基于OpenCV和Qt的图像检索教学软件设计与开发
智能图像处理系统的设计与开发利用OpenCV库和C语言
智能图像处理系统的设计与开发利用OpenCV库和C语言一、引言随着人工智能技术的不断发展，智能图像处理系统在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍如何利用OpenCV库和C语言设计和开发智能图像处理系统的过程，包括系统的整体架构设计、关键功能模块的实现以及系统性能优化等方面。
二、OpenCV库简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
它支持多种编程语言，包括C++、Python等，而C语言是其最基础的接口之一。
通过OpenCV库，我们可以方便地实现图像处理、目标检测、人脸识别等功能。
三、智能图像处理系统架构设计1. 系统模块划分智能图像处理系统通常包括图像输入模块、预处理模块、特征提取模块、目标识别模块、结果输出模块等几个核心模块。
每个模块都承担着特定的功能，相互之间通过接口进行数据传递和交互。
2. 系统流程设计在系统架构设计中，需要明确每个模块的功能和相互之间的调用关系。
通常系统流程包括图像采集、预处理、特征提取、目标识别和结果输出等步骤。
设计合理的系统流程可以提高系统的效率和准确性。
四、关键功能模块实现1. 图像输入模块图像输入模块负责从摄像头或者存储设备中获取图像数据，并将其传递给下一个模块进行处理。
在C语言中，可以利用OpenCV库提供的函数来实现图像数据的读取和传输。
2. 预处理模块预处理模块主要对输入的图像数据进行去噪、灰度化、尺寸调整等操作，以便后续的特征提取和目标识别。
OpenCV库提供了丰富的图像处理函数，如高斯滤波、边缘检测等，可以帮助我们实现各种预处理操作。
3. 特征提取模块特征提取是智能图像处理系统中非常重要的一环，它通过对图像数据进行分析和计算，提取出有助于目标识别的特征信息。
在C语言中，可以利用OpenCV库提供的特征提取算法来实现这一功能。
4. 目标识别模块目标识别模块是整个系统的核心部分，它通过对特征信息进行匹配和比对，识别出图像中的目标对象。
基于QT图像显示系统课程设计
基于QT图像显示系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解QT图像显示系统的基本原理和功能特点；2. 掌握使用QT进行图像显示的基本编程方法；3. 学习图像处理和图形用户界面设计的相关知识。
技能目标：1. 能够运用QT工具进行图像显示界面的设计和编程；2. 学会使用QT中的图像处理函数，实现图像的基本操作；3. 培养学生解决实际图像显示问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像显示技术的兴趣，激发学习热情；2. 培养学生的团队协作意识和创新精神；3. 引导学生关注图像显示技术在现实生活中的应用，提高社会责任感。
分析课程性质、学生特点和教学要求：1. 课程性质：本课程为信息技术学科，旨在教授学生图像显示技术的基本知识和编程技能；2. 学生特点：学生具备一定的编程基础，对图像显示技术感兴趣，但实践经验不足；3. 教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
二、教学内容1. QT图像显示系统原理：- 图像显示技术概述；- QT框架简介；- QT中图像显示相关类和函数。
2. QT图像显示编程基础：- 图像显示界面的设计；- 编程实现图像加载与显示；- 图像基本操作（放大、缩小、旋转等）。
3. 图像处理与图形用户界面设计：- 常用图像处理算法介绍；- QT中图像处理函数的应用；- 图形用户界面设计原则及实例。
4. 实践案例与项目开发：- 图像浏览器的制作；- 图像处理软件的开发；- 结合实际需求进行项目设计和开发。
教学大纲安排：第一周：图像显示技术概述，QT框架简介；第二周：QT中图像显示相关类和函数，图像显示界面的设计；第三周：编程实现图像加载与显示，图像基本操作；第四周：常用图像处理算法介绍，图形用户界面设计原则；第五周：实践案例与项目开发。
教学内容与教材关联：本教学内容与教材中“图像显示技术与应用”章节密切相关，涵盖了教材中关于QT图像显示系统的基础知识和实践案例。
OpenCV与Qt的环境搭建及Demo
OpenCV与Qt的环境搭建及Demo前⾔：前段时间写了很多OpenCV的程序，虽然重点在算法上，但图像窗⼝只能靠cvNamedWindow，效果很不理想。
遂希望⽤Qt配合OpenCV使⽤，为我的程序建⽴图形化界⾯。
然⽽，依我对OpenCV的了解，环境配置⼀定是⽞学，在解决了多个问题后，终于实现了Demo，在这⾥分享下我的成果，也感谢⽂末参考资料中的各位博主。
Qt在Windows环境下有两种编译⽅式，MinGW和msvc。
msvc就是微软的VC运⾏库，只要安装了Visual Studio就⾃带了，在编译速度上⽐较有优势。
缺点是，采⽤msvc编译的话，需要单独安装cdb调试⼯具，才能在Qt中进⾏单步调试，本⽂将采⽤Win10 64bit+opencv 2.4.10 + Qt5.8.0 + VS2013配置环境。
第⼀步：安装与配置OpenCV在此，我们假设你的电脑上已经安装了Visual Studio，本⽂将不再赘述。
因为某些历史问题，我的OpenCV的版本为2.4.10，如果你的版本也是2.x.x，那么你可以直接将2410替换成你的版本。
1. 从下载OpenCV并解压到⼀个⽬录中，我们假设解压到了"D:\opencv\"中。
2. 配置环境变量，在系统->⾼级系统设置->环境变量->系统变量中，找到Path，并添加"D:\opencv\build\x64\vc12\bin"。
请注意上⾯路径中的x64/vc12是需要根据你系统的版本⾃⾏替换的。
第⼆步：安装与配置Qt1. 从下载Qt，并注册账户、开始安装。
注意在安装过程中需要选择MSVC2013 64bit的kit，当然，这也需要根据你系统的版本进⾏替换。
2. 新建⼀个Qt Widges Application，注意勾选VSVC2013。
如果⼀切就绪，Qt Creator中应该为下图所⽰。
3.4. 可以看到，⼀个简单的Qt项⽬由.pro⽂件，头⽂件、源⽂件、界⾯⽂件组成，今后我们都将⽤到。
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理与识别系统在各个领域得到了广泛的应用。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法，为图像处理与识别系统的设计提供了便利。
本文将介绍基于OpenCV的图像处理与识别系统设计，包括系统架构、功能模块、算法选择等内容。
二、系统架构基于OpenCV的图像处理与识别系统通常包括以下几个核心模块：图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、目标检测与识别模块、结果输出模块。
其中，图像采集模块负责从摄像头或者图像文件中获取原始图像数据；预处理模块对原始图像进行去噪、增强等操作；特征提取模块提取图像中的关键特征信息；目标检测与识别模块利用机器学习算法对目标进行检测和识别；结果输出模块将识别结果反馈给用户。
三、功能模块图像采集模块图像采集模块可以通过OpenCV提供的API接口实现对摄像头、视频文件或者图片文件的读取。
在实际应用中，可以根据需求选择不同的数据源，并实时获取图像数据。
预处理模块预处理模块是图像处理的重要环节，通过对原始图像进行去噪、灰度化、边缘检测等操作，可以提高后续处理的准确性和效率。
特征提取模块特征提取是图像识别的关键步骤，通过提取图像中的颜色、纹理、形状等特征信息，可以帮助系统更好地理解和区分不同的目标。
目标检测与识别模块在目标检测与识别模块中，可以选择使用传统的机器学习算法如SVM、KNN，也可以使用深度学习算法如CNN、YOLO等进行目标检测和识别。
这些算法在OpenCV中都有相应的实现，可以根据具体需求选择合适的算法。
结果输出模块结果输出模块将经过处理和识别后的结果反馈给用户，可以是简单的文字提示、也可以是可视化界面展示。
通过结果输出模块，用户可以及时获取系统的反馈信息。
四、算法选择在设计基于OpenCV的图像处理与识别系统时，需要根据具体应用场景选择合适的算法。
以下是一些常用的算法及其应用场景： - SVM（支持向量机）：适用于二分类问题，如人脸识别、手写数字识别等。
基于QT图像显示系统课程设计
基于QT图像显示系统课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握QT图像显示系统的基本原理和应用方法，具备使用QT进行图像显示编程的能力。
具体目标如下：1.知识目标：•掌握QT图像显示系统的基本概念和原理。
•了解QT图像显示系统的应用领域和发展趋势。
•熟悉QT图像显示系统的主要功能和特性。
2.技能目标：•能够使用QT图像显示系统进行图像显示编程。
•能够运用QT图像显示系统解决实际问题。
•具备对QT图像显示系统进行简单的优化和调试能力。
3.情感态度价值观目标：•培养学生对新技术的敏感性和好奇心，激发学生对QT图像显示系统的兴趣。
•培养学生具备创新精神和团队合作意识，鼓励学生积极参与QT图像显示系统的开发和应用。
•培养学生具备良好的职业道德和责任感，使学生认识到QT图像显示系统在实际应用中的重要性和影响力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.QT图像显示系统的基本概念和原理：介绍QT图像显示系统的定义、发展和应用领域，解释QT图像显示系统的工作原理和关键技术。
2.QT图像显示系统的主要功能和特性：讲解QT图像显示系统的各项功能和特性，包括图像显示、图像处理、图像分析等，并通过实例进行展示和解释。
3.QT图像显示系统的应用方法：教授如何使用QT图像显示系统进行图像显示编程，包括QT图像显示系统的安装和配置、基本编程方法和技巧等。
4.QT图像显示系统的实际应用案例：分析和学习一些QT图像显示系统的实际应用案例，使学生了解QT图像显示系统的应用范围和潜力。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学，包括：1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授QT图像显示系统的基本概念、原理和功能。
2.案例分析法：通过分析和学习实际应用案例，使学生了解QT图像显示系统的应用方法和实际效果。
