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    Qt插件入门——使用插件扩展Qt自身

    本篇文章只能回答一半,如何创建扩展Qt自身的插件Qt提供了两种用于创建插件的API: 用于编写Qt自身扩展的高级API:自定义数据库驱动程序,图像格式,文本编解码器,自定义样式等。...高级API:扩展 Qt自身,编写扩展Qt本身的插件是通过将适当的插件基类继承为子类,实现一些功能并添加宏来实现的。...插件生成路径: ? 5. 让其他工程使用自定义样式 将我们生成的插件拷贝到下面目录,Qr Designer在运行时会自动查找插件,如果找到插件则会自动加载。 ? 下面是一个测试效果。...6、总结 主要就是运行了Qt自带的例子,方便初学者结合Qt自带的文档进行理解。 Qt插件也可以理解为一种动态库,只不过只能是使用Qt来进行加载。...使用Qt开发的大型程序可以通过Qt插件机制进行解耦。加载插件的宿主程序不关心插件的业务逻辑,只需按照对应接口调用即可;插件开发者可自己测试写的插件,方便维护。

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    基于qt的opencv实时图像处理框架FastCvLearn实战

    基于qt开发可以方便进行嵌入式移植,而实时图像处理在工业和工程上具有较高的效率。 对代码陌生的朋友,可以看看本文。如果熟悉了,可以直接文末到github仓库下载使用。...bug 本想借鉴如下toStdString()方式,发现运行不成功,toStdString(时间带冒号格式)方式的字符串,cv::imwrite调用后,写入图像无结果。...通常使用INTER_AREA插值效果最佳,而要放大图像,通常使用c :: INTER_CUBIC(速度慢)或INTER_LINEAR(速度更快,但看起来仍然可以)最好。...886 参考链接: 1: [Qt-5-and-OpenCV-4-Computer-Vision-Projects.]...(https://github.com/PacktPublishing/Qt-5-and-OpenCV-4-Computer-Vision-Projects) 2: [FastCvLearn代码仓库,欢迎

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    Qt官方示例-样式插件

    ❝这个例子展示了如何创建一个以新的GUI外观扩展Qt插件。❞  Qt中的插件是存储在共享库中的类,可以在运行时由QPluginLoader加载。...在Qt中创建插件时,它们要么扩展Qt应用程序,要么扩展Qt本身。编写可扩展Qt本身的插件是通过继承插件基类之一,从该类重新实现功能并添加宏来实现的。...在此示例中,我们通过添加新的GUI外观(即,使新的QStyle)来扩展Qt插件概述文档中对插件进行了高级介绍。   提供新样式的插件会继承QStylePlugin基类。...当应用程序请求SimpleStyle此插件创建的样式的实例时,Qt将使用此插件创建它。 2....我们还将库设置为存储在stylewindow下的styles文件夹中,因为这是Qt在其中搜索样式插件的路径。 4.

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    图像处理-图像增强

    图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大图像中不同物体特征之间的差别,为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像,由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。...相应地,对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理,一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强,而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。...图像增强的方法分类: |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||(伪)彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理(ROI ROI,Region of Interest

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    图像处理-图像噪声

    图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异,而其余像素的灰度值保持不变,因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量,给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路,通过开关机制抑制噪声,上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息,没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持图像的细节信息。

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    图像处理-图像融合

    一般情况下,我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程,例如图像间的配准,图像边缘增强,图像纹理平滑,抑制背景杂波等;然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取,不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同...2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集,采集过程虽然简单,却可也不能轻视,好的采集方法可以获得更优质的信号信息,为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。...收集到的信号不一定直接就能用,在进行图像融合之前,对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理,可以大大提高图像的对比度以及分辨率,有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下: 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将图像数据分为三层,融合过程流程图如下: 图像融合层简介: 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素,因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理,包括图像配准、滤波和增强。

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    图像处理-图像滤波

    和平滑程度的关系是非常简单的.σ越大,高斯滤波器的频带就越宽,平滑程度就越好.通过调节平滑程度参数σ 高斯分布:h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理...中心像素的距离和灰度差值的增大,邻域像素的权系数逐渐减小 优点:保持边缘性能良好,对低频信息滤波良好 缺点:不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下: W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...其中: f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历处理边界元素时,需要提前在图像边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认用...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:处理图像前扩充了边界,比原图大一圈,此项输出图像大小...,首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,频域处理,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

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    领券