帖子链接：https://blog.csdn.net/qq_43706969/article/details/113057799QT图形界面编程大作业，主要功能分为图像处理以及视频处理两大块。
图像处理包括：灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度，饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括：二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是，由于完成的比较仓促，很多代码存在格式、效率方面的问题，希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10，QT5版本应该都可行，视频处理涉及到OpenCV，我使用的是OpenCV4.0.1版本。
图像处理包括：灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度，饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括：二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是，由于完成的比较仓促，很多代码存在格式、效率方面的问题，希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10，QT5版本应该都可行，视频处理涉及到OpenCV，我使用的是OpenCV4.0.1版本。
2024/9/26 12:41:01
11.57MB
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matlab开发-交通警告标志识别标签代码。
交通警示标志识别Matlab代码使用Matlab演示，来自Matlab7.5的视频处理C
交通警示标志识别Matlab代码使用Matlab演示，来自Matlab7.5的视频处理C
2024/9/18 16:23:15
2.39MB
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随着道路监控系统的日益完善，大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力，因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。
本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。
本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。
2024/9/15 6:45:22
2.99MB
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||||VidGear是一种高性能的视频处理Python库，它提供了一个易于使用的，高度可扩展，多线程+ASYNCIO框架之上许多国家的最先进的专业像库，，，，，，，和的后端，使我们能够灵活利用它们的内部参数和方法，同时静默提供强大的错误处理和无与伦比的实时性能。
VidGear主要专注于简单性，因此使程序员和软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂视频处理任务。
以下功能框图清楚地描述了VidGearAPI的通用功能：目录TL;DR什么是vidgear？“VidGear是一个高性能框架，为使用python构建复杂的实时媒体应用程序
VidGear主要专注于简单性，因此使程序员和软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂视频处理任务。
以下功能框图清楚地描述了VidGearAPI的通用功能：目录TL;DR什么是vidgear？“VidGear是一个高性能框架，为使用python构建复杂的实时媒体应用程序
2024/9/8 16:29:33
14.46MB
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RIoTboard开发板资料，包括Linux、Android映象,Linux、Android映象,Linux、Android烧写工具，手册，原理图，驱动，板载资源手册等i.MX6Solo处理器的评估板。
i.MX6Solo处理器集成了高达1GHz的ARMCortex™-A9内核、2D和3D图形处理器和3D1080p视频处理器。
注：由于资源过大，部分资料通过网盘下载。
i.MX6Solo处理器集成了高达1GHz的ARMCortex™-A9内核、2D和3D图形处理器和3D1080p视频处理器。
注：由于资源过大，部分资料通过网盘下载。
2024/8/12 1:16:39
27.07MB
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人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。
利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——GentleAdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。
通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法等很多因素影响着多层分类器的结构形式。
2024/6/24 19:03:18
1.38MB
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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。
2024-04-09 15:03
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