在这一节中，我们通过代码实例介绍了 Canny 边缘检测算法的基本使用方式。Canny 算法作为经典的图像处理技术，通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接等多个步骤，精确地识别图像中的边缘。相比之下，高斯拉普拉斯（LoG）算法虽然也结合了平滑和边缘检测，但在精度与边缘连续性上不如 Canny 算法。

本篇文章将深入探讨图像处理中“内核”的概念及其应用。内核，又称卷积核或滤波器，是用于对图像进行操作的小型矩阵。在图像处理中，内核的大小、类型及其权重分布直接影响图像的处理效果，例如平滑、锐化和边缘检测等操作。我们将分析内核的工作原理、常见类型、大小对图像处理的影响，以及卷积操作的计算细节，最后还会讨论一些高级的内核扩展应用。理解这些基础知识有助于深入掌握图像处理的各种技术。

关于opencv加载视频以及保存视频，处理视频文件，要用到ffmpeg组件，ffmpeg组件有两个，一个是二进制版一个是源码版。

本文将介绍如何在Qt中配置OpenCV并验证其加载成功的步骤，随后演示如何在Qt中显示图像并进行处理。通过详细的代码示例，展示了如何在QLabel组件中加载和显示图像，甚至进一步将其转换为灰度图像。接下来的内容还包括解决常见错误及优化图像显示的技巧。

在这篇博文中，我们将探讨图像处理中的几种常用算法，包括加载图像、灰度处理、均值滤波、高斯滤波等。首先，我们会介绍如何使用 OpenCV 和 Qt 进行图像加载与显示，随后深入探讨均值滤波与高斯滤波的原理与应用，比较它们在噪声抑制、图像细节保留和计算复杂度方面的差异。最后，我们还将简要提及其他滤波算法，为读者提供更丰富的图像处理工具和思路。

在这篇博文中，我们将探讨图像处理中的几种常用算法，包括加载图像、灰度处理、均值滤波、高斯滤波等。首先，我们会介绍如何使用 OpenCV 和 Qt 进行图像加载与显示，随后深入探讨均值滤波与高斯滤波的原理与应用，比较它们在噪声抑制、图像细节保留和计算复杂度方面的差异。最后，我们还将简要提及其他滤波算法，为读者提供更丰富的图像处理工具和思路。

本文将介绍如何在Qt中配置OpenCV并验证其加载成功的步骤，随后演示如何在Qt中显示图像并进行处理。通过详细的代码示例，展示了如何在QLabel组件中加载和显示图像，甚至进一步将其转换为灰度图像。接下来的内容还包括解决常见错误及优化图像显示的技巧。

讨论了图像处理中的核心概念，如卷积层、批归一化和激活函数的作用，以及网络如何通过结构设计优化，实现对小目标和大目标的精确检测，尤其在多尺度目标融合的应用上，展示了如何通过浅层和深层网络的协同工作，有效提升检测性能。

将 ONNX 模型转换为 TensorRT 格式（即.trtmodel文件），可以使用 TensorRT 提供的工具或 API。当然，前提是你得搭建了 TensorRT环境。这边不说如何安装，直接用。

没什么好介绍的，直接说了。