Qt5+vs2017

Qt5 vs2017是指使用Qt5和Visual Studio 2017进行开发。你可以按照以下步骤进行配置：
1. 首先，确保你已经安装了Visual Studio 2017和Qt5的开发工具包。
2. 打开Visual Studio 2017，创建一个新的Qt项目。
3. 在项目设置中，选择Qt版本为Qt5。
4. 根据需要选择Debug或Release版本，并添加所需的Qt模块。
5. 点击“下一步”进行项目配置。
6. 在main函数中，包含所需的头文件，并在适当的位置添加库文件路径。
7. 实例化一个Qt对象，并调用相应的方法。
8. 运行你的程序。

相关问题

qt5开发及实例_win10+VS2017+Qt5.10.1+PCL1.8.1+VTK8.0 点云开发环境搭建

搭建点云开发环境需要安装以下软件：

1. Visual Studio 2017：用于编写C++代码。
2. Qt 5.10.1：用于构建GUI界面。
3. PCL 1.8.1：点云库。
4. VTK 8.0：用于可视化点云数据。

以下是具体的步骤：

1. 安装 Visual Studio 2017，选择 C++ 工作负载。此外，还需要安装 CMake。

2. 下载 Qt 5.10.1 安装包并安装。需要安装的组件有：Qt 5.10.1 MSVC2017 64-bit、Qt Visual Studio Tools、Qt Charts 和 Qt Data Visualization。

3. 下载 PCL 1.8.1 for Windows，并解压到一个目录下。

4. 下载 VTK 8.0 for Windows，并解压到一个目录下。

5. 打开 CMake，设置源代码路径为 PCL 的根目录，设置构建路径为一个新的目录（例如：PCL_build）。点击 Configure，选择 Visual Studio 15 2017 Win64 作为生成器，点击 Finish。

6. 在 CMake 中，找到 VTK_DIR 设置项，将其设置为 VTK 的安装目录（例如：D:/VTK-8.0.0/build）。点击 Configure，然后点击 Generate。

7. 打开 Visual Studio 2017，选择 File > New > Project，选择 Qt Widgets Application。设置项目名称、位置和解决方案名称，然后点击 Create。

8. 在项目属性中，选择 C/C++ > General，将 Additional Include Directories 设置为 PCL 的 include 目录（例如：D:/PCL-1.8.1/include/pcl-1.8）和 VTK 的 include 目录（例如：D:/VTK-8.0.0/include/vtk-8.0）。

9. 在项目属性中，选择 Linker > General，将 Additional Library Directories 设置为 PCL 的 lib 目录（例如：D:/PCL-1.8.1/lib）和 VTK 的 lib 目录（例如：D:/VTK-8.0.0/build/bin/Release）。

10. 在项目属性中，选择 Linker > Input，将 Additional Dependencies 设置为以下库：pcl_common_release.lib、pcl_io_ply_release.lib、pcl_visualization_release.lib、vtkCommonCore-8.0.lib、vtkFiltersCore-8.0.lib、vtkInteractionStyle-8.0.lib、vtkRenderingCore-8.0.lib。

11. 编写代码并构建项目，即可开始点云开发。

以上是在 Windows 10、Visual Studio 2017、Qt 5.10.1、PCL 1.8.1 和 VTK 8.0 环境下的点云开发环境搭建步骤。

基于seetaface+vs2017+qt的人脸识别

SeetaFace是一个基于深度学习技术开发的人脸识别库，适用于C++、Python和Java等多种编程语言，它具有高效的人脸检测和关键点定位功能。

在vs2017和Qt环境中使用SeetaFace进行人脸识别的步骤如下：

1. 首先，需要下载并配置好SeetaFace的库文件和模型文件。可以从SeetaFace的官方网站上下载最新版本的库文件和模型文件。

2. 在Qt项目中，将SeetaFace的库文件添加到项目中，并配置好相关的头文件路径和库文件路径。在vs2017中，需要设置链接器的附加依赖项。

3. 在Qt项目中，创建一个窗口界面用于展示人脸识别结果。可以使用Qt提供的控件，如QLabel来显示人脸图像和标识出人脸位置。

4. 编写代码，调用SeetaFace的人脸检测和关键点定位接口，将人脸图像输入到SeetaFace中进行处理。可以使用OpenCV等库来读取和处理图像。

5. 根据SeetaFace返回的人脸信息，可以在界面中显示人脸位置并标识关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。

6. 根据识别的结果，可以将人脸识别的数据存储或用于其他特定的应用，如人脸比对、人脸验证等。

总的来说，基于SeetaFace的人脸识别在vs2017和Qt环境中的使用需要进行适当的配置和调用相关接口，可以通过读取图像数据并处理，然后展示识别结果。这样可以实现基本的人脸检测和关键点定位功能，并且可以根据需要进行二次开发和扩展。