【开发实战】QT5 + 深度学习六大应用案例
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内容提要
本文介绍了使用QT5 + OpenCV4.8开发与配置环境搭建的六个深度学习应用案例，包括人像抠图、图像修复、实时人脸识别、健身智能、条码识别和电子围栏语音报警。点击链接可获取案例源码与相关资料。
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关键要点
- 介绍了使用QT5 + OpenCV4.8开发与配置环境搭建的六个深度学习应用案例。
- 六个应用案例包括：人像抠图、图像修复、实时人脸识别、健身智能、条码识别和电子围栏语音报警。
- 深度学习模型部署有多种成熟框架，如OpenCV DNN、OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT和libtorch。
- 这些框架支持Python与C++ SDK，具备模型压缩与量化机制，支持同步与异步推理。
- 对于小于30MB的模型，OpenVINO + CPU的解决方案性价比高，最新版本支持大模型+CPU的部署。
- 基于OpenVINO C++ SDK集成QT，实现了六个深度学习应用案例的演示。
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