1.1-VSCODE安装：Windows10下用Vscode配置OpenCV (解包即用版)
2.WebRTC 实现 Android 传屏 demo
3.qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，源码再将灰度化，源码直方化，源码边缘检测，源码怎么写？
4.python+opencv实现/短视频一键去水印

1-VSCODE安装：Windows10下用Vscode配置OpenCV (解包即用版)

       VSCode安装与OpenCV配置指南（Windows ）

       OpenCV，源码全称为开源计算机视觉库，源码adi源码是源码跨平台的视觉处理库，由英特尔支持，源码采用BSD许可证。源码本文旨在记录在Windows 环境下，源码如何使用VSCode进行OpenCV的源码配置，以实现直接使用，源码避免繁琐的源码编译过程。首先，源码准备工具：VSCode安装包、源码MinGW-w和opencv源码。

       1. 前期文件准备

        - 下载VSCode，选择x版本，安装在D盘。另外，需要两个关键包：win环境下编译好的opencv运行文件包（.vscode.zip），以及MinGW-w和CMake辅助编译工具。企业带支付源码此外，还需dll依赖文件。

       2. MinGW和OpenCV集成

        - 将MinGW解压至F盘根目录，作者建议与本文提供的路径保持一致，以方便后续配置。然后，将opencv解压并配置环境变量：F:\opencv\build\x\vc\bin，F:\opencv\build\x\MinGw\bin，F:\MinGw\bin。

       3. VSCode配置

        - 在VSCode中，你需要配置以支持C++开发，包括设置编译器路径等配置项，以便能正确调用OpenCV库。

       4. 测试

        - 在VSCode的cpp目录下，创建C++程序，如摄像头捕获示例和显示代码。使用F5键运行，验证OpenCV库是否已正确配置。

       例如，测试代码如下：

        - VideoCapture cap(0); Mat img;...

        - Mat img = imread("D:\Microsoft VS Code\OpenCV\cpp\G.png");...

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WebRTC 实现 Android 传屏 demo

       WebRTC是一项实时通讯技术，允许网络应用或站点在浏览器之间不借助中间媒介实现点对点的连接，传输视频流、音频流或其他任意数据。在Android平台上集成WebRTC框架，可以实现强大的音视频传输功能，只需简洁的代码即可。

       为了实现Android平台的WebRTC demo，并实现两端局域网传屏功能，我们需要搭建相关环境和配置。首先，通过导入WebRTC官方的aar包，方便地引入官方提供的so与java层sdk代码。若需要自行编译aar，可以参考官方源码中的脚本生成本地aar或发布到maven仓库。

       在使用PeerConnectionFactory之前，必须进行全局初始化与资源加载，通过调用静态方法initialize()并传入InitializationOptions进行配置。完成初始化后，pc网站支付源码可以创建PeerConnectionFactory实例，这个工厂类在后续的音视频采集、编解码等操作中扮演重要角色。通过Builder模式进行初始化，方便设置编解码器。

       创建PeerConnection对象是点对点连接的起点，它可以从远端获取音视频流等数据。在创建之前，可以通过RTCConfiguration对连接进行详细配置。同时，通过Factory创建音视频数据源，如AudioSource和VideoSource，但数据来源需在外部实现，如从音频设备捕获或通过特定接口获取视频流。

       对于视频流，WebRTC提供了多种获取方式，如ScreenCapturerAndroid、CameraCapturer和FileVideoCapturer。通过startCapture()方法开始获取数据，并通过CapturerObserver进行回调。创建VideoTrack和AudioTrack后，一加6 源码通过PeerConnection添加到连接中，以便生成包含相应媒体信息的SDP。

       建立信令服务器是交换SDP信息的关键步骤。对于局域网场景，可直接使用java Socket实现TCPChannelClient。在进行媒体协商前，需要交换编解码器、传输协议等信息，确保双方支持后，连接才能成功建立。

       媒体协商过程包括创建Offer和Answer SDP，由呼叫方发起Offer请求，被呼叫方接收并创建Answer回复。当协商成功后，PeerConnection会尝试进行连接，优先选择host方式实现内网间连通。

       在点对点连接建立后，开始获取音视频流数据。通过onAddStream()回调接收远端的MediaStream对象，其中包含AudioTracks与VideoTracks。通过addSink()与SurfaceViewRenderer绑定，展示远端视频流。

       在WebRTC中，JavaAudioDeviceModule用于实现音视频的录制与播放，底层采用AudioRecord和AudioTrack。创建PeerConnectionFactory时设置AudioDeviceModule即可。

       DataChannel专门用于传输音视频流外的数据，如实时文字聊天、文件传输等。通过DataChannel.send()方法相互发送数据，onMessage()回调获取远端发送的数据。DataChannel的创建方式包括In-band与Out-of-band协商，后者在绑定ID一致时更为简便。

qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，再将灰度化，直方化，边缘检测，怎么写？

       代码如下，觉得有帮助可以采纳下，后面有我在vscode的源代码，可以对照输入测试

       #include <QApplication>

       #include <QMainWindow>

       #include <QPushButton>

       #include <QVBoxLayout>

       #include <QLabel>

       #include <QPixmap>

       #include <QTimer>

       #include <opencv2/opencv.hpp>

       class MainWindow : public QMainWindow

       {

       Q_OBJECT

       public:

       MainWindow(QWidget *parent = nullptr)

       : QMainWindow(parent)

       {

       // 创建显示摄像头图像的标签

       imageLabel = new QLabel(this);

       imageLabel->setAlignment(Qt::AlignCenter);

       // 创建按钮

       QPushButton *captureButton = new QPushButton("拍照", this);

       connect(captureButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::captureImage);

       // 创建垂直布局并将标签和按钮添加到布局中

       QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout;

       layout->addWidget(imageLabel);

       layout->addWidget(captureButton);

       // 创建主窗口并设置布局

       QWidget *centralWidget = new QWidget(this);

       centralWidget->setLayout(layout);

       setCentralWidget(centralWidget);

       // 设置定时器，定时更新摄像头图像

       QTimer *timer = new QTimer(this);

       connect(timer, &QTimer::timeout, this, &MainWindow::updateImage);

       timer->start(); // 每毫秒更新一次图像

       }

       private slots:

       void updateImage()

       {

       // 打开摄像头

       cv::VideoCapture cap(0);

       if (!cap.isOpened())

       {

       qDebug() << "无法打开摄像头！";

       return;

       }

       // 读取摄像头图像

       cv::Mat frame;

       cap.read(frame);

       cap.release();

       // 将OpenCV图像转换为Qt图像，并显示在标签上

       QImage qImage(frame.data, frame.cols, frame.rows, frame.step, QImage::Format_BGR);

       QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(qImage);

       imageLabel->setPixmap(pixmap.scaled(imageLabel->size(), Qt::KeepAspectRatio));

       }

       void captureImage()

       {

       // 获取当前摄像头图像

       cv::VideoCapture cap(0);

       if (!cap.isOpened())

       {

       qDebug() << "无法打开摄像头！";

       return;

       }

       cv::Mat frame;

       cap.read(frame);

       cap.release();

       // 转换为灰度图像

       cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

       // 直方化

       cv::equalizeHist(frame, frame);

       // 边缘检测

       cv::Canny(frame, frame, , );

       // 保存图像

       cv::imwrite("captured_image.jpg", frame);

       qDebug() << "已保存为 captured_image.jpg";

       }

       private:

       QLabel *imageLabel;

       };

       int main(int argc, char *argv[])

       {

       QApplication a(argc, argv);

       MainWindow w;

       w.show();

       return a.exec();

       }

       #include "main.moc"

python+opencv实现/短视频一键去水印

       在制作ppt个人文章或者分享过程中，经常会遇到一些带有水印的情况，不少人都希望能够去除这些水印，提高和视频的观看体验。本文将介绍如何使用Python+opencv实现的去水印功能。

       首先，我们需要导入OpenCV和NumPy库。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理，NumPy是Python的一个科学计算库，提供了高性能的多维数组对象。

       在代码中，我们定义了一个变量pmode来指定处理模式，可以是"image"或"video"。当pmode为"image"时，我们从指定路径读取一张；当pmode为"video"时，我们通过cv2.VideoCapture()函数从指定路径读取一个视频。

       接下来，我们获取的高度和宽度，并定义了一些全局变量，用于记录鼠标事件的状态和坐标。同时，我们创建了一个与窗口绑定的回调函数，用于实现鼠标事件的交互操作。

       在鼠标回调函数中，我们根据不同的鼠标事件进行相应的操作。当按下鼠标左键时，开始画矩形或圆形，记录起始坐标；当鼠标移动时，如果继续按下鼠标左键，根据当前模式画矩形或圆形；当释放鼠标左键时，停止画矩形或圆形，根据当前模式完成最后一个矩形或圆形的绘制。

       接下来，我们定义了一个waterprint()函数，用于去除中的水印。在该函数中，我们首先定义了要查找的颜色范围，然后将转换为HSV颜色空间，并使用cv2.inRange()函数根据颜色范围得到一个二值图像。接着，我们使用cv2.dilate()函数对二值图像进行膨胀操作，得到一张掩膜图像。最后，我们使用cv2.inpaint()函数根据掩膜图像进行修复操作，得到最终的去水印结果。

       在处理视频时，我们首先创建了一个视频编写器，并使用cv2.VideoWriter()函数指定输出视频的格式、帧率和大小。然后，我们使用cv2.VideoCapture()函数读取视频的每一帧，并对每一帧进行去水印操作。最后，我们将处理后的帧写入输出视频，并显示处理后的帧。如果按下键盘上的"s"键，则停止处理并保存输出视频。最后，我们释放资源，关闭窗口。

       当处理的是一张，则直接调用waterprint()函数进行去水印，并显示处理后的。

       通过以上代码，我们实现了和视频的去水印功能。运行代码并选择相应的处理模式后，可以通过鼠标交互操作选择要去除的水印区域，并得到去水印后的结果。这样，我们就可以更好地欣赏和观看视频，提高视觉体验。

       总结起来，本文介绍了如何使用Python编程语言实现和视频的去水印功能。通过OpenCV和NumPy库的支持，我们可以轻松处理图像和视频，并实现自定义的图像处理效果。希望本文对大家了解Python图像处理有所帮助。

       点击获取源码：

       python+opencv实现/短视频一键去水印