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Ubuntu上使用qt和opencv显示图像

article 2024/11/13 18:53:14

由于在window上和Ubuntu上配置opencv上的步骤不一样，走了好多弯路，甚是乌苏，还好最后配置好了，这要是弄不好，我怕直接哭死。我把我看的博客放到这里，大家想安装了，就按照这个还有B站上的一个视频做，

ubuntu配置opencv4+qt creator上面调用opencv且编译运行_ubuntu opencv4-CSDN博客

http://【Ubuntu 安装 OpenCV 4.5.5】https://www.bilibili.com/video/BV1XA4y1D7dX?vd_source=334329712e5ec832c49ebeaff27df462

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，主要用于图像处理和计算机视觉任务。它是一个包含多个函数和算法的库，可以用于实时图像处理、目标检测、物体识别、人脸识别、图像分割、特征提取等任务。

OpenCV提供了丰富的函数和工具，可以用于读取、处理和保存图像和视频数据。它支持各种图像格式，并提供了许多图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、边缘检测、图像配准、特征点检测和描述、图像分割等。

OpenCV还提供了机器学习模块和深度学习模块，可以用于训练和应用各种机器学习和深度学习模型，如支持向量机、神经网络、卷积神经网络等。它还提供了人脸识别和目标检测的专用函数和算法，可以用于快速准确地识别人脸和物体。

总之，OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以用于各种图像处理和计算机视觉任务，是许多计算机视觉项目和应用的基础。

那我们就开始实践起来吧

UI设计界面：

一个button，记得要把它转到槽，然后下面的这个是一个lable，这个用来显示我们的图片

代码编写

.pro文件

我们如果要使用 opencv这个库，就要配置他的环境，如果你按照上面的那个连接做了，那就直接复制粘贴我的就可以了，要不然你就要自己配置了。



INCLUDEPATH += /usr/local/include
                /usr/local/include/opencv
                /usr/local/include/opencv2

LIBS += /usr/local/lib/libopencv_*

RESOURCES += \
    res.qrc

.h文件编写

#ifndef MAINWINDOW_H
#define MAINWINDOW_H

#include <QMainWindow>
#include <QImage>
#include <opencv2/opencv.hpp>

namespace Ui {
class MainWindow;
}

class MainWindow : public QMainWindow
{
    Q_OBJECT

public:
    explicit MainWindow(QWidget *parent = nullptr);
    ~MainWindow();

private slots:
    void on_pushButton_clicked();

private:
    Ui::MainWindow *ui;
    cv::Mat cvImage;    // OpenCV的图像矩阵（在这个简单示例中可能不直接使用）
};

#endif // MAINWINDOW_H

.cpp文件

#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv2/opencv.hpp> // 包含所有必要的OpenCV头文件
#include <QImage>

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent)
    : QMainWindow(parent)
    , ui(new Ui::MainWindow)
{
    ui->setupUi(this);
}

MainWindow::~MainWindow()
{
    delete ui;
}

void MainWindow::on_pushButton_clicked()
{
    // 使用OpenCV加载图片
    cv::Mat cvImg = cv::imread("/home/yyy/图片/aa.jpg");
    if (!cvImg.empty()) {
        // 检查图像是否加载成功

        // 将BGR格式的cv::Mat转换为RGB格式的QImage
        // 注意：这里我们直接使用cvImg.clone()的结果来确保数据不会在转换过程中被修改
        // 但实际上，由于我们只是读取数据，不修改它，所以直接使用cvImg也是可以的
        // 然而，为了清晰起见，这里保留clone()，但请注意这会增加内存使用
        cv::Mat rgbImg = cvImg.clone(); // 如果确定不需要修改原始图像，可以移除clone()
        cv::cvtColor(rgbImg, rgbImg, cv::COLOR_BGR2RGB); // 注意这里是对同一个Mat对象进行操作

        // 创建一个QImage对象，使用cv::Mat的数据
        // 注意：我们不需要在QImage构造函数后立即调用copy()，因为QImage的构造函数已经
        // 创建了数据的副本（但只有当我们传递原始数据指针而不指定步长时才需要这样做）
        // 在这里，我们传递了步长，所以QImage会正确地处理内存
        QImage qImg(rgbImg.data, rgbImg.cols, rgbImg.rows, rgbImg.step, QImage::Format_RGB888);
        qImg.setDevicePixelRatio(ui->label->devicePixelRatio()); // 可选：设置设备像素比以支持高分辨率显示

        // 设置QLabel的Pixmap
        // 注意：由于QImage的析构函数不会释放传递给它的原始数据（因为我们传递了步长和原始指针），
        // 所以我们不需要担心rgbImg的析构会影响QImage。但是，为了确保一切安全，
        // 我们可以在QLabel设置Pixmap后立即让rgbImg离开作用域（如果之前移除了clone()）
        ui->label->setPixmap(QPixmap::fromImage(qImg));

        // 如果之前调用了clone()，则rgbImg现在可以在这里安全地离开作用域
    } else {
        // 图片加载失败的处理
        ui->label->setText("Failed to load image!");
    }
}