3.实验法：安排实验课程，让学生亲自动手进行QT图像显示编程实践，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现刘培军;马明栋;王得玉【摘要】In the research of digital image processing technology, when a small number of images are processed, various image processing algorithms are generally used for programming according to different requirements, and there are a lot of repetitive work. However, when the amount of digital image data is large and the real-time requirement of processed images is high, all images are processed, codes and algorithms are written manually, which is quite difficult and inefficient. In order to effectively solve the above problems, based on OpenCV computer vision library and under the integrated development environment of Qt Creator, we develop and implement an image processing system of object-oriented programming with better interface and convenient for users. The practice of digital image processing shows that the system can process images efficiently and quickly.%在数字图像处理技术的研究过程中,基于平时对少量图像进行处理时,一般都是针对不同需求运用各种图像处理算法进行编程,存在着许多重复性工作.而当数字图像数据量非常大且对处理的图像实时性要求非常高时,对所有图像进行处理,代码以及算法的实现都通过人工进行编写,存在着相当大的难度且效率十分低下.为有效解决上述问题,以OpenCV计算机视觉库为基础,在Qt Creator 集成开发环境下,采用面向对象编程,开发并实现了一款界面良好,方便用户使用的图像处理系统.通过对大量数字图像处理的实践表明,该系统能够有效快速地对图像进行处理.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)003【总页数】5页(P127-131)【关键词】图像处理算法;OpenCV;Qt Creator;面向对象;图像处理系统【作者】刘培军;马明栋;王得玉【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院, 江苏南京 210003;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP3020 引言在计算机技术如此成熟的今天，图像处理理论与技术已经得到了较为全面的发展并在持续不断的优化创新中，尤其在人工智能、航空航天、工业部件检测、交通、医学等领域得到了广泛应用[1-2]。
基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现
基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现1. 引言1.1 概述医学图像处理作为医学影像学的重要分支，近年来得到了广泛的关注和研究。
通过对医学图像进行处理和分析，可以帮助医生更准确地进行诊断、制定治疗方案以及评估疗效。
而基于OpenCV的医学图像处理软件则是在这一背景下诞生的，它利用计算机视觉技术来处理和分析医学图像，为医学影像学和临床医生提供更加便捷和准确的工具和方法。
本文将就基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现进行深入探讨，通过对医学图像处理技术的概述和基于OpenCV的图像处理算法设计的描述，阐述软件的开发过程和主要功能的优化与改进。
同时，还将对软件的性能进行评估，为今后的研究提供参考。
在研究总结和创新点分析的基础上，进一步展望未来医学图像处理软件的发展方向和潜在应用领域，为医学影像学的发展做出贡献。
1.2 研究背景医学图像处理是医学领域的重要应用技术之一，通过对医学图像的获取、处理和分析，可以帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，基于OpenCV的医学图像处理软件逐渐受到人们的关注。
研究背景部分主要介绍了当前医学图像处理技术的发展状况和存在的问题。
随着医学影像学的发展，医学图像的获取方式越来越多样化和复杂化，使得医学图像处理技术面临着更加严峻的挑战。
传统的医学图像处理算法在处理大规模、高维度的医学图像数据时存在着效率低、精度不高等问题，需要更加快速、准确的处理算法来应对这些挑战。
基于OpenCV的医学图像处理软件的设计与实现具有重要的现实意义和应用前景。
通过引入OpenCV这一强大的图像处理库，可以充分利用其丰富的功能和优化的算法，提高医学图像处理软件的性能和效率，为医学影像学研究和临床诊断提供更加可靠的支持。
1.3 研究意义医学图像处理软件在临床诊断和治疗中起着至关重要的作用。
随着医学影像技术的不断发展，医学图像处理技术也得到了广泛的应用，能够帮助医生准确、快速地诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。
基于qt+opencv数字图像处理实验一般步骤
基于QtCreator+openCV的数字图像处理实验一般步骤一、新建Qt Widgets Application项目二、设计应用界面1.拖放所需控件2.应用布局3.修改界面各个对象的文本和名称三、复制图像类型转换类单元文件到项目文件夹Imageconversion是用于Qt图像对象类型与OpenCV图像对象类型直接的转换，是整理自网络，把这两个文件复制到项目文件夹下，方便使用。
四、在构建文件和有关文件头包含openCV库1. 在项目文件“项目名称.pro”文件（*.pro 基本上是构建工程项目时由Qt 处理的第一个文件，这个文件称为Qt 项目文件，一个名为“qmake”的内部Qt 程序负责处理该文件最后添加如下指令语句：include(E:\openCV\opencv331.pri)看起来是这样的：其中opencv331.pri的文件含openCV包含路径和库文件路径，可以把这些路径信息直接一一写在Qt项目文件中，但是比较麻烦。
把这些路径信息统一写在一个文件里面，方便使用。
这个需要根据用户的实际安排情况调整，我的opencv331.pri文件内容如下：INCLUDEPATH+=E:\openCV\opencv331build\install\includeLIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopencv_core331.dll LIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopencv_highgui331.dll LIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopencv_imgcodecs331.dllLIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopencv_imgproc331.dll LIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopencv_features2d331.dllLIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopencv_calib3d331.dll 2.在头文件中包含opencv、图像数据类型转换以及常用Qt控件#include<QPixmap>//Qt图像类，适用于屏显#include<QFileDialog>//打开文件对话框#include<QFileInfo>//文件信息类#include<QGraphicsScene>//用于管理2D图形对象#include<QString>//Qt字符串类#include<QMessageBox>//弹出窗口类#include<opencv2/core/core.hpp>//openCV头文件#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>//OpenCV头文件#include"imageconversion.h"//图像数据类型转换using namespace cv;五、在mainwindow.h声明私有数据成员1. 与图像读、写和显示有关的几个数据成员：QGraphicsScene sceneL,sceneR,scene;//与QgraphicsView配合显示图像QPixmap pixmapL,pixmapR,pixmap; //用于读、写图像//以后参数根据需要定义double a,b,c,d,nc,r,threshold;enum PointOperation{None=0,LinearExpand,NonLinearExpand,GrayInvert,BitWise} pointOperation;int fusionOperation;void rotate_arbitrarily_angle(cv::Mat&src,cv::Mat&dst,float angle);2. 在构造函数关联场景和图像显示对象ui->srcGraphicsView->setScene(&srcScene);//关联场景和图形显示对象ui->dstGraphicsView->setScene(&dstScene);如下图：六、定义动作控件槽函数1.