OpenCV与Qt的环境搭建及Demo

在本文中，我们将学习如何在Windows操作系统下，搭建OpenCV与Qt的环境，并了解如何用Qt编写并运行一个基础的OpenCV应用。

环境搭建

安装OpenCV

在Windows系统下，安装OpenCV的最简单方法是通过 OpenCV官网的安装程序。下载对应版本的exe文件，按照安装向导逐步完成安装。安装完成后，将OpenCV的bin目录添加至系统环境变量中，方便我们在命令行中使用OpenCV的命令行工具。

安装Qt

Qt是跨平台的应用程序开发框架，它可以方便地创建GUI应用程序。我们可以通过Qt官网下载开源版本的Qt。安装过程中需要选择与Visual Studio相应的版本，这里不再赘述。

通过CMake集成OpenCV和Qt

Qt和OpenCV的集成可以通过CMake实现。首先，需要下载和安装最新版本的CMake。 然后，我们需要设置CMake：

1. 打开CMake GUI工具。
2. 在“Where is the source code”框中输入OpenCV和Qt的源代码路径，即OpenCV和Qt源代码解压后的路径。这里我们假设OpenCV和Qt已经下载并解压缩至C:/opencv和C:/Qt，因此路径分别输入C:/opencv/sources和C:/Qt。
3. 在“Where to build the binaries”框中输入项目构建目录的路径，这里我们假设将项目构建至C:/build目录。
4. 点击“Configure”按钮，选择使用的IDE，这里我们选择Visual Studio，并确保选中了“Use default native compilers”选项。 CMake将自动检测您的环境并生成默认的配置。

5. 在缺省配置的基础上，修改以下的几个参数：

6. OPENCV_DIR：OpenCV的安装目录，这里我们输入C:/opencv/build目录。

7. Qt5_DIR：Qt的安装目录，这里我们输入C:/Qt/5.13.0/msvc2017_64/lib/cmake/Qt5目录。
8. CMAKE_BUILD_TYPE：设置构建的类型，可以设置为Debug或Release。在这里，我们选择Release。

9. CMAKE_PREFIX_PATH：设置Qt的安装路径，这里我们输入C:/Qt/5.13.0/msvc2017_64目录。

10. 重新点击“Configure”按钮，确保没有出现错误或警告。如果出现错误，可以根据提供的错误信息进行修正。一般情况下，错误信息很容易理解，并成功进行修正。

11. 点击“Generate”按钮得到Visual Studio的项目。

开发OpenCV与Qt应用程序

创建Qt项目

使用Qt Creator创建Qt project：

1. 启动Qt Creator。
2. 选择“File”->“New File or Project”菜单项。
3. 选择Application -> Qt Widgets Application项目类型，设置项目名称和存储路径。
4. 选择“Kit Selection”页，选择您的基础开发平台和QT版本。
5. 选择“Class”页，设置应用程序包含的类的名称和类型。

集成OpenCV

1. 将OpenCV的头文件路径和库文件路径添加至项目的.pro文件中：

INCLUDEPATH += C:/opencv/build/include/opencv4
LIBS += C:/opencv/build/x64/vc16/lib/opencv_world410.lib

1. 将OpenCV的dll文件复制到您的项目输出目录下。

编写OpenCV与Qt的应用程序

在Qt项目中，我们可以使用OpenCV库中的函数来进行图像处理，甚至可以用Qt界面展示处理后的图像。

以下是一个使用OpenCV和Qt完成图片灰度处理并显示的示例程序。

#include <QFileDialog>
#include <QImage>
#include <QLabel>
#include <QVBoxLayout>

#include <opencv2/opencv.hpp>

class MainWindow : public QWidget
{
public:
    MainWindow(QWidget *parent = nullptr)
    {
        // 创建GUI部件
        QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout(this);
        m_imageLabel = new QLabel();
        m_imageLabel->setSizePolicy(QSizePolicy::Expanding, QSizePolicy::Expanding);
        layout->addWidget(m_imageLabel);

        // 加载图片
        loadFile();

        // 图片灰度处理
        cvtColor(m_cvImage, m_cvImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

        // 将OpenCV图像转换为Qt图像
        QImage img(m_cvImage.data,
                   m_cvImage.cols,
                   m_cvImage.rows,
                   m_cvImage.step,
                   QImage::Format_Grayscale8);

        // 显示图像
        m_imageLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
    }

private:
    QLabel *m_imageLabel;
    cv::Mat m_cvImage;

    void loadFile()
    {
        // 选择图片文件
        QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this, "", "", tr("Images (*.png *.jpg)"));
        if (fileName.isEmpty())
            return;

        // 加载图片
        m_cvImage = cv::imread(fileName.toStdString());
    }
};

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);

    MainWindow window;
    window.show();

    return app.exec();
}

在程序中，我们使用了两个库：Qt和OpenCV。首先，我们用QFileDialog加载了一幅图片，将其转换为OpenCV的图片格式。然后，我们使用OpenCV函数cvtColor将图片转换为灰度图像。最后，我们使用QImage将OpenCV图像转换为Qt图像，并使用QLabel将其展示出来。

通过类似的方法，您可以实现更复杂的应用程序。OpenCV和Qt是两个强大的工具，它们结合使用可以实现更多的图像处理功能。

总结

在本文中，我们讲解了OpenCV和Qt的环境搭建并提供了一个简单的演示程序。希望这篇文章对开发者们有所帮助。如果您需要更深入地研究OpenCV和Qt，可以访问官方文档或参考其他教程。