迈德威视SDK同时驱动4个工业相机实时视频采集及显示下载-数字星空

迈德威视SDK同时驱动4个工业相机实时视频采集及显示

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资源介绍:

通过MDVS-SDK，分别注册4个回调函数，实现4个工业RGB相机同时视频采集及显示，代码基于Qt 5.12和Opencv3开发。其中显示部分只完成一个相机的实时显示。

资源文件列表:

vision_mdvs.zip 大约有9个文件

rb_vision_detect_mdvs/
rb_vision_detect_mdvs/main.cpp 172B
rb_vision_detect_mdvs/camera_obj.h 1.49KB
rb_vision_detect_mdvs/camera_obj.cpp 9.17KB
rb_vision_detect_mdvs/rb_vision_detect_mdvs.pro 1.14KB
rb_vision_detect_mdvs/mainwindow.h 897B
rb_vision_detect_mdvs/mainwindow.ui 1.98KB
rb_vision_detect_mdvs/rb_vision_detect_mdvs.pro.user 19.3KB
rb_vision_detect_mdvs/mainwindow.cpp 5.46KB

1、选取合适的数据集：根据毕业设计的主题和目标，选择与之相关的合适的数据集。确保数据集可获得并包含足够的样本和特征，以支持后续的数据分析和开发工作。 2、项目背景：介绍毕业设计的背景和动机，说明为什么选择该课题以及相关领域的研究现状和问题。 3、项目目标：明确毕业设计的目标和预期成果，阐述希望通过这个项目实现的具体价值和意义。 4、数据说明：详细描述所选数据集的来源、规模、结构和内容，包括数据的格式、字段含义、数据质量等信息。 5、项目分析：对数据集进行初步的数据分析，包括数据预处理、特征提取、数据探索等，以获得对数据集的深入理解，为后续的开发工作做准备。 6、开发环境：采用Echarts大数据可视化技术。项目开发采用当前最主流的前后端分离的方式:后端用Pycharm工具搭建Flask框架，然后利用Python技术完成数据清洗、数据制作，最终形成数据接口;前端用Vscode工具完成可视化大屏布局、用Echarts技术完成图形展示;前后端只通过数据接口交互。 7、后端开发：根据项目需求和目标，进行后端开发工作，包括数据处理、函数的设计等，确保后端能够正确处理数据，并提供相应的接口和功能。