打开或关闭图像文件if(ui->openButton->text()=="关闭图像"){sceneL.clear();ui->openButton->setText("打开图像");ui->saveButton->setEnabled(false);return;}QString fileName=QFileDialog::getOpenFileName(this,"打开图像",QDir::currentPath(),"Images(*.png*.bmp*.jpg*.tif)");if(!fileName.isNull()){QFileInfo file(fileName);if(pixmapL.load(file.absoluteFilePath())){sceneL.clear();//清除原有图像信息sceneL.addPixmap(pixmapL);ui->openButton->setText("关闭图像");ui->saveAsButton->setEnabled(false);}}return;2.保存图像QString fileName=QFileDialog::getSaveFileName(this,"保存图像",QDir::currentPath(),"Images(*.png*.bmp*.jpg*.tif)");if(pixmap.save(fileName,0,100))QMessageBox::information(this,tr("OK"),tr("保存成功"));elseQMessageBox::information(this,tr("NG"),tr("保存失败"));3.图像处理代码，以加法点运算为例fusionOperation=ui->fusionBox->currentIndex();if(fusionOperation==0){ui->resulLable->setText("出错啦！");QMessageBox::information(this,tr("错误"),tr("请选择算法"));return;}//图像类型转换ImageConversion imgConversion;cv::Mat mat0=imgConversion.QPixmapToCvMat(pixmapL);cv::Mat mat,img1,img2,img;cvtColor(mat0,mat,CV_BGR2GRAY);//mat1,8位无符号数图像mat.convertTo(img1,CV_64FC1);//double类型图像,0~255，图像1 mat0=imgConversion.QPixmapToCvMat(pixmapR);cvtColor(mat0,mat,CV_BGR2GRAY);//mat.convertTo(img2,CV_64FC1);//double类型图像,0~255，图像2 switch(fusionOperation){case1:img=0.5*img1+0.5*img2;ui->resulLable->setText("五五开融合结果图像");break;case2:img=0.3*img1+0.7*img2;ui->resulLable->setText("三七开融合结果图像");break;default:break;}img.convertTo(mat,CV_8UC1);pixmap=imgConversion.cvMatToQPixmap(mat);scene.clear();scene.addPixmap(pixmap);ui->saveAsButton->setEnabled(true);4.点运算处理代码pointOperation=(enum PointOperation)ui->pointOperationBox->currentIndex();if(pointOperation==None){ui->resulLable->setText("出错啦！");QMessageBox::information(this,tr("错误"),tr("请选择算法"));return;}ImageConversion imgConversion;cv::Mat mat0=imgConversion.QPixmapToCvMat(pixmapL);cv::Mat mat1,img1;cvtColor(mat0,mat1,CV_BGR2GRAY);//mat1,8位无符号数图像mat1.convertTo(img1,CV_64FC1);//double类型图像switch(pointOperation){case LinearExpand://ui->aEdit->setValidator(new QDoubleValidator(0.0,1.0,2,this));a=ui->aEdit->text().toDouble();b=ui->bEdit->text().toDouble();c=ui->cEdit->text().toDouble();d=ui->dEdit->text().toDouble();for(int i=0;i<img1.rows;i++){double*pixrow=img1.ptr<double>(i);for(int j=0;j<img1.cols;j++){if(pixrow[j]<=a*255)pixrow[j]=c*255;else if(pixrow[j]>=b*255)pixrow[j]=d*255;elsepixrow[j]=c*255+(pixrow[j]-a*255)/(b-a)*(d-c)*255;/*********************************************if(img1.at<double>(i,j)<=a*255)img1.at<double>(i,j)=c*255;else if(img1.at<double>(i,j)>=b*255)img1.at<double>(i,j)=d*255;elseimg1.at<double>(i,j)=c+(img1.at<double>(i,j)-a*255)/(b-a)*(d-c)*255;*********************************************************************/}}ui->resulLable->setText("线性扩展结果图像");break;case NonLinearExpand:nc=ui->ncEdit->text().toDouble();cv::log(img1/255+1.0,mat0);img1=mat0*nc*255;ui->resulLable->setText("非线性扩展结果图像");break;case GrayInvert:img1=255-mat1;ui->resulLable->setText("灰度倒置结果图像");break;case BitWise:threshold=ui->thresholdEdit->text().toDouble();for(int i=0;i<img1.rows;i++){double*pixrow=img1.ptr<double>(i);for(int j=0;j<img1.cols;j++){if(pixrow[j]>=threshold*255)pixrow[j]=255;elsepixrow[j]=0;}}ui->resulLable->setText("二值化结果图像");break;default:break;}img1.convertTo(mat1,CV_8UC1);pixmap=imgConversion.cvMatToQPixmap(mat1);scene.clear();scene.addPixmap(pixmap);ui->saveAsButton->setEnabled(true);5.图像旋转代码/*******************************************************************以下代码来自csdn上“笨笨的小棒棒”的个人博客：*https:///u013263891/article/details/83932479*在此对作者表示感谢！*****************************************************************/void MainWindow::rotate_arbitrarily_angle(cv::Mat&src,cv::Mat&dst,float angle) {float radian=(float)(angle/180.0*CV_PI);//填充图像int maxBorder=(int)(max(src.cols,src.rows)* 1.414);//即为sqrt(2)*max int dx=(maxBorder-src.cols)/2;int dy=(maxBorder-src.rows)/2;copyMakeBorder(src,dst,dy,dy,dx,dx,BORDER_CONSTANT);//旋转Point2f center((float)(dst.cols/2),(float)(dst.rows/2));Mat affine_matrix=getRotationMatrix2D(center,angle, 1.0);//求得旋转矩阵warpAffine(dst,dst,affine_matrix,dst.size());//计算图像旋转之后包含图像的最大的矩形float sinVal=abs(sin(radian));float cosVal=abs(cos(radian));Size targetSize((int)(src.cols*cosVal+src.rows*sinVal),(int)(src.cols*sinVal+src.rows*cosVal));//剪掉多余边框int x=(dst.cols-targetSize.width)/2;int y=(dst.rows-targetSize.height)/2;Rect rect(x,y,targetSize.width,targetSize.height);dst=Mat(dst,rect);}七、如何修改QtCreator应用程序名称修改*.pro文件名称，以及*.pro文件内“TARGET”项的值八、常用1.对象命名用词（1）打开open（2）保存save（3）拉伸stretch（4）平滑smooth（5）锐化sharpen（6）增强enhancement（7）恢复restore（8）分割Segment2.常用openCV函数（1）直方图均衡化Void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst);（2）OpenCV 中获取图像或矩阵最大、最小值C++: void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, InputArray mask=noArray() )C++: void minMaxLoc(const SparseMat& a, double* minVal, double* maxVal, int*minIdx=0, int*maxIdx=0 )。
