本文主要是基于QT中OpenCV的使用以及深度学习中图像分类来实现的，建议读者先看之前QT 6.6.0中OpenCV的环境的配置（注意：由于本文图像分类算法采用PyTorch框架实现的，因此只用到。）和图像分类算法实现（

在前面的文章已经实现了一个简单的视频播放，但是前面实现的视频播放功能中不包含音频播放，并且界面也实现的比较简单，只是一个简单视频播放弹出窗口。因此，本文基于上一次的视频播放进行改进，不仅仅实现了视频 + 音频的播放，同时界面也更加的完善，相比于其他实现的更加容易理解。但是其中需要了解以及注意的地方非常多，这也是为什么花了比较长的时间才完成了这个功能。

前面我们已经实现了录音功能，但是里面关于音频的解码部分并没有讲的很清楚（因为那不是重点，重点是录音），因此后期会继续去搞清楚再来讲解。文本主要是讲解使用QT 6.6.0 + FFmpeg + SDL2实现视频播放，其中采用FFmpeg对视频解码，同时也采用了SDL2多线程功能防止主线程阻塞。

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IP摄像头+YOLOV3进行目标检测（手机摄像头作为电脑摄像头使用）

文章目录1.实现的效果：2.结果分析：3.主文件TransorInception.py:1.实现的效果：实际图片：（1）从上面的输出效果来看，InceptionV3预测的第一个结果为：chihuahua（奇瓦瓦狗）（2）Xception预测的第一个结果为：Walker_hound（步行猎犬）（3）Inception_ResNet_V2预测的第一个结果为：whippet（小灵狗）2.结果分析：从预测

Oracle数据库中索引的基本使用

Oracle数据库相关事务（一）

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YOLO-V3实时检测实现（opencv+python实现）——改进——>更加的易懂