QGLWidget是遗留Qt OpenGL模块的一部分，和其他QGL类一样，应该在新的应用程序中避免使用。相反，从Qt 5.4开始，最好使用QOpenGLWidget和QOpenGL类。
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程序主要是参考learnopengl，更多关于OpenGL的说明也可参考他们的文章。
在上章11.QT-ffmpeg+QAudioOutput实现音频播放器,我们学习了如何播放音频,接下来我们便来学习如何通过opengl来显示YUV画面
我之前在这篇博文《OSG嵌入QT的简明总结》中论述了OSG在QT中显示的可视化问题。其中提到官方提供的osgQt项目（地址：https://github.com/openscenegraph/osgQt ）很久前已经更新了。但是我一直没有时间同步更新，最近重新尝试了一下，还是有一些问题。
前面提到CHIP8的显示器是64x32黑白像素的显示器，所以我们在QT中定义一个OpenGL的Wedgit显示到窗口中，同时把keymap和游戏循环设置在主窗体的timmer循环中。
github 首页地址: https://github.com/wang-bin/mdk-sdk
注：参考自bilibili系列视频，OpenGL 从入门到成魔-第1章- OpenGL 环境的搭建https://www.bilibili.com/video/BV1qa4y1e7zP
https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/04%20Hello%20Triangle/
答：这个是新手常见的问题，由于QT内部有一套自己的渲染逻辑，渲染可能被QT的逻辑覆盖，或者这个ID不是实际可渲染的对象（以Windows为例子，这个ID不是Windows的窗口句柄）。
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。
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。
QT软件开发-基于FFMPEG设计视频播放器-CPU软解视频（一） https://xiaolong.blog.csdn.net/article/details/126832537
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。
在上章2.通过QOpenGLWidget绘制三角形,我们学习绘制三角形还是单色的，本章将为三角形每个顶点着色.
不得不说关于OSG的资料实在太零散了，搜索了很多关于OSG在QT下的解决方案，都是各有各的说法，有的说的不是很清楚，有的已经过时了。这里提供一下自己的解决方案吧。 在远古的OSG里面，应该是提供对QT的支持的；不过应该是由于QT版本变动比较大，现在的OSG版本应该已经没有了。但是在GitHub上又有了新的osgQt项目（地址：https://github.com/openscenegraph/osgQt） 用来解决这个问题。 osgQt是个简单的小项目，其实没有必要额外的编译，最核心的是个名为GraphicsWindowQt的类，只需要复制GraphicsWindowQt.h和GraphicsWindowQt.cpp到QT工程里面就可以使用了。同时osgQt给出了一个名为osgviewerQt的样例，也仅仅只是个cpp文件。结合两者，一个简单的示例就出来了。 QT工程如下：
PyQt5 是一个基于 Python 的 GUI 库，它提供了丰富的功能来创建图形用户界面。其中的 QOpenGLWidget 类可以用来集成 OpenGL 渲染器，实现基于 OpenGL 的图形和动画效果。在本篇文章中，我们将讲解如何使用 PyQt5 创建一个简单的 OpenGL Demo。
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。
之前用ffmpeg解码的时候，已经做了硬解码的处理，比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理，但是当时解码出来以后，还是重新转成了QImage来绘制，这样就大打折扣了，尽管可以看到GPU使用率有了，但是依然耗时的操作还是在CPU绘制显示，这就显得很尴尬了，Qt封装了大部分的opengl的操作，直接做成了QOPenGLWidget，既支持ffmpeg解码出来的yuyv格式的数据显示，还支持硬解码出来的nv12格式的数据显示，很好很强大，这样的话就大大减轻了CPU的压力，专门交给GPU绘制，经过这么一番彻底的改造，效率提升至少5倍，不要太牛逼！如果开启了opengl绘制，则对应内存会增加不少，可能opengl绘制需要开辟很多的内存来交换数据吧。
采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点，如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员，这个坎必须迈过去，本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发，视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下，关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。
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。
在上一章中，我们了解了光学字符识别（OCR）技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型（EAST 模型）来识别扫描文档和照片中的文本，该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中，我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
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