基于QT的C++图片查看(浏览)器的设计与实现
图片查看器功能等简介项目实现功能：实现图片文件自动播放，暂停，放大，缩小，上一张，下一张，还原。
程序源码文件：widget.hwidget.cppmain.cpp注：在源码编辑之前，把“1-14.png”图片添加到Resources 里面。
源码如下：widget.h#ifndef WIDGET_H#define WIDGET_H#include <QWidget>#include <QTimer>#include <QPixmap>#include <QLabel>#include <QProcess>namespace Ui{class Widget;}class Widget : public QWidget{Q_OBJECTpublic:explicit Widget(QWidget *parent = 0);~Widget();QTimer *timer;QPixmap pix;QLabel *label;QImage image1;QPalette palette;/*背景图片*/QProcess *process;private:Ui::Widget *ui;private slots:void on_return_2_clicked();void on_stop_clicked();void on_down_clicked();void on_up_clicked();void on_max_clicked();void on_min_clicked();void on_open_clicked();void on_exit_clicked();void on_start_clicked();void image();};#endif // WIDGET_H具体实现：widget.cpp#include "widget.h"#include "ui_widget.h"#include <QString>#include <QFileDialog>//对话框库#include <QStringList>QStringList::Iterator j;static int i=0,k=0,m=0;QString imge[1000]={};QStringimage2[]={":/1.png",":/2.png",":/3.png",":/4.png",":/5.png",":/6.png",":/7.png",":/8.png",":/9.png", ":/10.png",":/11.png",":/12.png",":/13.png",":/14.png",":/15.png"};Widget::Widget(QWidget *parent) :QWidget(parent),ui(new Ui::Widget){ui->setupUi(this);/*ui里一个scroollArea,scroollArea里一个label,label上显示图片*/label=new QLabel();ui->scrollArea->setWidget(label);ui->scrollArea->setAlignment(Qt::AlignCenter);timer= new QTimer;connect(timer,SIGNAL(timeout()),this,SLOT(image()));label->setAlignment(Qt::AlignCenter); //显示在中间// pix.load(image2[1]);// label->setPixmap(pix);/*背景图片*/image1.load(":/3.png"); //括号内为图片的相对目录QImage image2=image1.scaled(320,240);palette.setBrush(this->backgroundRole(),QBrush(image2));this->setPalette(palette);}Widget::~Widget(){delete ui;}/*自动播放*/void Widget::image(){pix.load(image2[i]);label->setPixmap(pix);i++;if(i>14) i=0;}void Widget::on_start_clicked()//开始自动播放{timer->start(2000);}void Widget::on_down_clicked()//下一张{timer->stop();i++;if(i>14) i=0 ;pix.load(image2[i]);label->setPixmap(pix);}void Widget::on_up_clicked()//上一张{timer->stop();i--;if(i<0) i=14;pix.load(image2[i]);label->setPixmap(pix);}void Widget::on_max_clicked()//放大{timer->stop();float x,y;if(m==0){pix.load(image2[i]);label->setPixmap(pix);m++;}else{x=pix.height();y=pix.width();pix= pix.scaled(x*1.5,y*1.5,Qt::KeepAspectRatio);label->setPixmap(pix);m++;}void Widget::on_min_clicked()//缩小{timer->stop();float x,y;if(m==0){pix.load(image2[i]);label->setPixmap(pix);m--;}else{x=pix.height();y=pix.width();pix= pix.scaled(x/1.5,y/1.5,Qt::KeepAspectRatio);label->setPixmap(pix);m--;}}void Widget::on_stop_clicked()//停止{timer->stop();}void Widget::on_return_2_clicked()//还原{timer->stop();pix.load(image2[i]);label->setPixmap(pix);}void Widget::on_open_clicked()//打开文件，选图片{timer->stop();QStringList list;list=QFileDialog::getOpenFileNames(this,"open image","/","*.png");for(j=list.begin();j<list.end();j++){imge[k]=*j;pix.load(imge[k]);label->setPixmap(pix);k++;}}void Widget::on_exit_clicked()//退出this->close();}主函数：#include <QApplication>#include "widget.h"#include <QFont>#include <QTextCodec>int main(int argc, char **argv){QApplication a(argc, argv);Widget w;QTextCodec::setCodecForTr(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));//解析文字QTextCodec::setCodecForLocale(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));QTextCodec::setCodecForCStrings(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));QFont font("wenquanyi", 25);w.show();return a.exec();}。
基于OpenCV界面软件设计课程论文WORD版
软件课程设计小论文——基于OpenCV的图像处理界面程序设计一、开发环境1、OpenCV的安装及环境搭配在VC6.0中利用OpenCV进行开发视觉，首先，需要将OpenCV 正确的配置到VC开发环境中。
主要是设置预先编译的头文件的路径与动态链接库的路径。
OpenCV的安装和普通程序的安装没有什么不一样的，双击程序安装包选择安装目录一路安装下去就可以了，难点是在VC++ 6.0 里的环境搭配。
（1）设置预编译的头文件选择C/C++ 【Tools】，在下拉菜单中选择Options，然后在Directorie中输入以下几项：C:\Program Files\OpenCV\cv\include C:\ProgramFiles\OpenCV\otherlibs\highgui C:\ProgramFiles\OpenCV\cxcore\include C:\Program Files\OpenCV\otherlibs\cvcam\include（2）设置链接库在VC编译器下，在Project菜单下选择setting，弹出对话框。
在Link按键下的Category下拉菜单中选择Input选项，在Object/Library Modules 输入框中输入cxcore.lib cv.lib highgui.lib 在Additional library path中，输入：C:\Program Files\OpenCV\lib 注意每个库之间用一个空格隔开。
或者直接在all configurations中的Object /library modules 输入：cv.lib highgui.lib cxcore.lib(新版本需要) cvcam.lib （cxcore.lib highgui.lib 是几乎所有OpenCV程序都要用到的函数库，分别封装了基本的函数和图形界面接口，cv.lib中封装了大量的图像处理函数，cvcam.lib中封装了很多针对视频流的处理函数）当前工程就可以使用OpenCV的函数了。
基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现
基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现【摘要】本文介绍了基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现。
在阐述了研究背景、研究目的和研究意义。
在首先对医学图像处理技术进行概述，然后探讨了OpenCV在医学图像处理中的应用，接着详细讨论了医学图像处理软件设计要点和基于OpenCV的实现方法，最后对性能进行评价与结果分析。
