OpenCV2报错：Could not find the Qt platform plugin "cocoa" in "" 一.背景信息 二.错误现象 三.解决方法 一.背景信息 OpenCV是一个
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
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。
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。
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
数字图像取证分析是应用图像科学领域里的一种专业知识，这项技术可以在法律事务中解释图像的内容或图像本身所代表的含义。数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括：摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。
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。
前言：视频开发库有很多，例如微软的DirectShow；开源库OpenCV，当然OpenCV主要是图像处理，视频部分还是用的ffmpeg, 而且无法解码音频；SDL；大华和海康都有自己的库等等。音视频属于流媒体领域，学习和应用难度大，周期长，容易出现人才断层，公司对应聘者的要求都比较高，让很多人望而却步。很多软件都使用了FFmpeg, 比如：迅雷，腾讯视频，QQ, 微信，QQ音乐，暴风影音，爱奇艺，优酷，格式工厂等。放几张软件目录图大家看看。 QQ客户端
我平时喜欢分析各种照片,里面拍照得角度,拍摄时间等等.一直也苦于没有找到一款心仪得强大工具.但是前些日子碰到了.它就是Amped Authenticate.
在嵌入式项目开发中，无论是单片机项目、嵌入式Linux项目、FPGA项目，上位机始终是一个很重要的部分，主要用于：
原文链接：https://winter.blog.csdn.net/article/details/129527522
Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，其底层功能算法特点、运算性能以及编程需求等方面都具有显著的优势。然而，由于其功能强大，同时也需要一定的软件功底和图像处理理论。因此，如何快速掌握Halcon的应用技巧，成为Halcon应用者们关注的问题。
Qt（官方发音 [kju:t]，音同 cute）是一个跨平台的 C++ 开发库，主要用来开发图形用户界面（Graphical User Interface，GUI）程序，当然也可以开发不带界面的命令行（Command User Interface，CUI）程序。
首先说明的是，这个帖子是成功的编译了dll，但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
有的读者可能对于计算机视觉中2D和3D视觉的区别仍然较为模糊，此处根据某篇论文中的解释，介绍如下：
上次简单实现了python发送和接收图片的Demo,本次通Qt的接收图片，并显示在QLabel上。
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。
并不是说web语言不好, 我很喜欢web, 从一开始学习html到后来入坑nodejs可以说web领域给我带来了很多的见识同时还payed my bill, 但是w3c定义的html+css的这样一套GUI解决方案实在有很多坑(即使是mdn维护的ecmascript也有很多不尽如人意的地方), 比如浏览器的兼容地狱问题; CSS不够灵活; DOM的臃肿程度等等地方.
在图像处理领域，OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库，能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理，实现更加独特和吸引人的效果
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）。
熟悉我的朋友应该知道，我是做嵌入式软、硬件开发工作的，在项目的调测过程中难免需要用到上位机进行数据调测和可视化，所以最近开始一个新的学习方向：Python Qt GUI设计。
由于前阵子学习OpenCV后,感觉做为图像处理的话,在效率和速度上还是C++要快很多,后来研究了一下QT还可以跨平台,所以准备入门QT,由于学习QT需要C++的基础,最近两周一直在恶补C++,算是有点收获了,所以今天开始学习QT,也算是对最近学习的C++一个巩固.
