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课程内容
系统化掌握PyQT5应用开发技能与相关软件工程知识，掌握QT桌面应用开发常用的UI组件、元数据系统、多线程、设计模式、学会基于OpenCV工作流引擎 SDK高效开发OpenCV算法与PyQT5界面集成，完成 模板匹配、测量、Blob检测、圆检测、线段检测、轮廓查找、YOLOv8多线程推理、多路视频监控、OCR识别与语音播报、人流与车辆流量分析等多种PyQT5 + OpenCV4.8 应用开发。
PyQT5+OpenCV4基础篇
1. 介绍与代码测试2. QLabel文本显示与设置3. QLabel显示QPixmap图像4. QLabel显示OpenCV读入图像5. 垂直布局管理器演示6. 水平布局管理器演示7. 按钮与信号与槽详解与演示8. 第一个界面组件类的构建9. 从文件对话框中选择图像显示10. 开发简易批量图像浏览器11. 网格布局显示多张图像12. 文本输入与显示控件使用13. 单选按钮与图像处理14. 复选框与显示操作15. 计数调节器与下拉列表使用16. 人脸检测界面设计与开发17. 人脸检测界面参数化运行18. 信息提示确认框提升用户体验19. 颜色字体输入本地资源对话框演示20. MVVM设计模式与TableView演示21. 图形与文本绘制22. 鼠标事件响应与鼠标绘制23. 按选择图形类别的鼠标绘制24. 鼠标右键弹出菜单演示25. 菜单栏添加与功能实现26. 工具栏添加与功能实现27. OpenCV实验大师安装与SDK支持配置28. OpenCV实验大师深度学习模型部署SDK调用
PyQT5+OpenCV4高级篇
1. 高级课程之概述2. MVC架构设计详解3. MVC架构设计之View4. MVC架构设计之Controller5. MVC架构实现之View与Model绑定6. 算法与应用两层架构 – 算法与应用分离原则7. 算法层 - 接口与代码实现分离原则8. 常用的几种基本桌面布局方式9. 使用QThread执行长耗时任务10. QThread内自定义信号实现数据交换11. 打造多线程实时人脸检测应用12. 打造多线程YOLOv8对象检测应用13. 多线程读写者模式的设计架构14. 多线程读写者模式的代码实现15. YOLOv8多线程多路视频检测之界面设计16. YOLOv8多线程多路视频检测之线程实现17. YOLOv8不同模型多线程多路视频推理实现18. 使用默认参数文件提升用户体验19. 使用图元实现绘制场景管理20. 实现图元的拖拽与事件响应21. OpenCV算法工作流SDK介绍与代码演示22. OpenCV工作流线程与界面类23. 打造多角度多对象模型匹配应用24. 轮廓分析流程设计与运行25. OpenCV工作流图像分析数据显示26. OpenCV工作流多线程批量图像处理应用27. 打造精准圆测量与圆圆测量
PyQT5+OpenCV4案例实战篇
案例01-YOLOv8跟踪应用之实时流量分析-设计与架构案例01-YOLOv8跟踪应用之实时流量分析-代码实现与演示案例02-用手势动作打造指哪识哪的英文单词跟读系统-概述与设计案例02-用手势动作打造指哪识哪的英文单词跟读系统-OCR线程案例02-用手势动作打造指哪识哪的英文单词跟读系统-语音线程
课程目标
帮助Python开发者与OpenCV开发者提升应用开发能力，进一步学会使用深度学习与OpenCV算法集成应用软件开发，完成算法落地，实现从单纯的OpenCV算法开发到 OpenCV + PyQT5算法与应用开发的全栈开发能力，提升职场竞争力。
课程提纲与结构
课程完整的分为三个部分，分别是基础篇、高级篇、实战篇，每个部分都有大量代码与案例演示。扫描查看课程详情：
01 基础篇 课时1～课时28
主要讲述各种PyQT5的组件应用与桌面开发基础知识与必备的设计模式相关知识，全程带你一步一步手写代码，完成全部代码实现，解析，运行。从而掌握PyQT5开发必备的组件、事件响应、信号与槽机制、布局管理、OpenCV基本函数知识、完成一系列的案例代码应
用。
02 高级篇 课时29～课时55
主要讲述桌面软件开发的的 MVC架构、Model-View机制、接口机制、多线程机制、文件存储与加载、读者者模式、观察者模型、算法与界面分离设计、图元系统 等各种桌面开发高级技巧与技能，同时提供了YOLOv8多模型部署、多线程多路视频推理、OpenCV算法工作流SDK 实现 圆测量与圆圆距离测量、多角度多对象模型匹配、轮廓分析与数据统计、批量图像数据OpenCV工作流处理、等多线程OpenCV + PyQT5 实战案例，帮助 开发者能力暴涨十倍，达到工业级项目与桌面开发水准 。
03 应用实战篇 课时56～最后
通过两个人工智能应用 - 实时车辆与行人流量分析系统 与 手势OCR英文单词跟读系统 实现复杂人工智能项目开发，完成了多线程模型推理、实时界面刷新、语音线程单独播报、线程数据交换与复杂界面刷新等功能，全面提升PyQT5 + OpenCV开发能力、融汇贯通所学各种知识，掌握基于PyQT5 的深度学习模型推理与OpenCV算法应用开发的核心技能与知识，做真正的人工智能应用软件开发者。
课程部分案例演示效果
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