写在前面
学习OpenCV有一些小日子了，发现群里还有很多初学OpenCV的人像我当初一样跌跌撞撞到处找资料，所以在这里把学习笔记分享给大家，希望有志学习OpenCV进行计算机视觉活动的小伙伴们能少走一些弯路。
经过多方面查阅资料，了解到Qt开发平台对OpenCV的支持很好，但是在网上这方面的资料很少，能查到的大部分的图形交互设计都是基于OpenCV2.0之前的数据结构IplImage，而OpenCV现在官方已经更新到2.4.9版本了。偶然发现一本好书最近得到了一本好书《 OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》，下载的链接为http://ishare.iask.sina.com.cn/f/20485520.html?retcode=0， 2011年5月出版，全书都是基于OpenCV2.2版本的实现，采用了新的数据结构，该书现在已经有中文版《OpenCV2计算机视觉编程手册》，2013年7月科学出版社出版。我这里强烈建议利用C++开发的朋友们不要再使用老版本的数据结构了，实在影响开发效率。至于大家最熟悉的参考书《learning OpenCV》和《OpenCV教程——基础篇》这两本广为流传的书，我的看法是已经远远不能满足OpenCV新版本的学习了。老版本的OpenCV头文件的包含格式一般是：
#include "cv.h" #include "highgui.h"
而2.2以后的版本头文件包含一般为：
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
为了保持对之前版本的兼容，这些头文件仍然能够使用，但是建议使用新的包含方式。
打开并显示图片
在Qt中，信号与槽是最重要的机制，这里我们可以创建一个按钮、或者菜单、工具条，来作为发射信号的载体，用一个槽函数来接收打开这个动作。
QPushButton OpenImageButton = new QPushButton( tr("Find Image") );
OpenImageButton->setDefault( false );
OpenImageButton->setEnabled( true );
槽函数：打开文件可以利用Qt类QFileDialog来实现。
void qttest1::on_OpenImage_clicked()
{
QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName( this, tr( "Open Image" ), ".", tr("Image Files(*.png*.jpg*.jpeg*.bmp)"));
image = cv::imread( fileName.toLocal8Bit().data());
cv::imshow("Source Image", image);
}
上面的函数已经实现了打开并显示图片。我们再添加一个按钮，并定义一个函数来对图片进行操作。
void qttest1::on_Process_clicked()
{
cv::flip(image, image, 1);
cv::namedWindow("Output Image");
cv::imshow("Output Image", image);
}
对于初学者，这些工作都做完之后，当然不要忘记连接信号与槽。
connect(OpenImageButton,SIGNAL(clicked()),SLOT(on_OpenImage_clicked())); connect(ProcessButton,SIGNAL(clicked()),SLOT(on_Process_clicked()));
这些工作做完以后，就可以打开并显示图片啦！
当然，有些同学可能会出现下面这样的情况，记得在你的析构函数里释放对象，
cvDestroyAllWindows();
按理说，OpenCV2是自动释放对象的，楼主这里还没有搞清楚，也请搞清楚的同学留言，非常感谢。
小小改进一下吧
单独弹出一个窗口并显示总是给人突兀的感觉，下面实现Qt的窗体中显示图片，显示的方法有很多，不同的显示方法存在着效率等各方面的问题，这里使用QImage转QPixmap，然后用QLabel::setPixmap()来完成显示，还有比较常用的方法是在paintEvent()中直接画，具体的差异没有去探究。
我们写一个小函数来实现：
void qttest1::displayMat(cv::Mat image)
{
cv::Mat rgb;
QImage img;
if(image.channels()==3)
{
//cvt Mat BGR 2 QImage RGB
cv::cvtColor(image,rgb,CV_BGR2RGB);
img =QImage((const unsigned char*)(rgb.data),
rgb.cols,rgb.rows,
rgb.cols*rgb.channels(),
QImage::Format_RGB888);
}
else
{
img =QImage((const unsigned char*)(image.data),
image.cols,image.rows,
image.cols*image.channels(),
QImage::Format_RGB888);
}
imagelabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
imagelabel->resize(imagelabel->pixmap()->size());
}
最后的效果是这样，是不是简洁明了了很多？
使用Qt创建第一个OpenCV的Gui应用,布布扣,bubuko.com