结论部分总结了基于OpenCV的医学图像处理软件的设计与实现经验，并展望了未来的发展方向。
通过本文的研究，可以为医学图像处理软件的开发提供参考，并促进医学影像技术的进步和发展。
【关键词】医学图像处理、OpenCV、软件设计、实现、性能评价、结果分析、发展方向、研究背景、研究目的、研究意义、技术概述、要点、总结、展望、结语1. 引言1.1 研究背景医学图像处理是近年来发展迅速的领域，随着医疗技术的不断进步，医学图像在疾病诊断、治疗和研究方面发挥着越来越重要的作用。
传统的医学图像处理方法往往需要人工干预，耗时耗力，且容易出现主观误差。
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，基于OpenCV的医学图像处理软件成为一种快速、准确、可靠的处理方式。
国内外许多研究人员已经开始探索基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现，旨在提高医学图像处理的效率和准确性。
目前仍存在一些挑战，如如何有效地结合OpenCV的各种功能模块来实现医学图像处理软件，如何提高软件的性能和稳定性等问题。
基于以上背景，本文旨在通过研究基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现，探讨如何应用OpenCV技术来解决医学图像处理中的难题，为医学领域提供更为高效和准确的图像处理解决方案。
本研究也将对基于OpenCV的医学图像处理软件的性能进行评价和结果分析，为未来医学图像处理软件的研究和应用提供参考。
1.2 研究目的研究目的是通过基于OpenCV的医学图像处理软件的设计与实现，提高医学图像处理技术的效率和准确性，为医疗领域提供更优质的数字化服务。
qt基于opencv的项目开发的心得
qt基于opencv的项目开发的心得在基于OpenCV的项目开发过程中，我有几点心得体会：1. 熟悉OpenCV库：在项目开始之前，需要对OpenCV库的使用进行充分的学习和了解。
了解OpenCV的各种功能和API，熟悉图像处理和计算机视觉相关的概念和算法。
这样才能更好地理解和使用OpenCV库来完成项目需求。
2. 设计合理的项目架构：在项目开发之前，需要进行项目架构的设计。
将整个项目划分为不同的模块，每个模块负责不同的功能。
这样可以使得项目结构清晰，易于维护和扩展。
3. 数据预处理：在进行图像处理和计算机视觉任务之前，对输入数据进行预处理是非常重要的。
这包括图像的读取、尺寸调整、通道转换等。
预处理可以帮助提高算法的准确性和效率。
4. 算法选择和优化：对于不同的图像处理和计算机视觉任务，可以选择不同的算法来实现。
需要根据项目需求和数据特点，选择合适的算法。
同时，还需要对算法进行优化，以提高运行速度和效果。
5. 调试和测试：在项目开发过程中，经常需要进行调试和测试。
通过输出中间结果、添加日志信息等方式，可以帮助找出代码的错误和问题。
同时，还需要进行各种测试，包括单元测试和集成测试，以确保代码的正确性和稳定性。
6. 学习和保持更新：OpenCV是一个开源库，不断有新的功能和更新发布。
作为开发者，需要不断学习和掌握最新的OpenCV技术和方法。
可以通过阅读官方文档、参加相关培训和交流活动等方式来保持更新。
总的来说，基于OpenCV的项目开发需要具备扎实的图像处理和计算机视觉基础，同时还需要具备良好的编程能力和项目管理能力。
通过不断实践和学习，可以不断提高自己在OpenCV项目开发中的技术水平和经验。
《2024年基于OpenCV的工业机器视觉软件开发》范文
《基于OpenCV的工业机器视觉软件开发》篇一一、引言随着科技的不断发展，工业自动化已成为现代制造业的重要组成部分。
在这个过程中，工业机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的计算机视觉平台，为工业机器视觉软件开发提供了强有力的支持。
本文将探讨基于OpenCV的工业机器视觉软件开发的相关内容。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量计算机视觉领域的算法和功能。
它被广泛应用于各种领域，包括工业自动化、医学影像处理、自动驾驶等。
在工业领域，OpenCV通过其强大的图像处理和机器学习功能，为机器视觉软件开发提供了丰富的工具和资源。
三、基于OpenCV的工业机器视觉软件开发1. 开发流程基于OpenCV的工业机器视觉软件开发流程主要包括需求分析、系统设计、图像预处理、特征提取、图像匹配与识别等步骤。
首先，根据工业生产的需求，进行详细的需求分析，明确软件的功能和性能要求。
然后，进行系统设计，包括硬件配置、软件架构设计等。
接着，对图像进行预处理，如去噪、增强等操作，以提高图像的质量。
然后，通过特征提取算法提取出图像中的特征信息。
最后，利用图像匹配与识别技术对特征信息进行比对和识别，实现工业生产过程中的自动化检测和控制。
2. 关键技术在基于OpenCV的工业机器视觉软件开发中，关键技术主要包括图像处理、特征提取和图像匹配与识别等。
图像处理技术包括图像去噪、增强、分割等操作，用于提高图像的质量和提取出有用的信息。
特征提取技术则通过算法从图像中提取出具有代表性的特征信息，如边缘、角点、纹理等。
图像匹配与识别技术则通过比对和识别特征信息，实现工业生产过程中的自动化检测和控制。
3. 开发实例以一个典型的工业生产场景为例，介绍基于OpenCV的机器视觉软件开发的应用。
在某个汽车制造厂的自动化生产线上，需要检测汽车零部件的尺寸和位置是否符合要求。
基于OpenCV的图像处理设计与实现
基于OpenCV的图像处理设计与实现第一章绪论1.1 研究背景图像处理是计算机科学与技术领域的重要研究方向，随着数字图像的广泛应用，对图像处理的需求不断增加。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和工具，因此成为了图像处理的重要工具。
1.2 研究目的本文旨在研究基于OpenCV的图像处理方法和技术，设计和实现一些常见的图像处理功能，以满足不同应用领域对图像处理的需求。
第二章 OpenCV介绍2.1 OpenCV概述OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理函数和工具。
它由一系列的模块组成，包括图像处理、特征提取、目标检测等功能。
2.2 OpenCV的特点OpenCV具有开源性、跨平台性、高性能和丰富的功能等特点。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，使得开发者可以使用自己熟悉的语言进行开发。
第三章图像处理基础3.1 图像表示图像可以表示为一个二维矩阵，每个矩阵元素代表图像的一个像素点，包含像素的位置、颜色等信息。
3.2 像素操作像素操作是图像处理的基本操作之一，包括灰度转换、直方图均衡化、图像平滑等。
这些操作可以改变图像的亮度、对比度等特征。
第四章图像滤波与增强4.1 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的一种技术，主要用于图像去噪、边缘检测等。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
4.2 图像增强图像增强是图像处理中的重要环节，目的是改善图像的质量。
常见的图像增强方法包括对比度增强、亮度调整、边缘增强等。
第五章图像特征提取与匹配5.1 图像特征提取图像特征提取是图像处理和计算机视觉中的重要任务，用于描述图像的特征。
常见的图像特征包括SIFT、SURF等。
5.2 图像特征匹配图像特征匹配是指通过比较两幅图像的特征点，判定两幅图像是否相似。
常用的特征匹配算法有基于特征描述子和距离度量的匹配方法。
第六章实验与结果分析6.1 实验环境本文使用的实验环境是基于OpenCV库的C++开发环境，操作系统是Windows 10。
基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现
基于OpenCV的医学图像处理软件设计与实现医学图像处理是指利用计算机技术对医学图像进行分析、识别、诊断和处理的过程。
随着计算机技术的不断发展，基于OpenCV的医学图像处理软件正逐渐成为医学领域中不可或缺的工具。
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，广泛应用于医学影像分析、医学图像诊断、医学图像处理等领域。
本文将围绕基于OpenCV的医学图像处理软件的设计与实现展开讨论。
一、需求分析在开发医学图像处理软件时，首先需要进行需求分析，明确软件的功能和需求。
医学图像处理软件的功能一般包括图像读取、图像预处理、图像分割、特征提取、图像诊断等。
根据实际需求，可以进一步细化功能模块，确立软件的需求和功能列表。
二、系统设计1. 软件架构设计医学图像处理软件的架构设计是软件开发的关键，需要考虑软件的可扩展性、稳定性和性能。
在基于OpenCV的医学图像处理软件中，可以采用模块化设计，将不同功能模块分解为独立的模块，便于后续的维护和扩展。
2. 用户界面设计用户界面设计是医学图像处理软件的重要组成部分，直接影响用户的使用体验。
可以采用简洁、直观的设计风格，提供直观的操作界面和丰富的交互功能，以满足用户的需求。
3. 算法设计医学图像处理软件的核心是图像处理算法，需要根据需求选择合适的图像处理算法。
OpenCV提供了丰富的图像处理算法库，可以根据实际情况选择合适的算法进行图像处理。
三、关键技术1. 图像读取与显示在医学图像处理软件中，首先需要实现图像的读取和显示功能。
OpenCV提供了丰富的图像读取和显示函数，可以方便地实现图像的加载和显示。
2. 图像预处理图像预处理是医学图像处理的重要环节，可以有效改善图像质量、降低噪声、增强图像特征等。
在基于OpenCV的医学图像处理软件中，可以利用OpenCV提供的图像滤波、边缘检测、形态学操作等函数进行图像预处理。
3. 图像分割与特征提取图像分割是将图像分割成不同的区域或对象的过程，而特征提取是从图像中提取出有用的特征信息。
《基于OpenCV的工业机器视觉软件开发》范文
《基于OpenCV的工业机器视觉软件开发》篇一一、引言随着科技的进步，工业自动化已成为现代制造业不可或缺的一部分。
而工业机器视觉系统则是实现工业自动化的关键技术之一。
基于OpenCV（开源计算机视觉库）的工业机器视觉软件开发，为工业生产带来了更高的效率和更准确的检测。
