Pelco D 和 Pelco P 协议是视频监控领域中广泛使用的两种闭路电视(CCTV)摄像机控制协议。
这些协议允许用户通过有线或无线方式远程操作摄像头，包括调整镜头焦距、倾斜角度、水平移动以及聚焦等功能。
本文将深入探讨这两种协议的核心原理、应用场景及区别。
Pelco D 协议：Pelco D 是由 Pelco 公司开发的一种模拟控制协议，主要用于驱动支持该协议的摄像机和云台。
协议的主要特点包括精确的定位能力、多级速度控制以及平滑的运动控制。
它支持多种命令，如预设点设置、连续扫描、巡航路径规划等。
Pelco D 协议通常通过 RS-422 或 RS-485 串行通信接口实现，这些接口可以支持更远距离的传输，且在多设备系统中具有良好的抗干扰性。
协议中的每个命令都由一系列二进制码组成，这些码对应特定的操作，如移动、停止、加速、减速等。
Pelco P 协议：与 Pelco D 类似，Pelco P 也是 Pelco 公司设计的另一种控制协议，但它的设计更加简单，主要关注于摄像机的水平和垂直移动。
Pelco P 协议常用于需要基本的左右、上下移动控制的场合，而不需要复杂的预设点和扫描功能。
它通常通过 RS-232 接口进行通信，适用于小型系统或远程控制需求不复杂的环境。
Pelco P 的命令结构比 Pelco D 更直观，使得安装和配置更为便捷。
两者的对比：1. 功能：Pelco D 提供更多高级功能，如预设点、巡航路径等，适合大型、复杂系统；
Pelco P 则更适合基本的移动控制。
2. 通信接口：Pelco D 常用 RS-422/485，传输距离远，适合多设备环境；
Pelco P 常用 RS-232，适用于单设备或短距离通信。
3. 控制精度：由于 Pelco D 设计更复杂，其运动控制通常更为精确。
在实际应用中，选择 Pelco D 还是 Pelco P 主要取决于系统的规模、功能需求以及预算。
对于需要精细控制和多功能集成的大型监控项目，Pelco D 显然是更优的选择；
而对于小规模或者对成本敏感的项目，Pelco P 可能更合适。
了解这两种协议的特性，有助于在设计和实施监控系统时做出明智的决策。
提供的两个英文版PDF文档可能包含了详细的协议规范、命令代码和实际操作指南。
通过阅读这些资料，你可以深入了解这两种协议的细节，从而更好地掌握如何利用它们来控制和管理你的视频监控系统。
对于那些熟悉英文的专业人士来说，这些文档是宝贵的参考资料。
如果需要中文版本，可能需要借助翻译工具或寻找已有的中文教程来辅助学习。

本程序实现一个去畸变的功能，使用的是OpenCV的库函数实现。
本人使用的是OpenCV3.1版本，主要使用的CV的库函数是cv::undistort()。
（程序中没有添加OpenCV的环境，自己电脑中配置好OpenCV环境的话，需手动添加下..这么做是为了让不同CV版本的人自己添加后更愉快的使用~）程序的主要功能是通过已知相机内参及畸变系数实现去畸变(从摄像头或从保存序列帧文件的目录)。
其中次要功能包括从目录中读取所有该目录的文件；
创建目录。

简介：
在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架与Video for Linux 2（V4L2）接口相结合，实现在Linux系统上显示摄像头视频流。
V4L2是Linux内核提供的一种标准接口，用于与视频捕获设备（如摄像头）进行交互，而Qt则是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架。
我们需要了解V4L2的基本概念。
V4L2是V4L（Video4Linux）的升级版，提供了更多的功能，包括对多种视频格式的支持、多设备并发访问以及高级缓冲区管理。
它通过/dev/videoX设备节点与摄像头通信，X为设备编号。
接下来，我们要引入Qt。
Qt库提供了一套完整的图形用户界面工具，包括窗口、控件、布局等，以及多媒体模块（QMultimedia），可以方便地处理音频和视频数据。
在Qt中，我们可以通过QCamera类来操作摄像头，并使用QCameraViewfinder或QVideoWidget来显示视频流。
实现"v4l2摄像头显示视频流"的关键步骤如下：1. **初始化Qt环境**：确保系统已安装Qt库，然后创建一个Qt项目，选择合适的Qt版本和构建系统。
2. **导入相关模块**：在代码中导入必要的Qt模块，如`＜QtWidgets＞`（用于窗口和控件）、`＜QCamera＞`（摄像头操作）和`＜QCameraViewfinder＞`（显示视频流）。
3. **创建QCamera对象**：使用QCamera类创建一个摄像头对象，传入设备ID（通常是"/dev/video0"）作为参数。
例如： ```cpp QCamera camera(new QCamera("/dev/video0", this)); ``` 如果需要检测可用摄像头，可以使用`QCameraInfo`类列出所有设备。
4. **设置视频源**：V4L2摄像头作为视频源，可以通过设置`QCamera::setCaptureDevice`方法来实现： ```cpp camera.setCaptureDevice(QCamera::CaptureDevice::DeviceType, "video0"); ```5. **启动相机**：在确保设置正确后，启动相机： ```cpp camera.start(); ```6. **显示视频流**：创建一个`QCameraViewfinder`实例并将其设置为相机的视图finder，然后将视图finder添加到窗口布局中： ```cpp QCameraViewfinder *viewfinder = new QCameraViewfinder(this); camera.setViewfinder(viewfinder); layout-＞addWidget(viewfinder); // 假设layout是窗口的布局 ```7. **处理错误和状态改变**：为QCamera对象添加信号连接，以便在出现错误或状态改变时进行相应的处理。
8. **关闭相机**：在应用退出或不再需要视频流时，记得停止并释放相机资源： ```cpp camera.stop(); delete camera; ```以上就是使用Qt结合V4L2显示摄像头视频流的基本步骤。
实际应用中可能还需要处理分辨率设置、帧率控制、色彩格式转换等更复杂的细节。
同时，为了保证兼容性和稳定性，可能需要针对不同的硬件和驱动进行适配。
此外，还可以利用QMediaPlayer和QVideoSurfaceFormat等类来实现自定义的视频播放器功能。
通过这些知识，开发者可以构建出功能丰富的摄像头应用，不仅限于简单的视频显示，还能进行录像、图像处理等多种功能。
对于嵌入式系统或者需要在Linux环境下处理摄像头数据的应用来说，Qt结合V4L2是一个高效且灵活的选择。

