本编利用Qt实现一个网络摄像头功能，包含一个服务端和一个客户端，服务端用于将USB摄像头转换为一个IP摄像头，当有客户端连接时，将其捕获到的图像通过TCP发送出去；客户端运行在Linux板子上，用于查看摄像头的实时画面。
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。
视频监控系统在整个安防领域，已经做到了烂大街的程序，全国起码几百家公司做过类似的系统，当然这一方面的需求量也是非常旺盛的，各种定制化的需求越来越多，尤其是这几年借着人脸识别的东风，发展更加迅猛，人脸识别相关的技术和应用这几年处于风口浪尖，衍生了特别多的应用产品，各种人脸识别的产品遍地开花，刷脸门禁，车站机场人脸识别，刷脸取票等，但是其实大部分内行人士可能都比较绝望，外行感觉像看科幻片一样，老板们各种打鸡血，今天几个亿明天几个亿。
全屏切换这个功能点属于简单的，一般会做到右键菜单中，也提供了快捷键比如alt+enter来触发，恢复全屏则按esc即可，全屏处理基本上都是隐藏通道面板以外的窗体，保持最大化展示，由于采用了模块化的堆栈窗体qstackwidget来处理，这样还需要提供信号通知主界面来隐藏对应的不需要显示的控件。
音视频的播放、关闭、暂停、继续这几个基本功能，绝大部分人都是信手拈来的搞定，关于音量调节还是稍微饶了下弯弯，最开始打算采用各个系统的api来处理，坐下来发现不大好，系统的支持不完美，比如有些api限定了win7，而xp确没有，而且这玩意控制的是全局的音量，不好，大部分时候需要控制的是当前播放的媒体的音量，估计vlc和mpv这类播放器在处理声音的时候也有过如此的场景分析，后面还测试过用ffmpeg的filter滤镜代码控制音频数据的分贝值，比较繁琐，代码量也大，不方便初学者学习，最后灵机一动去找QAudioOutput的函数看下有没有volume的函数，果真有卧槽，原来自带了，对Qt的爱慕之情又猛增了几十分，这里要注意的是QAudioOutput的音量值参数是0-1的范围double类型，而不是像vlc等播放器是0-100的值，所以需要自行转换。
安装后阿可能有打不开steam的情况，记得安装libGL相关的包，一般是缺失例如lib32-nvidia-440xx-utils的包，记得选择和自己安装的相关的包哦
这些开源视频编辑器在用户界面友好性和功能性方面做出了突出贡献。无论您是新手还是专业人士，这些项目都提供了直观的工具和功能，使您能够轻松地进行视频编辑和制作。它们支持多种平台，具有处理高清、4K甚至8K视频的能力，并提供了丰富的音频效果和过渡效果。选择这些项目，您将能够以高质量和专业的方式编辑您的视频。
之前用ffmpeg解码出来了音频，只是做了存储部分，比如存储成aac文件，播放的话早期用的是sdl来播放音频，自从Qt5以后提供了QAudioOutput来播放输入的音频数据，就更加方便了，可以直接将解码好的音频数据写入就能播放了，这些就少了个学习sdl的成本，而且和Qt就更加融合，不需要额外的第三方库，解码好的视频，其实就是一张张图片数据，可以直接用QPainter绘制或者QOpenGlWidget通过GPU显示，解码好的音频用QAudioOutput播放，这对于很多初学者来说，是个很好的消息，完美。
新增了五个教程： OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 Ope
整理一下Qt 5.13版本中支持那些平台。 平台 描述 Qt Quick WebGL 使用WebGL™实现流媒体的Qt快速用户界面的平台插件。 Qt for Android Android平台 Qt for Embedded Linux 嵌入式Linux平台 Qt for INTEGRITY Green Hills Software INTEGRITY实时操作系统(支持于Qt5.9) Qt for Linux/X11 Linux/X11平台 Qt for QNX QNX平台 Qt for UWP 通用Win
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
作者 | 罗燕珊 Stellarium 是一个开源的桌面天像软件，由法国程序员 Fabien Chéreau 于 2001 年夏天开始启动，其他开发人员包括 Robert Spearman、Johannes Gadjozik、Matthew Gates、Timothy Reeves、Bogdan Marinov 和负责该项目的 Johan Meeris。 它使用 OpenGL 和 Qt 技术实时渲染绘制天空图像，其效果与我们通过肉眼、双筒望远镜或小型望远镜看到的非常相似。 如今经过 20 多年的发展，St
