Qt

项目简述： 在 openEuler（Linux）操作系统上，使用 python 编写更新提醒软件，支持 X86/ARM 架构，支持定时任务，开启弹窗，日志管理，yum/dnf 仓库的正确性检测，遵循 yum/dnf 更新机制。 思路描述： 更新前使用 python 调用 shell 对当前系统架构，运行环境，权限，可更新软件进行获取，使用正则对软件和软件信息进行过滤，最 终调用 shell 实现更新 本人负责： 需求分析，架构设计，核心功能开发，为前端页面提供底层linux接口的内容

项目分为超声波躲避、红外循迹、蓝牙遥控控制、小车平衡功能的综合实现。主要使用C\C++实现整体效果。 主要难点是对PID的设计与调试。由于PID从理论上无法绝对静止，因此采用了双PID的设计，彼此参与彼此的控制。

本项目是基于深度学习的手写输入法项目，目的是在自助终端机进行手写输入以满足各银行，医院等需求。 本项目主要涉及QT界面，训练模型的裁剪、优化等方面。主要使用python、C/C++。

介绍 目前功能 1.建议的弹幕姬 2.分析录播姬的弹幕文件 ，还支持在线的直播回放的弹幕分析 3.对直播收到礼物返回键盘按键映射 本人担任全部工作。分析用到了移动平均算法，kmeans算法等

简介：个人开放交互式无人直播软件，可以在抖音、B站平台进行直播，并根据评论进行回复 难点： 1. 节点式的工作流 2. 实现商品与视频的逻辑对应 案例：https://live.bilibili.com/25030619?broadcast_type=0&is_room_feed=1&spm_id_from=333.999.live_users_card.0.click&live_from=86001 B站无人直播已经过万小时

1.实现无标点自动寻路、断点判断、误差修改、获取窗口句柄后台运行。最终能够实现对游戏角色进行自动寻路以及刷取物资的功能，同时具备背包满载及之后的贩卖功能，能够实现智能锁定装备，同时贩卖低级装备的功能。 2.使用Qt进行编写，主要使用功能测试。

1.软件内置多种的协议类型（目前支持的有MODBUS、S7、CAN），可通过配配置文件来操作不同协议的设备，采样频率目前固定在5HZ 2.软件界面的人机交互视图也可以通过配置文件来配置 3.界面使用QSS制作的风格，并内置的换肤功能，后期可添加新的QSS风格 4.内置了LUA引擎，在有一定编程基础情况下，可以完成实现程序的自动化控制 5.开放了针对某个设备的某个功能的告警配置功能，配合自动化功能使用，可以及时的告警（如果有PLC配合，还可以实现对硬件的强行停止动作） 6.多线程数据记录功能（最多5条） 7.过程数据实时图表（最多同时显示10条）

1.该产品的功能：辅助医生进行手术，主要通过传感器定位手术工具，并在显示器中的虚拟空间显示相应的人体模型以及手术工具， 2.该产品的软件部分的模块构成：UI与控制模块，视图渲染模块，传感器(NDI)管理模块，空间配准模块， 3.本人负责视图渲染模块的编写及维护，UI与控制模块通用相应接口来对此模块进行配置，包括3D显示窗口的配置，3D物件的增删，人体模型的显示配置， 4.主要用到的技术有C++,QT,VTK,

opencv图像预处理 1、图像工具箱：包含二值化、形态学处理、滤波、伪彩色处理、直方图、边缘检测等 2、支持从工具箱拖拽任务到任务列表 3、任务列表支持调节顺序，支持右键复制，删除，粘贴任务 4、支持ROI，感兴趣区域（矩形、圆、旋转矩形、多边形）添加ROI后只处理ROI框选部分的图像 5、ROI支持选中，拖动，调节大小 6、图像根据任务列表顺序依次执行，可以勾选是否执行当前任务列表中的任务 7、导入，导出工程，重新导入工程后，会保存之前的任务列表，ROI。 8、图像支持鼠标移动，缩放

使用c++ 和QT开发桌面软件程序,使用opencv处理摄像头输入图片,使用Local Color Correction using Non-Linear Masking算法对图像进行自动矫正,然后输出

