以Qt作为终端应用，OpenCV作为图像处理。本主题的主要是在QT中显示Mat图像结构。在Qt中使用三个类来表示图像：QPicture，QImage，QPixmap；这里我们按照如下流程在Qt中显示OpenCV处理过的图像：图像文件 -> Mat -> QImage -> QPixmap -> QLabel

---

目标

• 把OpenCV中处理好的图像在Qt应用中显示。
  1. 使用OpenCV处理机器视觉相关的逻辑；
  2. 使用Qt作为终端应用；

使用的API

• 这里只列出图像有关的核心API，有关Qt的GUI API参考Qt相关文档。

1. 读取图像
   • Mat cv::imread(const String &filename, int flags=IMREAD_COLOR )
     • 返回一个Mat数据结构；
     • 支持的图像累类型如下：
       1. Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)
       2. JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Note section)
       3. JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Note section)
       4. Portable Network Graphics - *.png (see the Note section)
       5. WebP - *.webp (see the Note section)
       6. Portable image format - *.pbm, *.pgm, *.ppm *.pxm, *.pnm (always supported)
       7. PFM files - *.pfm (see the Note section)
       8. Sun rasters - *.sr, *.ras (always supported)
       9. TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Note section)
       10. OpenEXR Image files - *.exr (see the Note section)
       11. Radiance HDR - *.hdr, *.pic (always supported)
       12. Raster and Vector geospatial data supported by GDAL (see the Note section)
2. 图像的颜色空间转换；
   • void cv::cvtColor (InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0)
     • 需要指定转换方式：int code，OpenCV读取图像是按照GBRA存放到Mat结构（如果是24位色，则是BGR），一般应用API采用的都是RGBA。
     • 所以我们选择转换格式为：cv::COLOR_BGRA2RGBA
3. 获取图像相关信息：
   • 高度，宽度，深度
     • Mat的属性成员数据：int cols
     • Mat的属性成员数据：int rows
     • Mat的属性成员函数：int depth()，返回的数据格式由如下宏定义：
       • 1. CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )：一般读取的格式都是0-255的无符号字节整数；这个宏就是0
       • 2. CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )
       • 3. CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )
       • 4. CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )
       • 5. CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )
       • 6. CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )
       • 7. CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )
   • 获取图像数据数组
     • Mat的属性成员数据：uchar * data
       • 返回的是无符号字节指针。（还有一个成员函数有ptr是一样的作用。ptr可以指定数据的开始与结束位置，这样可以获取局部部分数据）；
4. 使用图像像素数组构造QImage；
   • QImage(const uchar *data, int width, int height, QImage::Format format, QImageCleanupFunction cleanupFunction = nullptr, void *cleanupInfo = nullptr)
     • 需要指定图像的高宽，与格式，Qt的图像一般是：QImage::Format_RGBA8888(32位)与QImage::Format_RGB888（24位）
5. 使用QImage构造QPixmap；
   • QPixmap QPixmap::fromImage(QImage &&image, Qt::ImageConversionFlags flags = Qt::AutoColor)
     • 使用工具函数转换，而不是构造器构造。
6. 是图像大小适合标签框大小；
   • void setScaledContents(bool)
     • 当然我们希望设置为true。
7. 把图像关联到标签框；
   • void setPixmap(const QPixmap &)
     • 参数使用的是QPixmap引用，直接传递对象即可，不需要对象指针。

程序实现代码

• 具体过程可以参考注释

#include <QApplication>
#include <QDialog>
#include <QLabel>
// #include <QImage>    // 不需要引入
// #include <QPixmap>
////////////////////////////////
#include <opencv2/opencv.hpp>
///////////////////////////////
#include <iostream>

int main(int argc, char* argv[]) {
    // 初始化QT应用
    QApplication app(argc, argv);
    // 创建一个对话框
    QDialog  dlg;
    // 设置对话框大小
    dlg.setWindowTitle("机器视觉之OpenCV图像处理");
    dlg.setGeometry(100,100,400,300);

    // 显示图片的标签框
    QLabel lbl_image("显示图片", &dlg); // 以dlg作为父窗体
    // 图片框大小位置
    lbl_image.setGeometry(0,0, 400,300);

    // 定义图像缓冲
    cv::Mat src_image;
    cv::Mat image;
    // 打开图像
    src_image = cv::imread("bird.png", cv::IMREAD_COLOR);
    // 转换图像颜色空间
    cv::cvtColor(src_image, image, cv::COLOR_BGRA2RGBA);  // opencv读取数据的格式是BGRA，需要转换为QT能处理的格式
    // 把图像转换: cv::Mat -> QImage -> QPixmap -> 设置到QLabel
    const uchar *u_image = image.data;
    QImage img_buffer(u_image, image.cols, image.rows, QImage::Format_RGBA8888);
    QPixmap img_map = QPixmap::fromImage(img_buffer);
    lbl_image.setPixmap(img_map);
    lbl_image.setScaledContents(true);
    // std::cout<< image.dims<<std::endl;
    // std::cout<< image.depth()<<std::endl;
    dlg.show();
    return app.exec();
}

编译与链接脚本

• 环境Mac OS的clang编译器与连接器

• 脚本使用Makefile（这里暂时不使用CMake的编译方式）

• Makefile文件如下：

INCLUDES    = -I/Users/yangqiang/Qt512/5.12.1/Src/qtbase/include \
                      -I/Users/yangqiang/Qt512/5.12.1/Src/qtbase/include/QtCore \
                      -I/Users/yangqiang/Qt512/5.12.1/Src/qtbase/include/GtGui \
                      -I/Users/yangqiang/Qt512/5.12.1/Src/qtbase/include/QtWidgets \
                      -I/usr/local/include/opencv4/

LIBS        = -lopencv_core \
                 -lopencv_highgui \
                 -lopencv_imgcodecs \
                 -lopencv_imgproc

SOURCES     = main.cpp

FRAMEWORKS  = -F/Users/yangqiang/Qt512/5.12.1/clang_64/lib \
                          -framework QtCore  \
                          -framework QtGui  \
                          -framework QtWidgets
                          
LD_ARGS     = -Wl,-rpath,/Users/yangqiang/Qt512/5.12.1/clang_64/lib

main: main.cpp
    g++ -omain $(SOURCES) -std=c++11 $(INCLUDES) $(LIBS)  $(FRAMEWORKS) $(LD_ARGS)

clean:
    rm -f main

结果

1. 编译与链接

编译与链接过程截图

2. 运行结果

运行结果截图

---

附录：

1. OpenCV参考链接

• https://docs.opencv.org/4.1.2/

2. Qt参考链接

• https://doc.qt.io/qt-5/