这个效果的灵感来自于大屏电子看板系统，在很多系统中尤其是上了大屏的时候，其实在用户不在操作的时候，是很不希望看到那个鼠标箭头指针的，只有当用户操作的时候才显示出来，这个就需要开个定时器定时计算最后一次用户操作的时间，和当前时间比较，如果超过了鼠标未操作隐藏时间，则隐藏鼠标，在Qt中提供了方法qApp->setOverrideCursor(Qt::BlankCursor);这样设置个空白的鼠标指针就表示隐藏鼠标，如果需要恢复调用qApp->restoreOverrideCursor();即可，怎么触发恢复鼠标指针呢？搞个bool存储当前鼠标是否隐藏，在鼠标隐藏的时候置为真，拦截鼠标移动事件，一旦发现之前鼠标处于隐藏状态，则立即恢复指针状态，同时将标志位改为假，不然频繁恢复指针没有意义，只有当指针隐藏的时候才需要恢复一次。
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
平移功能是QCustomPlot自带的功能，参见我的该系列前面的博文。框选放大、全显等功能在另一篇博文中也讲到了。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
为了帮助准备过渡到Qt 6，在Qt 5.15版本中已将许多将从Qt 6.0中删除的类和成员函数标记为已弃用。除非您在项目中定义QT_NO_DEPRECATED_WARNINGS，否则对于使用任何不推荐使用的API的代码，您都会收到编译器警告。这些警告将说明要改用哪个API。要完全禁用所有不推荐使用的API，请使用QT_DISABLE_DEPRECATED_BEFORE宏。
它支持4个框架，包括tkinter，Qt，WxPython和Remi。与直接使用基础框架编写代码相比，PySimpleGUI代码更简单、更短，因为PySimpleGUI实现了许多“样板代码”，并且接口已被极大的简化，用最少的代码即可实现所需功能。
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。
除了监控专用的摄像头以外，有一些应用场景用的还是USB摄像头，甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS摄像头，而Qt在嵌入式领域应用相当广，所以用Qt来读取加载显示USB摄像头和CMOS摄像头，也是非常多Qter做过的事情，qt本身就封装了qcamera类，专用于本地摄像头的读取显示，这个类主要是在windows系统和安卓系统比较好使，在嵌入式上歇菜，而且安卓上widget的qcamera也不好使，要用qml的camera才好使，所以开发人员很多时候，就是在找坑填坑，找到一种最佳的适中方案，比如我自己做过的一个手机app，需要调用手机的摄像头，前置后置还要能切换，抓图做一些处理，用的就是qml嵌入到widget，通过信号槽来通信。
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。
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。
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。
迅为2K1000开发析采用龙芯2K1000处理器是一款高性能处理器，适用于智能电力安全监控系统。以下是基于迅为2K1000核心板的智能电力安全监控解决方案的介绍：
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。
上一篇文章我用Qt做了个疫情数据实时监控平台，介绍了实现思路和简单过程，主要包括数据接口的获取和Qt的开发，这两天修复一些BUG，完善了部分功能，如下：
作者：陈光 上汽集团 | 高精度地图&环境建模工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 作为一个在公司义务给应届生和实习生培训的“小师”，结合我自己学习的经历，从操作手册的角度，手把手教你“
创意，是程序员的一个身份代名词，一样的软件有不一样的玩法。比如，你可以像用 git 一样操作一个 SQL 数据库，dolt 就是这样的数据库。又比如，你可以只写文本，flowchart-fun 帮你将文本变成流程图。再如 ytfzf，一个让你在终端看上油管视频的小家伙。最后，上周的 GitHub 热榜的图像处理集大成者 PaddleGAN 让你变脸、图片修复、漫画头像…只要是和图像相关的功能，你都可以用 PaddleGAN 玩个遍。
近一段时间，更多的接触了linux系统，之前的印象中，linux系统更偏向于命令行模式，更多的是作为服务器来使用，现在却作为跟windows一样的界面操作系统来使用，不得不说还是带来一定的冲击的。
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。
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！
