1.OpenCV和安装（包含所有平台）!
2.RoboMaster视觉笔记Qt（二）创建Qt+OpenCV控件应用
3.win10 cmake源码编译安装opencv（c++,源码用q译qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）
4.OpenCV + Qt 图像处理操作
5.Ubuntu Desktop 实践 18、使用 Qt 和 OpenCV 写 GUI 和图像处理程序
6.qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，源码用q译再将灰度化，源码用q译直方化，源码用q译边缘检测，源码用q译怎么写？
OpenCV和安装（包含所有平台）!
在 OpenCV 的源码用q译猎灵ol源码易源码官方网站上，可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的源码用q译源码。如今，源码用q译OpenCV 使用 Git 进行版本管理，源码用q译同时也利用 Cmake 进行工程构建。源码用q译
在 Windows 中，源码用q译可通过下载 EXE 文件，源码用q译该文件会将预编译好的源码用q译 OpenCV 解压到本地，适配不同版本的源码用q译 Visual Studio。然而，源码用q译Windows 缺乏包含 debug 版本库的预编译版本，因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR，通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。静态链接 OpenCV 仅需此步，若需动态链接库（DLL），需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ，可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。
使用源代码进行 OpenCV 编译，步骤包括运行 CMake GUI，设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹，配置编译器（或选择 MinGW 构建文件），使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下，需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库，下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。
注意在 Ubuntu、神算子起名源码Debian、SuSE等 Linux 发行版中，可能提供内置 OpenCV，否则需使用源代码安装，安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似，CMake 配置允许自定义构建选项，如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时，文件将安装在指定目录，利用 IPP 进行加速，除非通过 CMake 指令明确禁用。
Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux，Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本，Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上，不断进阶与探索是值得的。
RoboMaster视觉笔记Qt（二）创建Qt+OpenCV控件应用
Qt框架的信号与槽机制是其强大之处，它允许对象之间通过消息传递进行交互。在将Qt与RoboMaster视觉部分结合时，伊朗外国人的《Open CV3和Qt5计算机视觉应用开发》是一个很好的参考资源，该书提供了详细教程和代码示例，可通过packtpub.com或hzbook.com获取。此外，推荐吴健的《Qt入门精讲》视频教程，便于初学者快速入门。
在处理图像平滑时，中值滤波和高斯滤波是常用技巧。中值滤波是非线性方法，适合去除散粒噪声，而高斯滤波则是星火TV网络源码线性滤波，通过加权平均保持边缘细节。滤波操作的选择应根据噪声类型和保留边缘需求来定。
接下来，我们创建一个Qt项目，目标是设计一个应用，仅包含用户所需功能，不添加多余操作。项目要求明确，开发者需遵循用户界面设计原则，确保所有需求满足。在实际操作中，会涉及到工程创建、控件拖放和代码编写，具体步骤可在相关书籍或视频教程中找到详细介绍。
为了使代码易于使用，编译时会自动整合OpenCV资源。设置控件属性如窗口名称时，记得调整为"Hello_Qt_OpenCV"。此外，Qt界面字体过小的问题可通过调整环境变量或重启程序解决。Windows用户同样可以设置Qt的缩放因子。
最后，如果需要调整代码字体大小，使用Ctrl + 滚轮，或者使用unity-tweak-tool工具进行全局字体调整。关于更深入的RoboMaster视觉知识，欢迎大家关注我的个人公众号“三丰杂货铺”，获取更多资讯。
win cmake源码编译安装opencv（c++,qt）（解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频）
要使用Qt与Windows上的OpenCV，当默认的msvc版本不满足需求时，需要通过源码编译安装，并配合cmake工具。以下是详细的步骤：
首先，下载OpenCV sources版本，同时确保已经安装了cmake编译工具，这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中，需将mingw的桃源小程序源码bin路径（例如：D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin）添加到环境变量，验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。
解压OpenCV到指定位置，创建一个build文件夹。使用cmake-gui，设置源码路径和build文件夹，配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题，如ffmpeg下载失败，这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt，修改其中的下载地址为/。
在cmake-gui中，勾选with_qt和with_opengl，取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持，可以使用pip安装。配置完成后，再次点击configure并生成makefile，确保所有路径正确。
