（3两个例子）从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练

2023-08-26 18:21:13

一、第一个例子
    其实在目前这种情况下，配置OpenCV+QT的环境还是非常直接，简单的。
    最为重要的是编写正确的.pro文件，再原有基础上添加以下内容：
INCLUDEPATH += /usr/include/opencv \
                /usr/include/opencv2
LIBS += /usr/lib/gnueabihf/libopencv_highgui.so \
        /usr/lib/gnueabihf/libopencv_core.so    \
        /usr/lib/gnueabihf/libopencv_imgproc.so

指向正确的include和lib文件。实现以下结果，读取显示lena.jpg

（3两个例子）从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
 
#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <QFileDialog>
using namespace cv;
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :
    QMainWindow(parent),
    ui(new Ui::MainWindow)
{
    ui->setupUi(this);
}
MainWindow::~MainWindow()
{
    delete ui;
}
void MainWindow::on_pushButton_clicked()
{
  //第3个参数表示查找文件时从哪个目录开始，如果为"."的话，表示从该工程目录开始查找，最后那个参数的过滤器的名字之间
  //要用空格，否则识别不出来
  QString img_name = QFileDialog::getOpenFileName( this, tr("Open Image"), ".",tr("Image Files(*.png *.jpg *.jpeg *.bmp)"));
  //toAscii()返回8位描述的string,为QByteArray,data()表示返回QByteArray的指针，QByteArray为字节指针
  //现在已改为toLatinl函数
  Mat src = imread( img_name.toLatin1().data());
  cvtColor( src, src, CV_BGR2RGB );
  QImage img = QImage( (const unsigned char*)(src.data), src.cols, src.rows, QImage::Format_RGB888 );
  ui->label->setPixmap( QPixmap::fromImage(img) );
  img_name.clear();
}

主要代码已经非常类似windows下的编写方式，唯一不同的就是添加了QImage和mat之间的转换。

二、第二个例子
    图像处理必须和摄像头打交道，具体的配置请看下一节。但是现在，如果直接使用USB摄像头，也应该能够进行操作：
（3两个例子）从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练
头文件:
#);
    ~MainWindow();
private slots:
    void on_pushButton_clicked();
    void on_pushButton_2_clicked();
    void on_pushButton_3_clicked();
    void readFarme();       // 读取当前帧信息
    void on_pushButton_4_clicked();
private:
    Ui::MainWindow *ui;
    QTimer    *timer;
    QImage    *imag;
    VideoCapture *videocapture;   // 视频获取结构， 用来作为视频获取函数的一个参数
    Mat          matFrame;        //申请IplImage类型指针，就是申请内存空间来存放每一帧图像
    bool      bMethod;//是否使用算法
};
#endif // MAINWINDOW_H
 

程序文件，注意我做了进一步集成:

#);
    );
}
,);
    }
    )
    {
        cvtColor( src, tmp, CV_BGR2RGB );
        img = QImage( (const unsigned char*)(tmp.data), tmp.cols, tmp.rows, QImage::Format_RGB888 );
    }
    else
    {
        img = QImage( (const unsigned char*)(src.data), src.cols, src.rows, QImage::Format_Grayscale8 );
    }
    QPixmap qimg = QPixmap::fromImage(img) ;
    return qimg;
}
 
上一篇：（2环境架设）从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练


下一篇：（4程序框架）从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练