在前几章中了解了使用 Qt Creator 和 Qt Test 框架调试和测试应用之后，我们进入了应用开发的最后阶段之一，即将应用部署到最终用户。 该过程本身具有多种变体，并且可以根据目标平台采取很多不同的形式，但是它们都有一个共同点，就是以一种可以在目标平台中简单地执行它的方式打包应用。 困扰应用的依赖项。 请记住，并非所有目标平台（无论是 Windows，MacOS 还是 Linux）都具有 Qt 和 OpenCV 库。 因此，如果继续进行操作，仅向应用的用户提供应用的可执行文件，它很可能甚至不会开始执行，更不用说正常工作了。
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，轻量，高效，由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，提供了Python、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
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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。
随着现代图像及视频处理技术的不断发展，人们对图像处理提出了新的要求，最近几年，图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升，1080P分辨率的视频已经非常流行，2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中。
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
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。
LVGL的作者是来自匈牙利的Gabor Kiss-Vamosikisvegabor，LVGL用C语言编写，以实现最大的兼容性（与C ++兼容），模拟器可在没有嵌入式硬件的PC上启动嵌入式GUI设计，同时LVGL作为一个图形库，它自带着接近三十多种小工具可以供开发者使用。这些强大的构建块按钮搭配上带有非常丝滑的动画以及可以做到平滑滚动的高级图形，同时兼具着不高的配置要求以及开源属性，显著的优势使得LVGL蔚然成风，成为广大开发者在选择GUI时的第一选择。
原文链接：https://winter.blog.csdn.net/article/details/129527522
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。
音视频领域中，除了关注服务器相关技术外，客户端也无法回避，毕竟客户端也要负责采集，编码，收发，解码和渲染，所以客户端开发也是整个音视频技术栈不可或缺的部分。本文梳理一下客户端常见技术方案，为以后客户端开发选型提供技术储备。
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🚀🚀最近对于车联网安全非常有兴趣，但是不知道怎么入门，无意间发现了ICSim，可以用来简单模拟一下汽车，学习了一段时间后决定写一下笔记，怕自己学完就忘记了（仅供学习参考）。
这是基于C++(QT框架)设计的网络摄像头项目，本篇文章介绍的网络摄像头项目并不是采用RTMP或者RTSP推流编码的网络摄像头产品，而是采用HTTP协议推送图片流的方式，采用浏览器访问查看摄像头画面。
泊松融合是图像融合处理效果最好的算法，其来自于2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》。以这篇文章为发端，很多大神提出了一系列的优化算法。2009年, Zeev Farbman 在的SIGGRAPH上面提出的基于Mean-Value Coordinates方法的泊松融合加速算法《Coordinates for Instant Image Cloning》（文献二）。在这篇文章中，泊松方程被转换成拉普拉斯方程，并且提出了用均值坐标Mean-Value Coordinates来近似求解这个方程，从而达到实时运算的效果。
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。
一直都想搞个安卓版本的视频监控程序，很早以前弄过一个，采用的是早期的ffmpeg2的lib文件，对于现在众多的网络流媒体格式，支持有限，而且新的Qt编写安卓程序，结构上也变动了，新的安卓系统权限要求也和以前处理不一样了，现在需要动态授权，以前是直接配置文件写好需要哪些权限就行，所以近期特意全部重写了一遍安卓版本的视频监控程序，内核还是采用的ffmpeg，换成了最新的ffmpeg4版本，在ubuntu系统上用安卓编译器编译了对应的lib文件，然后放到win上编写Qt+安卓程序。
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