本文将详细介绍基于OpenCV的工业机器视觉软件开发的相关内容。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量计算机视觉算法的实现。
它具有跨平台、高效、可扩展等优点，被广泛应用于图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。
在工业机器视觉软件开发中，OpenCV发挥着重要的作用。
三、基于OpenCV的工业机器视觉软件开发1. 系统架构设计基于OpenCV的工业机器视觉软件开发系统架构主要包括硬件层、驱动层、算法层和应用层。
硬件层包括工业相机、光源、执行器等设备；驱动层负责与硬件设备的通信和数据传输；算法层则是利用OpenCV等计算机视觉算法进行图像处理和识别；应用层则是根据具体需求，将算法层的结果应用于实际生产中。
2. 图像预处理图像预处理是机器视觉系统的重要环节，主要包括图像滤波、二值化、边缘检测等操作。
在OpenCV中，提供了丰富的图像处理函数，如高斯滤波、中值滤波、阈值分割等。
通过这些函数，可以有效地去除图像中的噪声、提高图像的对比度，为后续的图像识别和检测提供良好的基础。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉系统的核心任务。
在OpenCV中，提供了多种目标检测与识别的算法，如基于特征的方法（SIFT、SURF等）、基于深度学习的方法（CNN、深度神经网络等）。
这些算法可以有效地从图像中检测出目标物体，并对其进行分类和识别。
在工业生产中，这些算法被广泛应用于产品质量检测、零件识别、机器人导航等领域。
4. 软件开发与实现基于OpenCV的工业机器视觉软件开发需要具备一定的编程能力和计算机视觉知识。
基于qt+opencv数字图像处理实验一般步骤
基于qt+opencv数字图像处理实验一般步骤基于QtCreator+openCV的数字图像处理实验一般步骤一、新建Qt Widgets Application项目二、设计应用界面1.拖放所需控件2.应用布局3.修改界面各个对象的文本和名称三、复制图像类型转换类单元文件到项目文件夹Imageconversion是用于Qt图像对象类型与OpenCV图像对象类型直接的转换，是整理自网络，把这两个文件复制到项目文件夹下，方便使用。
四、在构建文件和有关文件头包含openCV库1. 在项目文件“项目名称.pro”文件（*.pro 基本上是构建工程项目时由Qt 处理的第一个文件，这个文件称为Qt 项目文件，一个名为“qmake”的内部Qt 程序负责处理该文件最后添加如下指令语句：include(E:\openCV\opencv331.pri)看起来是这样的：其中opencv331.pri的文件含openCV包含路径和库文件路径，可以把这些路径信息直接一一写在Qt项目文件中，但是比较麻烦。
把这些路径信息统一写在一个文件里面，方便使用。
这个需要根据用户的实际安排情况调整，我的opencv331.pri文件内容如下：INCLUDEPATH+=E:\openCV\opencv331build\install\include LIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\li bopencv_core331.dllLIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libop encv_highgui331.dll LIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopenc v_imgcodecs331.dllLIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\li bopencv_imgproc331.dll LIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\libopenc v_features2d331.dllLIBS+=E:\openCV\opencv331build\install\x86\mingw\bin\li bopencv_calib3d331.dll 2.在头文件中包含opencv、图像数据类型转换以及常用Qt控件#include//Qt图像类，适用于屏显#include//打开文件对话框#include//文件信息类#include//用于管理2D图形对象#include//Qt字符串类#include//弹出窗口类#include//openCV头文件#include//OpenCV头文件#include"imageconversion.h"//图像数据类型转换using namespace cv;五、在mainwindow.h声明私有数据成员1. 与图像读、写和显示有关的几个数据成员：QGraphicsScene sceneL,sceneR,scene;//与QgraphicsView配合显示图像QPixmap pixmapL,pixmapR,pixmap; //用于读、写图像//以后参数根据需要定义double a,b,c,d,nc,r,threshold;enumPointOperation{None=0,LinearExpand,NonLinearExpand,GrayIn vert,BitWise} pointOperation;int fusionOperation;void rotate_arbitrarily_angle(cv::Mat&src,cv::Mat&dst,float angle);2. 在构造函数关联场景和图像显示对象ui->srcGraphicsView->setScene(&srcScene);//关联场景和图形显示对象ui->dstGraphicsView->setScene(&dstScene);如下图：六、定义动作控件槽函数1.打开或关闭图像文件if(ui->openButton->text()=="关闭图像"){sceneL.clear();ui->openButton->setText("打开图像");ui->saveButton->setEnabled(false);return;}QString fileName=QFileDialog::getOpenFileName( this,"打开图像",QDir::currentPath(),"Images(*.png*.bmp*.jpg*.tif)");if(!fileName.isNull()){QFileInfo file(fileName);if(pixmapL.load(file.absoluteFilePath())){ sceneL.clear();//清除原有图像信息sceneL.addPixmap(pixmapL);ui->openButton->setText("关闭图像");ui->saveAsButton->setEnabled(false);}}return;2.保存图像QString fileName=QFileDialog::getSaveFileName( this,"保存图像",QDir::currentPath(),"Images(*.png*.bmp*.jpg*.tif)");if(pixmap.save(fileName,0,100)) QMessageBox::information(this,tr("OK"),tr("保存成功"));elseQMessageBox::information(this,tr("NG"),tr("保存失败"));3.图像处理代码，以加法点运算为例fusionOperation=ui->fusionBox->currentIndex();if(fusionOperation==0){ui->resulLable->setText("出错啦！");QMessageBox::information(this,tr("错误"),tr("请选择算法"));return;}//图像类型转换ImageConversion imgConversion;cv::Mat mat0=imgConversion.QPixmapToCvMat(pixmapL);cv::Mat mat,img1,img2,img;cvtColor(mat0,mat,CV_BGR2GRAY);//mat1,8位无符号数图像mat.convertTo(img1,CV_64FC1);//double类型图像,0~255，图像1 mat0=imgConversion.QPixmapToCvMat(pixmapR);cvtColor(mat0,mat,CV_BGR2GRAY);//mat.convertTo(img2,CV_64FC1);//double类型图像,0~255，图像2 switch(fusionOperation){case1:img=0.5*img1+0.5*img2;ui->resulLable->setText("五五开融合结果图像");break;case2:img=0.3*img1+0.7*img2;ui->resulLable->setText("三七开融合结果图像");break;default:break;}img.convertTo(mat,CV_8UC1);pixmap=imgConversion.cvMatToQPixmap(mat);scene.clear();scene.addPixmap(pixmap);ui->saveAsButton->setEnabled(true);4.