简介：个人开发流程软件，实现人员、任务、状态追踪，并能通过节点流程来进行逻辑统计计算以及任务分配 难点： 1. 任务节点流逻辑 2. 流程中项目、人员、任务、状态等逻辑架构

研究课题为基于OpenCV视频图像处理技术对道路上的车辆数量进行统计，为智能交通系统的发展提供了基础的技术支持，对道路车流量的检测计数模块有着重要的意义。 研究表明，基于OpenCV的视频车辆检测技术可以较好地获得车辆数量信息，可以节省大量时间，可以保证车辆检测与计数的精度。本设计采用了OpenCV和PyQt5等工具，结合了背景减除、形态学处理等算法。通过对视频流的处理，系统能够较为准确地检测出道路上的车辆数量，并实时统计车辆数量以及大型车和小型车的数量。本设计在Visual Studio Code工具的辅助下用python语言，结合OpenCV和PyQt5等工具完成。设计最终能够通过UI界面实现对视频的加载，并且能够在界面实时展示出经过检测区域的车辆数量以及大车小车的数量。

研究课题为基于OpenCV视频图像处理技术对道路上的车辆数量进行统计，为智能交通系统的发展提供了基础的技术支持，对道路车流量的检测计数模块有着重要的意义。 研究表明，基于OpenCV的视频车辆检测技术可以较好地获得车辆数量信息，可以节省大量时间，可以保证车辆检测与计数的精度。本设计采用了OpenCV和PyQt5等工具，结合了背景减除、形态学处理等算法。通过对视频流的处理，系统能够较为准确地检测出道路上的车辆数量，并实时统计车辆数量以及大型车和小型车的数量。本设计在Visual Studio Code工具的辅助下用python语言，结合OpenCV和PyQt5等工具完成。设计最终能够通过UI界面实现对视频的加载，并且能够在界面实时展示出经过检测区域的车辆数量以及大车小车的数量。

项目描述：将c++解析算法转化为c#的代码与项目结合，并用c#对卫星下来的数据进行解密，拆包， 转换分析。 开发工具：Visual Studio 2019，MinIO，FTP 突出贡献：通过分析二进制数据，发现后端项目中某字段和前端不匹配，解决了项目组数据一直对不上 的难题。

跨平台modbus调试工具，工业调试软件 可在windows、Linux、Mac平台使用 使用QT库开发,支持RTU、TCP、UDP调试 在Linux上不再只有命令行调试modbus了

无人驾驶中控界面，实现机器人状态监视和 opencv yolov8图像处理、目标分割。 chatpgt聊天网站，实现openai api接入，网页端链接chatgpt聊天。

1.实现无标点自动寻路、断点判断、误差修改、获取窗口句柄后台运行。最终能够实现对游戏角色进行自动寻路以及刷取物资的功能，同时具备背包满载及之后的贩卖功能，能够实现智能锁定装备，同时贩卖低级装备的功能。 2.使用Qt进行编写，主要使用功能测试。

1、离线版生物信息分析软件。 2、linux、Windows跨平台。 3、界面清晰，无bug，流畅。 4、不依赖环境，下载即可使用。

项目分为前端UI界面设计，功能分解和后端控制逻辑三个部分 1.前端UI界面设计主要采用糖果色设计，贴合小朋友的使用需求，辅助可以动态变化的打分奖励，增加小朋友的用户黏性 2.后端控制逻辑完成交互的底层逻辑实现 本项目为本人独自完成，基于QT完成的设计开发

opencv图像预处理 1、图像工具箱：包含二值化、形态学处理、滤波、伪彩色处理、直方图、边缘检测等 2、支持从工具箱拖拽任务到任务列表 3、任务列表支持调节顺序，支持右键复制，删除，粘贴任务 4、支持ROI，感兴趣区域（矩形、圆、旋转矩形、多边形）添加ROI后只处理ROI框选部分的图像 5、ROI支持选中，拖动，调节大小 6、图像根据任务列表顺序依次执行，可以勾选是否执行当前任务列表中的任务 7、导入，导出工程，重新导入工程后，会保存之前的任务列表，ROI。 8、图像支持鼠标移动，缩放