banner
Object Detector 1.8.0 for ARM64.

Эта статья рассказывает о версия 1.8.0 проограммы Object Detector. Что в программе нового? Ну, во-первых, проект скомпилирован и собран для архитектуры ARM64. Все прежние версии создавались для x86_64. Далее, проект перенесен на современный комплекс (на момент написания статьи) программного обеспечения:
  • Операционная системеа macOS Tahoe 26.3;
  • Интегрированная среда разработки (IDE) Xcode 26.3;
  • Framework Qt 6.10.2;
  • IDE Qt Creator 18.0.2;
  • Библиотека алгоритмов компьютерного зрения OpenCV 4.13;
  • Протокол передачи сообщений MQTT 6.10.2;
  • Протокол CoAP (Constrained Application Protocol);
  • Объектно-реляционная СУБД PostgreSQL 14.
Переход с версии Qt 6.5 на версию Qt 6.10.2 потребовал изменений в исходном коде проекта Object Detector. Более подробно об этих изменениях далее в статье.
Это тридцать первая статья из цикла "Real-Time Object Recognition". Первые тридцать опубликованы здесь: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29 и 30.
1. Изменения в средствах разработки Object Detector.
Как видно из списка программ, приведенного выше, Object Detector базируется на множестве различных программных решений. Понятно, что эти решения эволюционируют. Что-то в программных системах улучшается, а что-то удаляется. Так, например, компания Qt Group заканчивает поддержку версии Qt 6.5 LTS 3 апреля 2026 года, а корпорация Apple прекратила поддержку фреймворка AGL. Теперь, если вы попытаетесь собрать проект с применением старших версий Qt 6.* в macOS Tahoe 26, то можете получить ошибку "ld: framework 'AGL' not found". Понятно, что программа Object Detector должна изменяться, подстраиваясь под изменения в программах, на основе которых она создается. Так в версии 1.8.0 Object Detector framework Qt 6.5.0 был заменен на Qt 6.10.2. Отметим, что версия Qt 6.10.2 является промежуточной, в том смысле, что это не LTS-версия (Long Term Support — долгосрочная поддержка).
Новая версия Object Detector включает в себя библиотеку компьютерного зрения OpenCV 4.13 для ахитектуры ARM64. Прежняя версия Object Detector 1.7.9 использовала OpenCV 4.5.5 для x86_64. OpenCV может быть установлена с использованием менеджера пакетов homebrew. Обратите внимание на то, что пути установки библиотеки для разных архитектур разные. Для x86_64 библиотека устанавливается в каталог /usr/local, а для ARM64 в каталог /opt/homebrew. Так, что исходя из ваших требований, устанавливайте нужный вариант OpenCV и правильно прописывайте путь к ней в CMakeList.txt.
Несколько слов о реализвции протоколов MQTT и CoAP. Свободно распостраняемые версии MQTT 6.10.2 и CoAP загружены с GitHub, скомпилированы для ARM64. Затем каталоги Qt6Mqtt и Qt6Coap скопированы в директорию Qt/6.10.2/macos/lib/cmake.
Скомпилирована и собрана для ARM64 библиотека SimpleMail2Qt6. Изменен путь к библиотеке в CMakeList.txt.
Все перечисленные компоненты (библиотеки) (MQTT, CoAP, SimpleMail2Qt6) находятся в одноименных директориях и включены в состав загружаемого архива ObjectsDetection.zip.
2. Изменения в исходном коде Object Detector версии 1.8.0.
Изменения в исходном коде проекта Object Detector связаны с изменениями, внесенными во framework Qt 6.10.2 по сравнению с Qt 6.5.0. Например, в версию Qt 6.5+ разработчиками Qt Group введен новый класс QPermission. Это позволяет разработчикам приложений явно запрашивать доступ к геолокации, микрофону и другим устройствам. В контексте нововведения в файл main.cpp проекта Object Detector добавлен фрагмент кода (строки 167 - 200) для работы с этим классом.
Небольшие изменения внесены и в другие исходные файлы проекта. Так, например, в файл mainwindow.cpp в строках 1619 - 1622 изменен тип кодеков для работы с медиафайлами.
18.04.2026 обнаружена и исправлена ошибка в файле mainwindow.cpp в строке 2072 проекта Object Detector 1.8.0. Удалена строка QApplication::quit().
Ниже на рисунке показан фрагмент работы программы Object Detector 1.8.0 с выбранными CheckBox: Speak, Microphone, CoAP для объектов класса Person.
Object Detector for ARM64.

Проект Object Detector можно загрузить и поблагодарить: Спасибо!  2202   2005   9442   6213   (счет в сбербанке).
Консультации через e-mail: veresov@jdesign.ru или телефон: +7 921-215-45-70.
Евгений Вересов.
17.04.2026 года.