点运算处理代码pointOperation=(enumPointOperation)ui->pointOperationBox->currentIndex();if(pointOperation==None){ui->resulLable->setText("出错啦！");QMessageBox::information(this,tr("错误"),tr("请选择算法"));return;}ImageConversion imgConversion;cv::Mat mat0=imgConversion.QPixmapToCvMat(pixmapL);cv::Mat mat1,img1;cvtColor(mat0,mat1,CV_BGR2GRAY);//mat1,8位无符号数图像mat1.convertTo(img1,CV_64FC1);//double类型图像switch(pointOperation){case LinearExpand://ui->aEdit->setValidator(newQDoubleValidator(0.0,1.0,2,this));a=ui->aEdit->text().toDouble();b=ui->bEdit->text().toDouble();c=ui->cEdit->text().toDouble();d=ui->dEdit->text().toDouble();for(int i=0;i<img1.rows;i++){< p="">double*pixrow=img1.ptr(i);for(int j=0;j<img1.cols;j++){< p="">if(pixrow[j]<=a*255)pixrow[j]=c*255;else if(pixrow[j]>=b*255)pixrow[j]=d*255;elsepixrow[j]=c*255+(pixrow[j]-a*255)/(b-a)*(d-c)*255;/*********************************************if(img1.at(i,j)<=a*255)img1.at(i,j)=c*255;else if(img1.at(i,j)>=b*255)img1.at(i,j)=d*255;elseimg1.at(i,j)=c+(img1.at(i,j)-a*255)/(b-a)*(d-c)*255;*************************************************************** ******/}}ui->resulLable->setText("线性扩展结果图像");break;case NonLinearExpand:nc=ui->ncEdit->text().toDouble();cv::log(img1/255+1.0,mat0);img1=mat0*nc*255;ui->resulLable->setText("非线性扩展结果图像");break;case GrayInvert:img1=255-mat1;ui->resulLable->setText("灰度倒置结果图像");break;case BitWise:threshold=ui->thresholdEdit->text().toDouble();for(int i=0;i<img1.rows;i++){< p="">double*pixrow=img1.ptr(i);for(int j=0;j<img1.cols;j++){< p="">if(pixrow[j]>=threshold*255)pixrow[j]=255;elsepixrow[j]=0;}}ui->resulLable->setText("二值化结果图像");break;default:break;}img1.convertTo(mat1,CV_8UC1);pixmap=imgConversion.cvMatToQPixmap(mat1);scene.clear();scene.addPixmap(pixmap);ui->saveAsButton->setEnabled(true);5.图像旋转代码/************************************************************** *****以下代码来自csdn上“笨笨的小棒棒”的个人博客：*https:///u013263891/article/details/8393247 9*在此对作者表示感谢！*************************************************************** **/voidMainWindow::rotate_arbitrarily_angle(cv::Mat&src,cv::Mat&dst,fl oat angle) {float radian=(float)(angle/180.0*CV_PI);//填充图像int maxBorder=(int)(max(src.cols,src.rows)* 1.414);//即为sqrt(2)*max int dx=(maxBorder-src.cols)/2;int dy=(maxBorder-src.rows)/2;copyMakeBorder(src,dst,dy,dy,dx,dx,BORDER_CONSTANT);//旋转Point2f center((float)(dst.cols/2),(float)(dst.rows/2));Mat affine_matrix=getRotationMatrix2D(center,angle, 1.0);//求得旋转矩阵warpAffine(dst,dst,affine_matrix,dst.size());//计算图像旋转之后包含图像的最大的矩形float sinVal=abs(sin(radian));float cosVal=abs(cos(radian));Size targetSize((int)(src.cols*cosVal+src.rows*sinVal),(int)(src.cols*sinVal+src.rows*cosVal));//剪掉多余边框int x=(dst.cols-targetSize.width)/2;int y=(dst.rows-targetSize.height)/2;Rect rect(x,y,targetSize.width,targetSize.height);dst=Mat(dst,rect);}七、如何修改QtCreator应用程序名称修改*.pro文件名称，以及*.pro文件内“TARGET”项的值八、常用1.对象命名用词（1）打开open（2）保存save（3）拉伸stretch（4）平滑smooth（5）锐化sharpen（6）增强enhancement（7）恢复restore（8）分割Segment2.常用openCV函数（1）直方图均衡化Void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst);（2）OpenCV 中获取图像或矩阵最大、最小值C++: void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, InputArray mask=noArray() )C++: void minMaxLoc(const SparseMat& a, double* minVal, double* maxVal, int*minIdx=0, int*maxIdx=0 )</img1.cols;j++){<></img1.rows;i++){<></img1.cols;j++){<></img1.rows;i++){<>。
软件开发中的OpenCV图像处理技术
软件开发中的OpenCV图像处理技术现代软件开发中，图像处理技术越来越成为不可或缺的一部分。
随着计算机视觉领域的快速发展，越来越多的企业和开发者开始研究和应用各种图像处理技术，来满足不同的需求和创新性的应用。
其中，OpenCV图像处理技术就成为了软件开发者们的热门选择之一。
一、OpenCV图像处理技术的简介：OpenCV图像处理技术（Open Source Computer Vision Library）是由Intel公司发起的，一套针对计算机视觉开发的开源数据处理库。
OpenCV的开发语言为C++和Python等。
它是一个用于图像处理、计算机视觉、机器学习、数字信号处理和计算机视觉领域的开源库。
OpenCV的目标是提供一系列高效且易于使用的工具，就像Matplotlib提供了Matlab一样，从而可以很方便的在各种环境下进行开发和应用。
二、OpenCV 的主要应用领域：1. 图像处理技术： OpenCV提供的图像处理技术可以基于不同的途径实现如图像去噪、边缘检测、图像分割、图像增强、特征提取等等一系列的处理，可以用于各种类型的图像处理任务，包括对图像的分析、处理、识别、追踪、分类以及跟踪等。
2. 计算机视觉技术： OpenCV的计算机视觉技术，可以应用于物体识别、人脸识别、人脸检测、人眼定位、图片匹配等等。
其包括了对特征点、匹配算法、单视图几何等基本内容的处理，广泛应用于机器视觉系统的开发中。
3. 机器学习技术： OpenCV也提供了强大的机器学习工具，可以进行各种分类、学习、预测等处理技术，可以和其他开源库比如TensorFlow和Keras等库进行交互，形成完整的模型训练和部署体系。
三、OpenCV的主要特点：1. 跨平台性：OpenCV可以在Linux、Windows、Mac等各种平台上运行，并且一旦编译完成代码，就可以直接适配各种操作系统和平台，大大缩短开发周期。
2. 开源免费：OpenCV是一个开源的数据处理库，可以在没有任何限制的情况下使用，真正做到了软件全民化。
基于OpenCV实现小型的图像数据库检索功能
基于OpenCV 实现⼩型的图像数据库检索功能本⽂对前⾯的⼏篇⽂章进⾏个总结，实现⼀个⼩型的图像检索应⽤。
⼀个⼩型的图像检索应⽤可以分为两部分：train ，构建图像集的特征数据库。
retrieval ，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像构建图像数据库的过程如下：⽣成图像集的视觉词汇表(Vocabulary)提取图像集所有图像的sift 特征对得到的sifte 特征集合进⾏聚类，聚类中⼼就是Vocabulary对图像集中的图像重新编码表⽰，可使⽤BoW 或者VLAD ，这⾥选择VLAD.将图像集中所有图像的VLAD 表⽰组合到⼀起得到⼀个VLAD 表，这就是查询图像的数据库。
得到图像集的查询数据后，对任⼀图像查找其在数据库中的最相似图像的流程如下：提取图像的sift 特征加载Vocabulary ，使⽤VLAD 表⽰图像在图像数据库中查找与该VLAD 最相似的向量构建图像集的特征数据库的流程通常是offline的，查询的过程则需要是实时的，基本流程参见下图：由两部分构成：offline 的训练过程以及online 的检索查找各个功能模块的实现下⾯就使⽤VLAD 表⽰图像，实现⼀个⼩型的图像数据库的检索程序。
下⾯实现需要的功能模块特征点提取构建Vocabulary构建数据库第⼀步，特征点的提取不管是BoW 还是VLAD ，都是基于图像的局部特征的，本⽂选择的局部特征是SIFT ，使⽤其扩展RootSift 。
提取到稳定的特征点尤为的重要，本⽂使⽤OpenCV 体哦那个的SiftDetecotr ，实例化如下：create 的声明如下：12345static Ptr<SIFT> cv::xfeatures2d::SIFT::create ( int nfeatures = 0,int nOctaveLayers = 3,double contrastThreshold = 0.04,double edgeThreshold = 10,double sigma = 1.6nfeatures 设置提取到的特征点的个数，每个sift 的特征点都根据其对⽐度(local contrast)计算出来⼀个分数。
