在本文中，我们将深入探讨如何在Qt5.6.2中使用OpenCV3.3.0库来打开和显示本地图片。Qt是一个功能强大的C++框架，用于开发跨平台的图形用户界面应用，而OpenCV则是一个开源计算机视觉库，支持图像处理和计算机视觉算法。结合两者，我们可以创建高效且直观的图像查看应用。
确保你已经安装了Qt5.6.2和OpenCV3.3.0。你可以从各自的官方网站下载并按照官方文档进行安装。安装完成后，需要将OpenCV库添加到Qt项目的编译路径中，以便能够正确链接到所需的库文件。
1. **配置项目文件 (.pro)**:
在Qt Creator中，打开或创建一个新的Qt项目。在`.pro`文件中，添加以下行来链接OpenCV库：
```
INCLUDEPATH += /path/to/opencv/include
LIBS += -L/path/to/opencv/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc
```
这里，`/path/to/opencv`是你的OpenCV安装目录。
2. **编写代码**:
创建一个`main.cpp`文件，并引入必要的头文件：
```cpp
#include <QApplication>
#include <QWidget>
#include <QLabel>
#include <QPixmap>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
```
接下来，我们需要定义一个窗口类，用于显示图片：
```cpp
class ImageWidget : public QWidget {
public:
explicit ImageWidget(QWidget *parent = nullptr) : QWidget(parent) {}
void setImage(const Mat &image) {
QPixmap pixmap;
if (image.type() == CV_8UC3) {
QImage img(image.data, image.cols, image.rows, QImage::Format_RGB888);
pixmap = QPixmap::fromImage(img.rgbSwapped());
} else if (image.type() == CV_8UC1) {
QImage img(image.data, image.cols, image.rows, QImage::Format_Indexed8);
img.setColorCount(256);
for (int i = 0; i < 256; ++i)
img.setColor(i, qRgb(i, i, i));
pixmap = QPixmap::fromImage(img);
}
setPixmap(pixmap.scaled(width(), height(), Qt::KeepAspectRatio, Qt::SmoothTransformation));
}
};
```
`setImage`函数将OpenCV的`Mat`对象转换为Qt的`QPixmap`，然后设置到`QWidget`上显示。
3. **加载和显示图片**:
在`main.cpp`中，我们加载本地图片并将其显示在`ImageWidget`上：
```cpp
int main(int argc, char *argv[]) {
QApplication app(argc, argv);
// 加载图片
Mat image = imread("path/to/your/image.jpg");
if (image.empty()) {
std::cerr << "无法加载图片!" << std::endl;
return -1;
}
// 创建窗口并显示图片
ImageWidget widget;
widget.setImage(image);
widget.show();
return app.exec();
}
```
请将`"path/to/your/image.jpg"`替换为你想要打开的图片路径。
4. **编译和运行**:
使用Qt Creator构建并运行项目。如果一切顺利，你应该能看到一个窗口，其中显示了指定的本地图片。
通过这个示例，我们了解了如何在Qt5.6.2中集成OpenCV3.3.0来处理和显示本地图片。这只是一个基本的应用，实际上OpenCV和Qt的组合可以实现更复杂的功能，如图像处理、特征检测、人脸识别等。在实际开发中，你可以根据需要扩展这个基础，构建更强大的图像处理应用。
