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qt_opencv

5星 · 超过95%的资源 64 浏览量 2022-09-20 19:53:33 上传评论收藏 4KB RAR 举报

在本主题中，我们将深入探讨如何在QT环境中利用OpenCV库进行图像处理，特别是寻找和绘制图像轮廓。我们来了解一下这两个关键组件。 **QT框架** QT是一个跨平台的应用程序开发框架，由Qt Company提供，广泛用于创建图形用户界面（GUI）和其他非GUI应用程序。它提供了丰富的API，支持多种操作系统，包括Windows、Linux、macOS等。在QT中，你可以编写C++代码来构建强大的图形界面应用。 **OpenCV库** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，支持多种编程语言，包括C++、Python等。它包含众多功能，如图像处理、特征检测、物体识别、图像分割、机器学习算法等，是计算机视觉领域的基石。 **在QT中集成OpenCV** 要在QT项目中使用OpenCV，你需要首先确保你的开发环境配置正确，包括安装了OpenCV库，并将其路径添加到项目的编译器设置中。你可以通过QT的.pro文件配置这些依赖项。 **寻找图像轮廓** 在OpenCV中，寻找图像的轮廓是通过`findContours()`函数实现的。该函数首先对图像进行二值化处理（通常使用阈值操作），然后找到图像中的连续像素区域，即轮廓。这个过程涉及到图像的形态学操作，如腐蚀和膨胀，以帮助提取出清晰的边界。以下是一段简单的示例代码： ```cpp cv::Mat src, gray, binary; // 读取图像 src = cv::imread("input.jpg"); // 转换为灰度图像 cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 二值化处理 cv::threshold(gray, binary, threshold_value, 255, cv::THRESH_BINARY); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); ``` 这段代码会找到图像中的所有外部轮廓，存储在`contours`向量中。 **绘制轮廓** 有了轮廓点集后，我们可以使用`drawContours()`函数将它们绘制到原始图像上。这个函数允许指定颜色、线型、线宽等参数，以自定义显示效果。例如： ```cpp cv::Mat result = src.clone(); cv::drawContours(result, contours, -1, cv::Scalar(255, 0, 0), 2); // 显示结果 cv::imshow("Contours", result); cv::waitKey(); ``` 这将在原图`src`的基础上绘制所有的轮廓，并显示在窗口中。 **整合到QT界面** 将上述代码整合到QT GUI中，你需要创建一个槽函数，如`on_pushButton_clicked()`, 当用户点击按钮时执行图像处理和显示。同时，记得在QT界面中添加一个QLabel或QGraphicsView组件来显示处理后的图像。通过以上步骤，你可以在QT环境中使用OpenCV实现对输入图像的轮廓检测和绘制。这个过程对于理解和应用图像处理技术，以及后续的物体识别和形状分析等任务都非常重要。不断探索和实践，你将能够掌握更多关于QT和OpenCV结合使用的高级技巧。

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// // Example 8-3. Finding and drawing contours on an input image // #include <QtCore/QCoreApplication> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> //Some defines we left out of the book #define CVX_RED CV_RGB(0xff,0x00,0x00) #define CVX_GREEN CV_RGB(0x00,0xff,0x00) #define CVX_BLUE CV_RGB(0x00,0x00,0xff) // Example 8-3. Finding and drawing contours on an input image int main(int argc, char* argv[]) { cvNamedWindow( "contour", 1 ); IplImage* img_8uc1 = NULL; //Changed this a little for safer image loading and help if not // if( argc != 2 || !(img_8uc1 = cvLoadImage( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE )) ){ //printf("\nExample 8_3 Drawing Contours\nCall is:\n./ch8_ex8_3 image\n\n"); //return -1;} img_8uc1 = cvLoadImage("yashang.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ); IplImage* img_edge = cvCreateImage( cvGetSize(img_8uc1), 8, 1 ); IplImage* img_8uc3 = cvCreateImage( cvGetSize(img_8uc1), 8, 3 ); cvThreshold( img_8uc1, img_edge, 128, 255, CV_THRESH_BINARY );//二值图 CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); CvSeq* first_contour = NULL; int Nc = cvFindContours( img_edge, storage, &first_contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP // Try all four values and see what happens ); int n=0,k; printf("\n\nHit any key to draw the next contour, ESC to quit\n\n"); printf( "Total Contours Detected: %d\n", Nc ); for( CvSeq* c=first_contour; c!=NULL; c=c->h_next ) { cvCvtColor( img_8uc1, img_8uc3, CV_GRAY2BGR ); cvDrawContours( img_8uc3, c, CVX_RED, //外部颜色Yarg, these are defined above, but not in the book. Oops CVX_BLUE, //孔颜色 -1, // Try different values of max_level, and see what happens所有轮廓 2, 8 ); printf("Contour #%d\n", n ); cvShowImage( argv[0], img_8uc3 ); printf(" %d elements:\n", c->total ); for( int i=0; i<c->total; ++i ) { CvPoint* p = CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint, c, i ); printf(" (%d,%d)\n", p->x, p->y ); } if((k = cvWaitKey()&0x7F) == 27) break; n++; } printf("Finished all contours. Hit key to finish\n"); cvCvtColor( img_8uc1, img_8uc3, CV_GRAY2BGR ); cvShowImage( "contour", img_8uc3 ); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("contour" ); cvReleaseImage( &img_8uc1 ); cvReleaseImage( &img_8uc3 ); cvReleaseImage( &img_edge ); return 0; }

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