在Linux操作系统上,编写带界面的图像处理程序,选择opencv+QT是一种很好的选择。GoQTtemplate3是我为编写Linux下图像处理程序实现的框架,希望能够为大家解决Linux环境下桌面图像处理程序,提供一些帮助。

文中相关代码请参考:https://github.com/jsxyhelu/GOQTtemplate3
一、基本环境构建
a、我们需要完整地安装QT。具体方法,是从网站上下载在线安装程序,并且直接安装

b、下载并且安装OpenCV

直接使用编译好的OpenCV类库

sudo apt-get install libcv-dev
sudo apt-get install libopencv-dev

全部成功后在QT中进行相关配置:

安装完成之后,opencv相关的头文件被安装到/usr/include目录中,该目录是linux默认头文件查找路径。

修改配置文件:

编写相关代码

#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();
}
实现以下效果:
注意,所有操作的目录都不要放在中文目录下面。能够正常显示出Lena,那么证明QT和OpenCV的环境都是配置正确了。
二、QT自己带的例子程序是重要参考

这段代码主要是基于QCamera实现了摄像头的抽象,由于是官方代码,实现过程中采用了较多的“信号、槽”的机制,还是很值的参考的。但是就图像处理这块而言,价值一般。

三、《qt5.9c++开发指南》例程序解析

这个程序最为重要的地方,就是实现了摄像头设备的枚举(当然QT官方的例子可能也实现了,但是不是非常明显);在图像采集这块,同样采用的是QCamera。这段代码还有一个特点,就是实现了一个较为完善的界面模型。


//  创建  QCamera对象
    QCameraInfo curCameraInfo=QCameraInfo::defaultCamera(); //获取缺省摄像头
    ui->comboCamera->addItem(curCameraInfo.description());//摄像头描述
    ui->comboCamera->setCurrentIndex(0);

但是这段程序存在一个问题,就是只选择默认摄像头,实际上,我们需要获得的是所有摄像头,那么就必须对这段代码进行相关修改:
  const QList<QCameraInfo> availableCameras = QCameraInfo::availableCameras();
    for (const QCameraInfo &cameraInfo : availableCameras) {
          ui->comboCamera->addItem(cameraInfo.description());//摄像头描述
    }
    ui->comboCamera->setCurrentIndex(0);


这样将非常方便后面的操作。
四、结合OpenCV功能,编写GoQTtemplate3

我们最终还是需要将OpenCV引入其中,因为这样才能够更方便我们进行图像处理操作。之前介

绍过的GoQTtemplate2就是实现了相关的功能。

需要说明的地方是,为了将摄像头选择功能加入目前平台,需要添加QCameraInfo.h,这个前提

是在.pro文件中,添加

multimedia类库。
并且将初始化程序加入其中

同时,我们在打开摄像头的时候,也要根据选择来进行打开。
同时需要添加错误控制,每次打开摄像头之前关闭之前的摄像头。具体内容可以参考代码。
五、备注

a、在程序的配置过程中,非常容易出现错误的一个问题为::

/usr/bin/ld: cannot find -lxxx 这种情况是系统找不到对应的库文件,其中,-lxxx表示链接库文件 libxxx.so。
具体的解决方法是先用locat找到指定的lib文件,查看链接文件是否正确的指向了我们希望的lib,如果不是,用
 ln -sf */libxxx.so.x */libxxx.so 指令修改它。
连接以后,输入ldconfig来让动态链接库供系统共享。
比如

b、如果出现视频窗口是黑屏的,怎么回事?
在Vmware Workstation的“虚拟机”->“虚拟机设置”->“USB控制器”下,查看“USB兼容性”,如果当前是“USB2.0”就修改为“USB3.0”,反之就修改为“USB2.0”。然后再在“虚拟机”->“可移动设备”下重新连接Camera,最好重新启动下即可。

感谢阅读至此,希望有所帮助。

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