map 地图显示（其实是不想采用高斯金字塔那样的空间，又想大道缩放自如），只能说形式是像， 本质上不同. 最后的结果不甚理想，读取速度太慢了，但是却学到了如何将多个图片无缝隙的拼接到一起. 对于image处理，Qt提供了这几个Qimage，QReaderImage,QPixmap,QPainter. 如果我们需要在QWidget上
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
抓拍是个很重要的功能，比如在报警视频联动中需要一张实时的图片，很多SDK不提供抓拍功能，而通过预览抓图，得到的图片已不具有实时性，那如何得到实时的图片呢？现在的IPC基本上都支持ONVIF协议，ONVIF协议除了提供RTSP的URL外，其实也给出了抓拍的URL，从Media的GetSnapshotUri获取。
分别对应着坐标：X轴（横轴）、Y轴（竖轴）、Z轴（立体在三维的理解是高度） 假设我们输入的【模式(O)】:
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。
默认我们的窗体的放大、缩小、关闭按钮都是显示的，想要个性化化显示，需要我们自己设置。
用onvif协议来对设备的网络信息进行获取和设置，这个操作在众多的NVR产品中，用的很少，绝大部分用户都还是习惯直接通过摄像机的web页面进去配置，其实修改网络配置的功能在大部分的NVR中都是具备的，网络的参数主要包括IP地址、子网掩码、网关地址、DNS解析地址、NTP地址、网卡信息、网络协议等，这些都可以通过不同的onvif命令来获取和设置，一直没有搞懂为啥这些要分开不同的命令去处理，其实大可以合并成一个命令嘛，搞得设置个网络信息还要post好多次的数据才行。
今天我们来实现自定义标题栏的实现，这里面用到了布局，鼠标事件重写等知识点，首先还是自定义标题栏的创作，像下面这样，可放大，可缩小，并且随着窗体大小的改变，控件做自适应调整。有没有感觉狗子的界面做的越来越好看，哈哈，其实只是想告诉大家，孰能生巧，第一次可能很丑，慢慢来嘛，我第一次也被人喷过。废话不多说，看实现。
视频中的图片的配置参数一般有亮度、饱和度、对比度、锐度等，以前一直以为这些需要通过厂家的私有协议SDK来设置才行，后面通过研究Onvif Device Manager 和 Onvif Device Test Tool 这两个onvif开发的必备工具以后，发现onvif协议也具备了修改 亮度、色彩度、饱和度这三个参数，当然这三个参数我见过的摄像机厂家（主流的十几种）都具备，还有些大厂做的设备还提供了其他详细图片参数的设置比如ICAT。
今天博客的内容比较简单，就是看一下虾米音乐首页中频道选择的一个动画效果的实现。之前用mask写过另外一种Tab切换的一种效果，网易云音乐里边的一种Tab切换效果，详情请移步于"视错觉：从一个看似简单的自定义控件说起"。，下面会对效果进行分析，并且根据自己的理解去实现一个类似的频道选择切换效果。代码会在Github上进行分享，Demo实现时依然是使用的Swift语言。
能够接收摄像机的报警事件，比如几乎所有的摄像机后面会增加报警输入输出接口，如果用户外接了报警输入，则当触发报警以后，对应的事件也会通过onvif传出去，这样就相当于兼容了所有onvif摄像机厂家的报警事件接收，在一些应用系统中，这个功能也是很常见的。接收摄像机的报警信息一般有两种处理方式，一种是订阅，订阅以后摄像机会在请求后一直阻塞等待，如果有新的报警信息则立即返回，否则需要到超时时间才会断开连接请求；还有一种是定时器主动轮询，不断的去询问是否有新的报警事件。关于订阅要阻塞等待的问题，这就涉及到另一个问题，一般Qt默认的并发请求最大6个（貌似这玩意好多浏览器也是这个规约，不知为何这么限定，为了节约系统资源？）这就意味着订阅机制下，最大只能有6个摄像机的报警事件订阅存在，超过就不行，除非有空闲的连接请求断开了，所以很多开发者会选择用其他的http post工具比如curl去处理。
在上章3.QOpenGLWidget-通过着色器来渲染渐变三角形,我们为每个顶点添加颜色来增加图形的细节，从而创建出有趣的图像。但是，如果想让图形看起来更真实，我们就必须有足够多的顶点，从而指定足够多的颜色。这将会产生很多额外开销。
严格意义上来说，Onvif处理这块算不上音视频开发的内容，为何重新整理放在音视频开发这个类别，主要是为了方便统一管理，而且在视频监控处理这块，通过onvif来拿到音视频流这是必经的阶段，也算是搭边的东西。上一篇文章写的是onvif设备搜索，搜到这些设备以后，第一件事情就是要对设备信息获取一下，比如获取视频流地址，配置套件信息、码流信息、分辨率大小等，这些信息的获取根据具体的需要去获取，也没有必要全部获取，毕竟很可能大部分的信息用不到，按需编码永远都是第一原则，第二原则才是考虑拓展性和稳定性，如果基本的需求都实现不了，那就不是一个真正的软件，考虑再多的拓展性和稳定性都是白搭，说的严重一点就是：所有编程语言都是垃圾，能解决实际需求并变现才是王道！
云台控制也是onvif功能中最常用的，最常用的功能排第一的是拿到视频流地址，排第二的就是云台控制了，云台控制的含义就是对带云台的摄像机进行上下左右的移动，一般云台摄像机都是带有一个小电机，一旦收到485或者网络来的正确的指令以后就触发单片机程序，然后单片机程序驱动电机进行转动，所以相对来说云台摄像机比普通的摄像机更耗电，当然价格也更贵。
self.lePassword.setEchoMode(QLineEdit.Password)
这个项目前前后后筹备了有半年时间了，现在终于可以和大家见面了。虽然还没有完全开发完毕，但大家已经可以学起来了。本篇是对降龙项目所做的一个详细的介绍。
今天与大家分享一下最全的Windows10键盘快捷键汇总，包括：Windows10系统快捷键、Windows10内置应用快捷键、Windows10辅助功能快捷键、Microsoft Surface Hub快捷键、Win10手机Continuum模式快捷键，并且本文会随着Win10版本的更新和新快捷键的增加而持续更新。
对设备设置时间很有必要，这个是必备的功能，毕竟大部分的前端设备比如摄像机本身不带BIOS电池的，所以没法存储时间，要么设置了NTP地址来同步时间，要么其他设备主动对他进行设置时间，如果时间不正确了，意味着本地画面显示的时间字符串，本地存储的视频录像文件等，都可能是不正确的，所以一般的处理是NVR一旦连上摄像机设备以后，立马将摄像机的时间设置成NVR的时间，这样就保持了一致。
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
乍一看，有点无厘头甚至混乱，大家好像在各玩各的。但实际放大细节，还是可以发现一些不错的“合作成果”：
然后，我们为鼠标和按键事件实现自定义逻辑。例如，按"+"键将放大，而按"-"键将缩小。
直接根据缩放公式计算得到的目标图像中，某些映射源坐标可能不是整数，从而找不到对应的像素位置。例如，当Sx=Sy=2时，图像放大2倍，放大图像中的像素(0, 1)对应于原图中的像素(0, 0.5)，这不是整数坐标位置，自然也就无法提取其灰度值。因此我们必须进行某种近似处理，这里介绍一-种简单的策略即直接将它最邻近的整数坐标位置(0,0)或者(0,1)处的像素灰度值赋给它，这就是所谓的最近邻插值。当然还可以通过其他插值算法来近似处理。
要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。
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