人工智能应用开发之QT5OpenCV48 从入门到实战

**《人工智能应用开发之QT5+OpenCV4.8 从入门到实战》**是一门以C++图形界面开发与计算机视觉技术相结合的实战课程，旨在帮助学员掌握Qt5应用开发、OpenCV图像处理以及人工智能视觉应用的开发流程。课程从基础知识入手，逐步深入到完整项目实践，适合C/C++开发者、嵌入式工程师、人工智能视觉开发人员、高校学生以及希望进入计算机视觉领域的学习者。

课程内容围绕Qt5与OpenCV4.8两大核心技术展开，首先介绍Qt Creator开发环境搭建、Qt Widgets界面设计、信号与槽机制、事件处理、文件操作、多线程、网络通信等基础知识，使学员能够开发功能完善的桌面应用程序。同时，课程系统讲解OpenCV4.8的核心模块，包括图像读取与保存、颜色空间转换、图像增强、滤波、边缘检测、轮廓提取、特征匹配、模板匹配、视频处理、摄像头采集以及常见图像处理算法，帮助学员建立扎实的计算机视觉基础。

在人工智能应用部分，课程进一步介绍目标检测、人脸识别、图像分类、二维码识别、OCR文字识别等典型视觉应用，并结合深度学习模型推理技术，讲解如何将AI算法与Qt界面程序集成，实现智能视觉系统开发。学员将学习模型调用、图像预处理、推理结果展示以及交互界面设计等关键技术，掌握从算法到应用的完整开发流程。

项目实战阶段采用案例驱动教学，通过智能图像处理工具、视频监控系统、视觉检测平台、车牌识别、工业检测等多个综合项目，演示需求分析、界面设计、功能开发、算法集成、性能优化以及程序打包部署等完整流程。同时，还会介绍CMake工程管理、跨平台开发、多线程优化以及程序调试技巧，提高工程开发能力。

总体而言，**《人工智能应用开发之QT5+OpenCV4.8 从入门到实战》**是一门兼顾理论知识与项目实践的计算机视觉开发课程，内容涵盖Qt桌面开发、OpenCV图像处理以及AI视觉应用等多个方向。通过系统学习，学员不仅能够掌握现代视觉应用开发技术，还能够独立开发具有实际应用价值的智能图像处理软件，为从事计算机视觉、智能制造、安防监控、机器人视觉及人工智能应用开发等相关岗位奠定扎实基础。

课程目录：

——/人工智能应用开发之QT5OpenCV48 从入门到实战/
├──（资料）  
|   ├──QT5与OpenCV4.8从入门到高级.pdf  6.72M
|   ├──代码资料.zip  113.26kb
|   ├──模型资料.zip  45.65M
|   └──图片与视频.zip  17.55M
├──01-课程介绍与环境搭建.mp4  80.80M
├──02-OpenCV集成与QLabel文本显示.mp4  42.69M
├──03-QLabel图像显示.mp4  24.58M
├──04-QLabel显示OpenCV读入图像.mp4  68.66M
├──05-垂直与水平布局管理器.mp4  55.03M
├──06-构建第一个QT自定义界面类.mp4  55.95M
├──07-信号与槽响应机制之图像选择按钮.mp4  96.51M
├──08-构建图像简易浏览器界面.mp4  92.96M
├──09-构建图像简易浏览器事件响应实现.mp4  59.28M
├──10-网格化布局显示多张图像.mp4  68.14M
├──11-文本输入与显示控件使用.mp4  69.27M
├──12-单选按钮与图像处理.mp4  78.35M
├──13-复选框与显示操作.mp4  86.09M
├──14-计数调节器与下拉列表使用.mp4  114.98M
├──15-人脸检测界面设计与开发.mp4  105.36M
├──16-人脸检测界面事件响应实现.mp4  78.61M
├──17-QT人脸检测图像与视频测试.mp4  58.13M
├──18-使用信息框提升用户体验.mp4  75.08M
├──19-颜色字体输入本地资源对话框演示.mp4  116.39M
├──20-使用TabPanel实现多个页面集成.mp4  35.01M
├──21-MVVM设计模式与表格界面构建_.mp4  99.96M
├──22-TableView与Model的数据演示.mp4  77.50M
├──23-自定义TableModel数据演示.mp4  96.55M
├──24-QPiant绘制图像与文本.mp4  74.18M
├──25-几何形状的绘制与填充风格.mp4  103.90M
├──26-鼠标事件响应与鼠标绘制.mp4  112.08M
├──27-按选择图形类别的鼠标绘制.mp4  99.49M
├──28-鼠标右键弹出菜单演示.mp4  59.60M
├──29-菜单栏的创建与使用.mp4  61.68M
├──30-工具栏的创建与使用.mp4  39.30M
├──31-键盘事件响应与处理.mp4  64.95M
├──32-算法与应用两层架构-分层设计原则.mp4  99.72M
├──33-算法与应用两层架构-代码实现与演示.mp4  60.11M
├──34-算法层接口与代码实现分离原则.mp4  81.44M
├──35-使用参数文件实现界面与数据分离原则.mp4  136.29M
├──36-使用QThread执行长耗时任务.mp4  116.51M
├──37-QThread内自定义信号实现数据交换.mp4  94.17M
├──38-卡片式界面入口设计与切换.mp4  128.58M
├──39-界面返回与左右布局设计.mp4  83.31M
├──40-YOLOv5对象检测实现类封装.mp4  135.05M
├──41-YOLOv8对象检测实现类封装.mp4  71.19M
├──42-构建对象检测推理通用线程.mp4  90.38M
├──43-多线程YOLOv5对象检测应用.mp4  91.47M
├──44-多线程YOLOv8对象检测应用.mp4  89.53M
├──45-加速YOLOv8对象检测推理.mp4  83.97M
├──46-基于工厂模式实现对象检测算法创建.mp4  139.35M
├──47-YOLOv8多线程多路视频检测之界面设计.mp4  155.70M
├──48-YOLOv8多线程多路视频检测之多线程推理.mp4  60.08M
├──49-QT5多线程读写者架构与实现之线程.mp4  76.95M
├──50-QT5多线程读写者架构与实现之协作演示.mp4  90.73M
├──51-图元系统GraphicsView显示与绘制.mp4  108.33M
├──52-图元系统GraphicsView拖动与事件响应.mp4  50.74M
├──53-QT文字转语音播报功能.mp4  72.48M
├──54-OpenCV实验大师工具软件安装与配置.mp4  58.55M
├──55-OpenCV算法工作流SDK配置与测试.mp4  109.23M
├──56-轮廓分析与计数测量-从设计到集成.mp4  66.75M
├──57-轮廓分析与计数测量-统计数据显示.mp4  79.58M
├──58-QT5中集成模板匹配算法应用.mp4  51.94M
├──59-OpenCV最大轮廓查找流程设计与集成测试.mp4  25.20M
├──60-QT5集成OpenCV工作流引擎实现钢管计数.mp4  84.36M
├──61-QT5集成OpenCV工作流引擎实现圆测量.mp4  43.87M
└──62-高级课程总结.mp4  54.57M