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基于OpenCV和Qt的图像检索教学软件设计与开发作者：王蓉李冲李彦璇来源：《电脑知识与技术》2015年第16期摘要：图像检索技术在公安工作中发挥着重要作用，但其理论知识比较抽象，学生仅通过理论知识的学习很难深入理解该技术。
为了辅助学生对图像检索技术的理解与掌握，基于OpenCV和Qt设计并开发了一个包含图像预处理、图像特征提取和图像检索3个模块的图像检索教学软件，涵盖了实现图像检索所需的每一步操作，并能够以图像或数值的形式可视化图像检索的中间处理结果。
关键词：图像检索；直方图均衡化；颜色直方图；颜色矩；灰度共生矩阵中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）03-0198-04The Design and Development of the Image Retrieval Technology Teaching Aids Software Based on OpenCV and QtWANG Rong， LI Chong， LI Yan-xuan（School of Policing Information Engineering，People’s Public Security University of China，Beijing 100038， China）Abstract： The image retrieval technology plays an important role in the public security work，but it’s so abstract that it’s hard to unde rstand deeply only through theoretical knowledge for the students. In order to help students understand and master the image retrieval techniques， an image retrieval technology teaching aids software was designed and developed in this paper. The software includes image preprocessing， image feature extraction and image retrieval modules， covering every step of the operation needed to realize the image retrieval. It also displays the intermediate processing results of image retrieval in the form of images or numbers.Key words： image retrieval； histogram equalization； color histogram； color moment；Gray-level co-occurrence matrix随着安全需求的不断扩增，视频监控系统的建设规模逐渐增大，案件视频数据迅速增长。
视频资料由于其视觉直观性和信息丰富性，已成为公安工作的重要线索和证据来源。
但是，仅仅通过人工查阅的方式对这些海量案件视频进行分析和处理，必然会耗费很大的人力和时间。
图像检索技术是一种利用图像处理技术和计算机技术等实现对包含特定内容或具有特定特征图像的自动检索及输出的技术[1]。
利用图像检索技术可以实现对包含特定目标视频图像的自动检索，然后在检索输出的视频图像中开展排查犯罪嫌疑人、搜寻案件证据等后续公安工作，对于缩短案件查阅时间、节省公安警力、提高办案效率具有重要意义。
准确的检索结果是后续公安工作顺利开展的前提，高效的检索过程是提高公安工作效率的基本保障，因此，图像检索已成为视频侦查的关键技术之一。
早期的图像检索技术是基于文本实现的。
随着多媒体技术的发展和智能化的需求，基于内容的图像检索技术从20世纪90年代开始兴起[2]，主要集中于对图像底层特征的研究。
其中，颜色特征能够直观体现图像内容，纹理特征具有较强的空间信息表达能力，而且这两种特征的提取较易实现，因此成为图像检索的两类常用特征，目前已有学者们提出了很多方法，如基于颜色直方图的方法[3]、基于颜色矩的方法[4]、基于灰度共生矩阵的方[5]等。
基于内容的图像检索一般包括预处理、特征提取、相似性度量等关键环节。
在图像检索技术的日常教学中，仅讲解相关的理论知识对于学生来说比较抽象，很难使学生深入理解图像检索技术的每一个步骤。
因此，本文设计和开发了一个图像检索技术教学辅助软件，实现图像检索技术中间处理结果的可视化，便于学生理解和掌握该技术的关键环节和实现流程。
本文设计的图像检索技术教学辅助软件包括图像预处理、图像特征提取和图像检索三个模块，其中，图像预处理模块设置了大量可调参数，可直观显示不同参数下的预处理结果，有助于学生理解不同参数的作用和不同预处理方法的原理及适用场合；图像特征提取模块以数字或图像的形式对特征的计算结果进行可视化展示，加深学生对抽象的图像特征及其提取过程的理解；图像检索模块包含实现图像检索所需的每一步操作，便于学生理解和掌握图像检索技术的实现过程。
1 基础知识1.1 直方图均衡化直方图均衡化是增强图像对比度的一种有效手段，对于整体亮度较低的图像，该方法通过改变像素的灰度分布来增多具有较高灰度值的像素，从而达到提高图像对比度的目的。
1.2 基础灰度变换基础灰度变换包括全局线性变换、分段线性变换、幂次变换和对数变换等方法。
全局线性变换如式（1）所示，其中，[f（x，y）]和[g（x，y）]分别为输入和输出图像，[k]为灰度缩放比例，输出图像随着[k]的取值而发生变化。
[g（x，y）=f（x，y）∗k] （1）分段线性变换如式（2）所示，其中，[T1]、[T2]为分段阈值，[k1]、[k2]、[k3]为分段灰度缩放比例。
[T1]、[T2]、[k1]、[k2]、[k3]均为可调参数，当其中任一个参数的取值改变时，输出图像即发生变化。
[g（x，y）=f（x，y）*k1，0≤f（x，y）≤T1f（x，y）*k2，T1≤f（x，y）≤T2f（x，y）*k3，T2≤f（x，y）≤255] （2）幂次变换如式（3）所示，其中，[c]为灰度缩放比例，[γ]为幂次。
[c]和[γ]中任一个参数的取值改变时，输出图像即发生变化。
[g（x，y）=c∗f（x，y）γ] （3）对数变换如式（4）所示，[c]为灰度缩放比例，当[c]的值改变时，输出图像也发生变化。
[g（x，y）=c∗log（1+f（x，y））] （4）1.3 图像滤波方法图像滤波主要用于去除噪声，基本思想是根据噪声与一般图像像素的时域或频率分布规律选择对应的滤波器，实现抑制噪声的目的。
均值滤波计算简单；高斯滤波适用于滤除高斯噪声；中值滤波在去除椒盐噪声时具有很好的性能，这3种都是常用的图像滤波方法。
1.4 颜色特征1.4.1 颜色直方图颜色直方图统计图像中各种颜色值出现的频率，数学表达式如式（5）所示。
[H=h1，h2，…hc，…，hk] （5）其中，[hc=1m×ni=0m-1j=0n-1δfij-c，∀c∈C] （6）[m×n]为图像尺寸；[C]为图像的灰度取值集合；[k]为图像的灰度级数；[fij]表示图像在坐标[（i，j）]处的取值。
1.4.2 累积直方图累积直方图表示的是不大于某一颜色值的像素的分布规律，即归一化颜色直方图的累积分布函数。
累积直方图的计算公式如式（7）所示。
[H=H1，H2，…，Hc，…，Hk] （7）其中，[Hc=i=1chi] （8）[hi]如式（6）所示。
1.4.3 颜色矩颜色矩计算图像各通道的前三阶矩，一阶矩、二阶矩和三阶矩的计算公式分别如式（9）、式（10）、式（11）所示，[μi=1nj=0n-1pij] （9）[σi=1nj=0n-1pij-μi212] （10）[si=1nj=0n-1pij-μi313] （11）其中，[n]为图像的灰度级数；[i]表示图像颜色的通道；[j]为图像的灰度值；[pij]表示灰度图像的概率密度函数。
1.4.4 颜色熵颜色熵计算图像各通道的熵值，计算公式如式（12）所示，[Hc=-i=1nhcilog2hci] （12）其中，[hc]表示图像的颜色直方图信息；[n]为图像的总颜色数，[i∈1，2，…，n]。
1.5 纹理特征灰度共生矩阵表现了在特定方向和距离上的两个像素灰度值之间的统计规律，通常用灰度共生矩阵的一些统计量来间接表征图像特征[6]，如能量、熵、对比度和同质性，计算公式分别如（13）、（14）、（15）、（16）所示。
[A=i=1kj=1k（G（i，j））2] （13）[E=-i=1kj=1kG（i，j）logG（i，j）] （14）[C=n=0k-1n2i-j=nG（i，j）] （15）[I=i=1kj=1kG（i，j）1+（i-j）2] （16）以上各式中，[k]和[G（i，j）]分别为灰度共生矩阵的阶数和元素。
2 系统设计本软件的设计以基于内容的图像检索技术为理论支撑，旨在通过增强参数的交互性和中间结果的可视化程度辅助学生对相关课程的学习。
本文设计了图像预处理、图像特征提取和图像检索三个模块。
2.1 图像预处理模块图像预处理模块主要实现对比度增强和去噪。
对比度增强通过直方图均衡化和基础灰度变换的方法实现，噪声去除通过滤波处理的方法实现。
图像预处理模块包含直方图处理、基础灰度变换和滤波处理三部分，如图1所示。
图1 图像预处理模块设计具有不同灰度分布规律的图像所适用的对比度增强方法不同，每种增强方法都有自己的调整参数；具有不同特征噪声的图像所适用的滤波方法也不同。
因此，图像预处理模块的设计重点在于对多种处理方法和多个可调参数的设置，如图2所示，通过选择处理方法或调整参数获得不同的处理结果并直观显示，便于学生理解各参数对处理结果的影响及不同预处理方法的适用场合。
（a）全局线性变换（b）分段线性变换（c）幂次变换（d）对数变换（e）均值滤波（f）中值滤波（g）高斯滤波图2 可选方法和可调参数2.2 图像特征提取模块本软件的图像特征提取模块设计了颜色直方图、累积直方图、颜色矩、颜色熵4种颜色特征和灰度共生矩阵1种纹理特征的计算和显示，如图3所示。
该模块将抽象的图像特征转换为具体的图像或数字，有助于学生对图像特征的理解和图像特征提取过程的掌握。
图3 图像特征提取模块设计在图像特征提取模块中，颜色直方图和累积直方图通过图像的形式显示，如图4（a）和图4（b）所示；三个通道的颜色矩和颜色熵通过数值的形式显示，如图4（c）和图4（d）所示。