使用OpenCV与Qt写的一个图像处理工具

#include "mainwindow.h" #include "ui_mainwindow.h" #include <QFiledialog> //文件对话框 MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) : QMainWindow(parent) , ui(new Ui::MainWindow) { ui->setupUi(this); } MainWindow::~MainWindow() { delete ui; } /** * @brief MainWindow::on_btn_LoadImage_clicked * 图像加载事件 */ void MainWindow::on_btn_LoadImage_clicked() { QString imageFilePath = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("打开图像"), "F:/Project/innotime/LanXiaoClassification/ClassAlgorithm/data_1", "(所有图像(*.jpg *.png *.bmp *.jpeg))"); if(imageFilePath.isEmpty()) { qDebug()<<"图片路径为空"; return; } // Mat类型，看成是一个矩阵，用来存储图像的像素值 srcImage = imread(imageFilePath.toStdString()); // 把CV的Mat类型转换成QImage类型 cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2RGB); // Mat类型转换成QImage类型 //指定图像数据、宽度、高度、行步长（img.cols * img.channels()） QImage displayImg = QImage((const unsigned char*)(srcImage.data), srcImage.cols, srcImage.rows,srcImage.cols*srcImage.channels(), QImage::Format_RGB888); QImage img = imageCenter(displayImg, ui->lbl_show1); //显示图像到QLabel控件 ui->lbl_show1->setPixmap(QPixmap::fromImage(img)); } //图片大小与label大小等比例缩放 QImage MainWindow::imageCenter(QImage qimage, QLabel *qlabel) { QImage image; QSize labelSize = qlabel->size(); QSize imgSize = qimage.size(); double dWidth = 1.0*labelSize.width()/imgSize.width(); double dHeight = 1.0*labelSize.height()/imgSize.height(); if(dWidth>dHeight) { image = qimage.scaledToWidth(labelSize.width()); } else { image = qimage.scaledToHeight(labelSize.height()); } return image; } // -------------- 图片自适应label ------------------- /** * @brief MainWindow::on_btn_Gray_clicked * 灰度化处理 */ void MainWindow::on_btn_Gray_clicked() { Mat resultImage; // 灰度化处理 cvtColor(srcImage, resultImage, COLOR_RGB2GRAY); cvtColor(resultImage, resultImage, COLOR_GRAY2RGB); // 把CV的Mat类型转换成QImage类型 //指定图像数据、宽度、高度、行步长（img.cols * img.channels()） QImage displayImg = QImage((const unsigned char*)(resultImage.data), resultImage.cols, resultImage.rows,resultImage.cols*resultImage.channels(), QImage::Format_RGB888); QImage img = imageCenter(displayImg, ui->lbl_show2); ui->lbl_show2->setPixmap(QPixmap::fromImage(img)); //显示图像到QLabel控件 ui->lbl_show2->setPixmap(QPixmap::fromImage(img)); } /** * @brief MainWindow::on_btn_MeanImage_clicked * 均值滤波 */ void MainWindow::on_btn_MeanImage_clicked() { Mat blurImage; // 均值滤波 blur(srcImage, blurImage, Size(20, 20)); // 把CV的Mat类型转换成QImage类型 //指定图像数据、宽度、高度、行步长（img.cols * img.channels()） QImage displayImg = QImage((const unsigned char*)(blurImage.data), blurImage.cols, blurImage.rows,blurImage.cols*blurImage.channels(), QImage::Format_RGB888); QImage img = imageCenter(displayImg, ui->lbl_show2); //显示图像到QLabel控件 ui->lbl_show2->setPixmap(QPixmap::fromImage(img)); } /** * @brief MainWindow::on_btn_Canny_clicked * 边缘检测:针对灰度 */ void MainWindow::on_btn_Canny_clicked() { Mat edgeImage, grayImage; // 灰度化处理 cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_RGB2GRAY); // 调用canny边缘检测 // Canny(grayImage, edgeImage, 50, 150); // 调用拉普拉斯边缘检测 // Laplacian(grayImage, edgeImage, grayImage.depth()); // 计算xy方向的边缘检测 Mat sobel_x,sobel_y; // 使用CV_16S以避免溢出 Sobel(grayImage, sobel_x, CV_16S, 1, 0); Sobel(grayImage, sobel_y, CV_16S, 0, 1); // 将结果转换为CV_8U类型 convertScaleAbs(sobel_x, sobel_x); convertScaleAbs(sobel_y, sobel_y); // 把xy方向加权平均 addWeighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0, edgeImage); //转换成RGB图像 cvtColor(edgeImage, edgeImage, COLOR_GRAY2RGB); // 把CV的Mat类型转换成QImage类型 //指定图像数据、宽度、高度、行步长（img.cols * img.channels()） QImage displayImg = QImage((const unsigned char*)(edgeImage.data), edgeImage.cols, edgeImage.rows,edgeImage.cols*edgeImage.channels(), QImage::Format_RGB888); QImage img = imageCenter(displayImg, ui->lbl_show2); //显示图像到QLabel控件 ui->lbl_show2->setPixmap(QPixmap::fromImage(img)); }