上一节，成功导入了OpenCV库零基础学QT、C++（四）QT程序打包-CSDN博客QT程序打包。将项目变为 release 版、运行项目、找到 windeployqt6.exe 并运行 exe。当出现 “无法定位重新输入点” 错误时，给出了针对性的解决方案。一是查看编译程序所用的编译器，二是检查环境变量配置的编译器路径，建议环境变量中仅配置一个编译器目录，三是确认 dll 文件是否与编译器版本对

华为商城页面的HTML代码，涵盖了页面结构、样式和交互功能。页面设计简洁现代，包含头部导航、轮播图、产品展示、精选活动、服务支持等模块。轮播图展示了华为Pura70系列、MateBook X Pro和FreeBuds Pro3等新品，产品网格部分展示了Pura70 Ultra、MatePad Pro 13.2、WATCH GT4等产品。页面还提供了精选活动、服务支持（如维修服务、在线客服等）以及页

《YOLOv11安全帽检测网页版》是一个基于Vue.js+Element-UI前端和FastAPI后端的智能检测系统。该系统支持图片/视频上传检测，通过YOLOv8模型实现目标识别，并集成PaddleOCR进行文字识别。主要功能包括：可视化参数配置（置信度/IoU阈值调整）、实时视频帧检测、检测结果对比展示、状态监控等。技术栈涵盖WebSocket通信、HTML5视频处理、Canvas绘图等。用户

帮助在QT项目中集成OpenCV库，解决环境配置中的常见痛点。文章从环境准备开始，指导如何下载与QT兼容的OpenCV源码包，并解析其目录结构，避免因版本不匹配导致的编译失败。针对手动编译OpenCV这一核心环节，逐步演示如何通过CMake构建项目、生成安装文件（install目录），并迁移至稳定路径。同时，文章重点剖析了QT与OpenCV的版本适配问题，提供兼容性检查与解决方案。最后，通过一个“

该项目是基于YOLOv11的车牌识别网页系统，包含前端(Vue.js+Element-UI)和后端(FastAPI)两大模块。前端采用WebSocket实现实时通信，使用HTML5视频和画布元素处理视频帧；后端整合了YOLOv8目标检测和PaddleOCR文字识别，通过OpenCV进行图像处理。系统支持图片和视频检测，提供参数调整功能，可实时显示检测结果。部署需Python3.9+环境及FastA

后端（Python + FastAPI）框架与库FastAPI：构建高性能 API，支持 HTTP 和 WebSocket 通信。：集成 YOLOv8 模型，提供图像 / 视频帧检测功能。：处理图像解码、绘制检测框和标签。WebSocket：实现实时视频流的帧传输与检测结果返回。核心功能模型管理：动态加载 YOLO 模型（如yolov8n.pt）并缓存，支持自定义模型（如车辆检测模型car-80.

一、使用labelimg制作数据集1.1、下载labelimg1.2、安装库并启动labelimg1.4、制作YOLO数据集二、使用YOLOv8训练模型2.1、下载库——ultralytics （记得换源）2.2、数据模板下载2.3、开始训练1、启动train.py，进行训练2、我们可以直接使用命令进行训练三、其他问题1、训练时，为什么会生成labels.cache文件？2、YOLOv8的训练图像

Selenium是一个用于自动化Web应用程序测试的工具，它提供了一组API，允许用户以编程方式控制浏览器行为。通过Selenium，用户可以模拟用户在浏览器中的操作，如点击按钮、填写表单、导航等，从而进行自动化测试或执行网页操作。Python安装Selenium需要进行以下步骤：使用pip安装Selenium第三方库：pip install selenium下载并配置浏览器驱动，例如Chrome

我们需要在QT项目中，连接数据库，并查询数据！首先确定你用的编译器是哪个，是mingw还是msvcQtCreater用的是mingw编译器。

简介本文介绍的是基于Windows环境下的实现，因为自己是小白也摸索了很久，在此记录步骤。前言机缘巧合，接触到了github上的开源项目：AnimeGANv2实现效果： 【温馨提示：大家最好使用高清晰度的照片，这样效果更好】原作者使用的是TensorFlow，然后看见了周先森爱吃素大佬发表：AnimeGANv2：照片动漫化而他是基于Ubuntu实现的，所以在此记录用windows上记录详细步骤。步