指尖_流年

DatawhaleAI夏令营报名 大佬说要带我学习？那当然是不能拒绝的了。在大佬的邀请下，我狠心地报了名。试图把大佬的知识塞进我小小的脑袋，哈哈哈。

相信很多AI人写代码都是用python，但是总有迫于无奈进行C++进行编程，问就是领导想法无法揣摩,这时候就无法避免python与C++进行混合编程。

项目经常要展示检测结果，但直接运行代码进行检测对操作人员极其不友好，所以做一套能完美运行检测过程以及展示检测结果的UI界面显得非常重要。这篇文章用来记录一下QtCreator的使用以及部分Qtc++

发展历程 机器学习是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物。二十世纪五十年代到七十年代，人工智能研究处于‘推理期’，人们认为只要赋予机器逻辑推理能力，机器就具有智能。

因为C++继承了C语言的所有优点，并且能在面向对象编程的同时保留了高效、简洁的语法特性，并且它还具有执行效率的优势，对接受的命令能做出快速响应。因此，它被广泛应用于工业，桌面应用开发等场景。

这篇文章将继续讲解用opencv-python库对仪表盘的识别； 对于表盘区域的识别以及确定表盘中心，我采用了霍夫圈变换方法，该方法通过获取图片的角度边缘信息得到Hough梯度，进而确定图片仪表盘区域

opencv-python 进行识别 对于图像清晰，遮挡不严重的仪表盘图像，采用代码量小，可快速识别的计算机视觉传统库--opencv-python就能很好地解决问题。

这次深入学习了计算机视觉特征度量,它可以用于图像检索、目标跟踪、人脸识别、物体识别等.视觉特征通常是由计算机从图像或视频中提取出来的数值表示,例如颜色直方图、梯度直方图、形状描述符等.

这节课继续学习了图像预处理的方法，通过深入学习了卷积核进行卷积的操作以及滤波器，傅里叶变换等方法的使用，进一步增强了我对图像预处理的理解。