在build文件夹中，通过mingw-make -j（根据你的CPU核心数设置线程数，例如）开始编译，最后执行mingw-make install。安装后，别忘了将安装路径（如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin）添加到系统环境变量。
通过这些步骤，你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了，无需担心ffmpeg下载失败的问题。
OpenCV + Qt 图像处理操作
实现Qt界面下的图像处理操作，包括雪花屏、高斯模糊、中值滤波、毛玻璃效果、灰度化处理、XY方向模糊、双边模糊以及腐蚀等。目标展示原图与对应效果对比。
设计Qt界面时，利用UI设计工具构建布局，抄底共振指标源码确保美观与功能性并存。设计完成后保存。每个按钮对应特定的槽函数，用于执行不同的图像处理任务。
处理难点在于Qt使用QImage进行图像显示，而OpenCV则采用Mat数据结构。在实际操作中，需要将Mat数据转换为QImage格式，以兼容Qt的图像显示需求。通过引入OpenCV库，编写源文件实现所需的各种图像处理方法。在主窗口中，通过Qt的QPixmap或QImage对象显示处理后的图像，实现效果的实时预览。
实现过程中涉及的主要步骤包括：图像读取、转换格式、调用图像处理函数、显示结果以及优化界面响应速度。此外，还提供额外的免费资料获取渠道，欢迎加入讨论群组，交流心得与解决方案，共同提升图像处理技能。
Ubuntu Desktop 实践 、使用 Qt 和 OpenCV 写 GUI 和图像处理程序
对于已经掌握C/C++编程的开发者，探索图形学和数字图像处理是一个拓展技能的好选择。在Ubuntu系统中，利用Qt构建GUI程序既直观又便捷，而OpenCV则是图像处理领域的首选库。本文将展示如何结合Qt和OpenCV，实现一个对图像进行傅里叶变换的GUI程序。
首先，安装Qt Creator在Ubuntu中只需一个简单的命令（`sudo aptitude install qtcreator`），它会自动安装所需的库。Ubuntu .版本的Qt为Qt 6。在Qt Creator中创建GUI项目，选择CMake作为构建系统，因为CMake是现代趋势，而qmake已被弃用。
然而，初始创建项目时可能会遇到缺少构建套件的问题。这时，需要安装Qt的开发包，例如`qt6-base-dev`，它包含了基本开发功能。通过Ubuntu软件仓库安装，避免了官网注册的繁琐。安装完毕后，Qt Creator就能识别到OpenCV的相关开发包。
OpenCV的安装同样简单，使用`sudo aptitude install libopencv-dev`，它会自动安装依赖库。在CMakeLists.txt文件中加入OpenCV支持的代码后，Qt Creator就能无缝集成OpenCV。本文实例中，程序不仅实现了图像的傅里叶变换，还展示了复数模（能量谱）和相位谱，以及彩色和灰度图像的处理。
通过Qt Creator的直观界面，开发者可以流畅地编写代码，如下面两张所示。Qt Creator支持高分辨率屏幕（4K）和Wayland，同时字体设置为Ubuntu Mono，使编程体验更为舒适。程序编译运行后，即可获得傅里叶变换的GUI界面，如文章开头所示。
最后，这里展示了程序的实际运行效果，左侧是能量谱，右侧是相位谱，彩色和灰度图像的处理也清晰可见。通过这个例子，可以看到在Ubuntu Desktop上使用Qt和OpenCV进行图像处理的直观应用。
qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，再将灰度化，直方化，边缘检测，怎么写？
代码如下，觉得有帮助可以采纳下，后面有我在vscode的源代码，可以对照输入测试#include <QApplication>
#include <QMainWindow>
#include <QPushButton>
#include <QVBoxLayout>
#include <QLabel>
#include <QPixmap>
#include <QTimer>
#include <opencv2/opencv.hpp>
class MainWindow : public QMainWindow
{
Q_OBJECT
public:
MainWindow(QWidget *parent = nullptr)
: QMainWindow(parent)
{
// 创建显示摄像头图像的标签
imageLabel = new QLabel(this);
imageLabel->setAlignment(Qt::AlignCenter);
// 创建按钮
QPushButton *captureButton = new QPushButton("拍照", this);
connect(captureButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::captureImage);
// 创建垂直布局并将标签和按钮添加到布局中
QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout;
layout->addWidget(imageLabel);
layout->addWidget(captureButton);
// 创建主窗口并设置布局
QWidget *centralWidget = new QWidget(this);
centralWidget->setLayout(layout);
setCentralWidget(centralWidget);
// 设置定时器，定时更新摄像头图像
QTimer *timer = new QTimer(this);
connect(timer, &QTimer::timeout, this, &MainWindow::updateImage);
timer->start(); // 每毫秒更新一次图像
}
private slots:
void updateImage()
{
// 打开摄像头
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
qDebug() << "无法打开摄像头！";
return;
}
// 读取摄像头图像
cv::Mat frame;
cap.read(frame);
cap.release();
// 将OpenCV图像转换为Qt图像，并显示在标签上
QImage qImage(frame.data, frame.cols, frame.rows, frame.step, QImage::Format_BGR);
QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(qImage);