简介：
《颜色小猎人3.5.e》是一款深受用户喜爱的颜色识别和管理软件，它提供了丰富的色彩分析和选取功能，帮助用户在设计、绘画、印刷等领域更精确地掌握色彩。
这款软件的完整版3.5.e版本增加了许多新特性和优化，以提升用户体验。
一、颜色选取与分析颜色小猎人3.5.e的核心功能之一是颜色选取。
它能够通过摄像头捕捉现实世界中的颜色，并将其转换为数字色彩代码，如RGB、CMYK、HSV等。
用户可以轻松地将这些颜色应用于各种设计项目，确保色彩的一致性。
此外，软件还提供了色彩分析工具，如色差计算，帮助用户评估颜色之间的差异，这对于色彩敏感的工作至关重要。
二、色彩库与自定义调色板在颜色小猎人3.5.e中，用户可以浏览预设的色彩库，包含多种流行色卡和色彩搭配方案。
同时，用户也可以创建自己的调色板，保存常用或特定项目的颜色组合，方便随时调用。
这大大提高了设计工作的效率。
三、跨平台支持该软件支持多个操作系统，包括Windows和Mac OS，使得不同平台的用户都能享受其便利。
3.5.e版本可能进一步优化了跨平台的兼容性和稳定性，确保用户在任何环境下都能顺畅使用。
四、增强的用户体验颜色小猎人3.5.e对界面进行了优化，提供更直观的操作方式和视觉效果。
此外，可能还添加了一些快捷键和功能，让用户在操作过程中更加得心应手。
新版本可能也修复了前代版本的一些已知问题，提升了软件的整体性能。
五、教育与学习资源为了帮助用户更好地掌握颜色理论和应用，颜色小猎人3.5.e可能包含了教程、指南和色彩知识库。
这些资源对于初学者来说是非常宝贵的，可以帮助他们快速上手并提升色彩感知能力。
六、社区交流与分享软件可能还拥有一个活跃的用户社区，用户可以在其中分享自己的作品、色彩搭配和使用经验。
这种互动增强了软件的社交属性，使得学习和探索色彩变得更加有趣。
《颜色小猎人3.5.e》是一款强大的颜色管理工具，不仅提供了全面的颜色选取和分析功能，还注重用户体验的提升和色彩知识的学习分享。
无论是专业设计师还是业余爱好者，都可以从中受益匪浅。
通过这个完整版，用户可以享受到所有高级特性，尽情探索和应用色彩世界。

简介：
手机上的条码识别软件很多，PC上能用的软件却很少，特上传一个。
可识别二维条码、一维条码Code128,Ean128,Code39,Code93,Ean13等1.支持打开图片文件识别2.支持从屏幕截图识别3.支持USB电脑摄像头扫描物体上条码并识别

（国一力，省一命）SD-05舵机、按键、OLED、pixy摄像头、STM32F103ZET6，配套PID算法

包括电路原理图、LED、时延、定时器、蜂鸣器、串口、ADC、DAC、IIC、SPIFLASH、CAN、红外遥控、摄像头等例程

基于SVM支持向量机的车牌识别系统，识别到的结果直接在界面上显示，图像可来自图片或者摄像头，运行surface.py可以进行识别

摄像头动态手势轨迹识别及其应用基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用详细介绍了摄像头识别手势轨迹的方法和应用

ov7725彩色摄像头显示图像k60源码,能显示出图像。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。