ZXing-CPP是一个用C++实现的开源、多格式一维与二维条形码图像处理库。它最初是从Java ZXing库移植而来的，但经过进一步开发，现在在运行时和检测性能方面有了许多改进。它可以读取和写入多种格式的条形码。包括工业DM码、RQ码、以及其他常见的各种一维条形码。具体支持全部条码格式如下：
AI 领域正以前所未有的速度发展，大模型的发布变得愈发频繁，模型的规模也在持续扩大。如今，大模型的起点已经攀升至数十亿参数（数十 B，B 是 Billion 的简写，10 亿），其功能之广泛，令人惊叹。它们不仅能画画、撰写文章和制作PPT，还能编写代码，几乎无所不能。更令人欣喜的是，使用这些 AI 工具已经变得前所未有的简便，只需通过浏览器即可轻松访问，无需繁琐的部署过程。
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。
该文章介绍了一个基于Qt和OpenCV的图像处理小软件，包括软件的安装、使用示例和代码下载。
开源界的图形图像处理项目openCV无疑是优秀的东西，无论对于专业的开发人员或是业余爱好者都非常具有魔力。网上很多教程都是VS2008下配置的，而我自打和VC6.0绝交后就再没怎么碰过Windows的相关开发平台了。本文是在CentOS6.0下OpenCV的安装配置手册，前段时间非了老半天劲儿，熬了N个不眠之夜，最终把所有问题均搞定了，最后运行出结果那一瞬间，那种心情是无法用语言形容的。今儿特此把过程写出来，为新人搭环境节约一些时间。好了，废话不多说。
PS：笔者强烈建议诸位注册一个EETOP的账号，每天签到或者发贴、回贴就有积分了，里面的资源非常丰富，各种软件、资料都能找到。
Qt Widgets、QML、Qt Quick ... 呃 (⊙﹏⊙) ，简直了，傻傻分不清楚
一、linux图形界面的实现只是linux下的应用程序实现 图形界面（GUI）并不是linux的一部分，linux只是一个基于命令行的操作系统，linux和Xfree的关系就相当于当年的DOS和Windows 3.0一样，Windows 3.0不是独立的操作系统，它只是DOS的扩充，是DOS下的应用程序级别（GUI）的系统，不是独立的操作系统。同样XFree只是linux下的一个应用程序而已，不是系统的一部分，但是X的存在可以方便用户使用电脑。Windows 95及以后的版本就不一样了，他们的图形界面是操作系统的一部分，图形界面在系统内核中就实现了，没有了图形界面windows就不成为windows了，但linux却不一样，没有图形界面linux还是linux，很多装linux的WEB服务器就根本不装X服务器。这也WINDOWS和linux的重要区别之一. 二、X是协议，不是具体的某个软件 X是协议，就像HTTP协议、IP协议一样。因为输入设备和显示设备不是同一个设备，而且他们需要相互配合，进行画面显示，所以需要一个交互协议，建立他们直接的沟通桥梁。
智能交通安全监测系统是通过利用高性能处理器和先进的图像处理算法，实现对交通场景的实时监测、分析和预警，以提高交通安全水平。以下是基于RK3568处理器的智能交通安全监测系统产品的应用方案：
今天再和大家分享一下入行机器视觉要学哪些东西。本文基本就是按照学习的先后顺序来讲的，所以可以看作是一个学习路线，文中很多书都是我以前看的，但现在可能有些过时了，大家自行判断参考。
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。
创龙科技SOM-TLIMX8MP是一款基于NXP i.MX 8M Plus的四核ARM Cortex-A53 + 单核ARM Cortex-M7异构多核处理器设计的高端工业核心板，ARM Cortex-A53(64-bit)主处理单元主频高达1.6GHz，ARM Cortex-M7实时处理单元主频高达800MHz。
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
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。
关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
超级值得收藏的C/C++资料宝库，汇总了 400+ 条 C++ 框架、库和工具 。
C++标准库，包括了STL容器，算法和函数等。 C++ Standard Library：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。 Standard Template Library：标准模板库 C POSIX library ： POSIX系统的C标准库规范 ISO C++ Standards Committee ：C++标准委员会
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：
Webbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL，测试网站在压力下工作的性能，最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁，源码加起来不到600行。
Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL，测试网站在压力下工作的性能，最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁，源码加起来不到600行。
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。
现在把一些问题总结一下，算是记录一下面试的经历吧。以后有空简单地回答一下，
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：
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。
在计算机视觉和图像处理应用中，使用适当的编码格式对图像进行压缩和存储是至关重要的。H.264是一种广泛使用的视频压缩编码标准，可以将图像序列编码为高质量、低比特率的视频文件。在本篇文章中，我们将学习如何使用Python和OpenCV库将静态图像编码为H.264视频文件。
本章旨在与 OpenCV，其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题：
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
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