imageLabel->setPixmap(pixmap.scaled(imageLabel->size(), Qt::KeepAspectRatio));
}
void captureImage()
{
// 获取当前摄像头图像
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
qDebug() << "无法打开摄像头！";
return;
}
cv::Mat frame;
cap.read(frame);
cap.release();
// 转换为灰度图像
cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 直方化
cv::equalizeHist(frame, frame);
// 边缘检测
cv::Canny(frame, frame, , );
// 保存图像
cv::imwrite("captured_image.jpg", frame);
qDebug() << "已保存为 captured_image.jpg";
}
private:
QLabel *imageLabel;
};
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
MainWindow w;
w.show();
return a.exec();
}
#include "main.moc"
ubuntu . 上qt+opencv+realsense应用程序配置，构建和发布
本文记录了在ubuntu .系统上配置并发布一个基于qt、opencv和realsense的程序的过程。主要内容分为以下几个部分：代码结构与依赖关系、环境搭建、cmakelists文件编写与构建，以及程序发布。
首先，选择ubuntu . desktop版本作为操作系统，因为它支持qt gui的使用。通过cmake-gui工具安装了cmake、opencv和realsense sdk。在安装opencv时，利用cmake-gui手动配置了详细设置，以匹配使用opencvworld库的需要。安装realsense sdk遵循官方文档指引，步骤清晰。同时，qt也通过cmake-gui完成安装，确保了头文件和库文件的正确配置。
接着，编写cmakelists.txt文件以构建代码结构。对于VolumeMeasure算法库，设置cmake版本、C++标准、链接库及路径。算法库编译成功后，使用add_subdirectory命令将Dimension依赖引入。在此过程中，注意了不同cmake版本与qt结合时的兼容性问题，以及变量作用域的管理。最终，cmakelists.txt成功引导了程序的构建，cmake、make、install流程顺利执行。
在环境搭建部分，通过cmake-gui配置cmake、opencv、realsense和qt，确保了开发环境的顺利搭建。在代码结构与依赖分析部分，详细描述了代码目录结构、文件组成，以及各部分之间的依赖关系，为后续开发提供了清晰的指引。
在程序发布阶段，虽然文中仅提及“还少个程序发布”，但可以理解为，完成构建后的程序通过指定的发布流程，实现了在目标环境（如嵌入式系统）上的部署与运行。这一阶段的详细步骤并未在文中详细展开，但基于先前的环境搭建与代码构建，程序发布应遵循相应的打包、编译与部署规范，确保程序能够在目标平台上正常运行。
综上所述，本文详细记录了在ubuntu .系统上配置并发布基于qt、opencv和realsense的程序的全过程，从环境搭建到代码构建，再到程序发布，提供了一套完整的开发流程与技术细节，为相关开发者提供了宝贵的参考与实践指导。
Linux ubuntu下 qt5..环境下配置opencv4.5.5
在Linux Ubuntu系统中，若想在qt5..环境中配置opencv4.5.5，首先需要从opencv.org/releases/下载对应版本的源码，并将其复制到开发板的root权限目录。接着，解压缩文件并创建build和install文件夹。安装必要的依赖库，如cmake-gui、build-essential等，确保cmake和qt相关工具已安装。
进入build文件夹后，使用cmake-gui配置编译路径，选择Unix Makefiles，使用默认编译器，然后配置CMAKE_BUILD_TYPE为RELEASE，指定CMAKE_INSTALL_PREFIX为OPENCV安装目录/install，以避免默认安装至/usr/local。配置完成后，点击Configure并Generate，生成编译脚本。在build目录下，使用sudo make -j4（根据硬件性能调整核心数）开始编译，然后执行sudo make install -j4进行安装。
接下来，配置环境变量。在/etc/ld.so.conf.d/目录下创建opencv.conf，添加opencv安装路径，运行ldconfig更新库。在/etc/bash.bashrc中，添加相应的PKG_CONFIG_PATH和动态链接库路径，最后执行source /etc/bash.bashrc刷新环境变量。
在qt工程的.pro文件中，配置include和library路径，确保Qt项目能够找到OpenCV的头文件和库。在源码中包含opencv库，并使用namespace。最后，可以编写测试例程来验证配置是否成功。
通过以上步骤，你将成功在qt5..的Linux Ubuntu环境中配置和集成opencv4.5.5。
项目实战：Qt+OpenCV大家来找茬（Qt抓图，穿透应用，识别左右图区别，框选区别，微调位置）
本文旨在分享一个基于Qt和OpenCV的项目实战，旨在帮助学习者深入理解两者结合的应用。这个项目由作者独立开发，作为一个辅助工具，用于展示Qt与OpenCV技术的集成。
项目已提供测试包和源码下载，便于大家测试和学习。CSDN粉丝可以访问download.csdn.net/downl...获取0积分下载链接，而QQ群（搜索“findTheDifference”）也有同步更新的文件。
项目采用Qt5.9.3 mingw环境，结合OpenCV3.4.版本，结构清晰，模块化部署，左侧展示了项目结构，右侧则是实际文件夹布局。主要的技术点包括Qt的DrawWidget和FindDifferenceWidget，以及OpenCV的FindDifferenceManager。
DrawWidget类负责Ui界面的设计，它将区域框出并区分抓取图和识别结果，通过两个缓存变量分别绘制矩形区域。FindDifferenceWidget同样关注UI，处理识别和差异查找功能。而FindDifferenceManager则是OpenCV的核心部分，实现差异的识别算法。
通过这个实战项目，你可以直观地看到Qt与OpenCV的协作，以及如何在实际应用中进行图像处理和比较。详细代码在源码包中，欢迎下载研究。
