QT配置OpenCV-4.5.1并运行程序

实验室有个小伙伴是搞人脸识别的，所以近期我打算结合QT做一个人脸识别的项目，所以配置了一下QT中的OpenCV环境，之前是配置了visual stdio环境中的opencv，但是QT的又不一样。
这篇文章主要参考了这两个地方：B站视频：OpenCV入门1：Qt5.142搭建OpenCV4.51学习环境 和 CSDN博客：Qt配置OpenCV教程，亲测已试过（详细版）

1、配置OpenCV4.5.1

1.1 下载OpenCV4.5.1

第一步去官网下载OpenCV-4.5.1,由于之前官网下载不了，因此我这边给出一个百度网盘链接，提取码5205。

1.2 安装OpenCV4.5.1

下载好了之后会得到这样一个图标，双击运行即可：

安装的目录我是选择当前的这个文件夹，看到网上说最好和qt是一个盘符的，也正好我的qt是安装在d盘的。
安装好之后会得到一个文件夹，里面包含构建好的build和source，其中build指的是微软平台编辑器可以直接运行的环境，source则是需要我们利用cmake去转换的文件，因为qt使用的是MinGW编译器（底层是gcc和g++），所以需要我们自行编译。

1.3 CMAKE编译OpenCV

（CMAKE的安装步骤我忽略了，因为这个我之前已经装过，想了解这一步的小伙伴可以查看这篇文章 CSDN博客：Qt配置OpenCV教程，亲测已试过（详细版））
打开CMAKE，打开OpenCV的source文件路径，选择目标文件的生成路径，我设置的是D:/Opencv/opencv/Qt_OpenCV_Build，如下图所示：

之后点击左下角的Configure：

之后会弹出一个指定的本地编译器，这个就选择MinGW，如下图所示：
下一步会要求我们选择编译c文件和c++文件的编译器（第三个那个Fortran不用管），这里我们用QT中的gcc和g++；QT的这两个工具的路径如下图所示：


选择好之后CMAKE就开始工作了，下图红色字体表示的是有些错误，或者编译未通过，这个需要我们按照他的提示去填一些内容。

编译完之后，有些错误我们先不管，先下拉，找到with_qt和with_open_gl，把这两个打上勾，然后继续点击configure。其中with_open_gl也是经常会用到的，后续可能会用到里面的一些库，和opencv有交叉的地方。opencv是从图像中获取数据，opengl是从数据生成图片，进行渲染。


再次编译后，会出下如下错误，这时候我们需要逐个修改路径：修改前和修改后的路径如下图所示（注意： OPENGL中出现的错误不用管，修改了QT中的错误，其他错误自然就好了）： 其实在这篇文章中也详细提到了这个，从这一步开始，后面的步骤和这篇文章 Qt配置OpenCV教程，亲测已试过（详细版）大差不差，但是我觉得还是要写完，毕竟每个人的环境可能会有出入。


完了之后，就会发现一切正常了。
最后，点击Generate，生成makefile文件，完成之后，关闭Cmake即可，此时进入之前我们新建的文件夹

1.4 下载OpenCV4.5.1

• 进入之前我们新建的文件夹D:\Opencv\opencv\Qt_OpenCV_Build
• 将鼠标放在该文件夹界面内，按住shift键，同时点击鼠标右键，点击在此处打开Powershell窗口(s)，进入Windows Powershell，输入
• mingw32-make -j 8
• 按回车键执行该命令，这里的-j 8是为了让CPU进行多任务处理，可以加快编译速度。这个过程可能会持续一个多小时。

• 100%完成之后，输入
• mingw32-make install

• 完成之后退出，另外再将如下路径加入环境变量即可

D:\Opencv\opencv\Qt_OpenCV_Build\install\x64\mingw\bin

2、测试QT程序

这里大家可以测试两个程序：
1：来自B站：QT+OpenCV从零打造美颜软件 | 图像处理入门教程这个讲的比较详细，但是写在博客里面的话比较啰嗦，可以之后再看。
2：基于Qt的OpenCV人脸识别(一)这里用的是第二个。

2.1 创建项目

• 首先，创建QT应用程序，选择minGW作为编译器
• 在test1.pro中如图所示位置加上如下代码
  

INCLUDEPATH += D:/Opencv/opencv/Qt_OpenCV_Build/install/include/opencv2 \   #这两个是必加的
               D:/Opencv/opencv/Qt_OpenCV_Build/install/include
LIBS += D:/Opencv/opencv/Qt_OpenCV_Build/lib/libopencv_*.a

其中libopencv_*.a表示以libopencv开头，以a结尾的所有静态库文件，由于.a是拓展名，跟在dll后面。 注意反斜杠不要搞错了， \的意思是后面还有内容

• 可以按ctrl+s或者点击qmake进行构建

• 首先设置ui界面,用到了两个label和三个pushbutton，label设置了样式表，所以有背景颜色，样式表中加入了如下代码QLabel{background-color:rgb(200,101,102);}

• ui界面如下：
  
  

• mainwindows.h的代码如下：

#ifndef MAINWINDOW_H
#define MAINWINDOW_H

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include   //防止报错   'CV_BGR2RGB' was not declared

using namespace cv;
using namespace std;


QT_BEGIN_NAMESPACE
namespace Ui { class MainWindow; }
QT_END_NAMESPACE

class MainWindow : public QMainWindow
{
    Q_OBJECT

public:
    MainWindow(QWidget *parent = nullptr);
    ~MainWindow();

    QImage  Mat2QImage(Mat cvImg);

private slots:
    void openCamara();      // 打开摄像头
    void readFarme();       // 读取当前帧信息
    void closeCamara();     // 关闭摄像头。
    void takingPictures();  // 拍照

private:
    Ui::MainWindow *ui;

    QTimer          *timer;
    QImage          imag;
    Mat             cap,cap_gray,cap_tmp; //定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像
    VideoCapture    capture; //声明视频读入类
};
#endif // MAINWINDOW_H

• mainwindows.cpp的代码如下：

#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"


using namespace cv;

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent)
    : QMainWindow(parent)
    , ui(new Ui::MainWindow)
{
    ui->setupUi(this);

    timer   = new QTimer(this);
        connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readFarme()));  // 时间到，读取当前摄像头信息
        connect(ui->open, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(openCamara()));
        connect(ui->take, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(takingPictures()));
        connect(ui->close, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(closeCamara()));
}

//打开摄像头
void MainWindow::openCamara()
{
    capture.open(0);    //从摄像头读入视频如果设备只有一个摄像头就传入参数0
    qDebug("open");
    if (!capture.isOpened()) //先判断是否打开摄像头
    {
         qDebug("err");
    }
    timer->start(20);              // 开始计时，20ms获取一帧
}

//读取摄像头信息
void MainWindow::readFarme()
{
    capture>>cap; //读取当前帧
    if (!cap.empty()) //判断当前帧是否捕捉成功 **这步很重要
    {
        imag = Mat2QImage(cap);
        imag = imag.scaled(ui->camera->width(), ui->camera->height(),
                                            Qt::IgnoreAspectRatio, Qt::SmoothTransformation);//设置图片大小和label的长宽一致
        //imshow(name, cap); //若当前帧捕捉成功，显示
        ui->camera->setPixmap(QPixmap::fromImage(imag));  // 将图片显示到label上
    }
    else
        qDebug("can not ");

}


// 拍照
void MainWindow::takingPictures()
{
    capture>>cap; //读取当前帧
    if (!cap.empty()) //判断当前帧是否捕捉成功 **这步很重要
    {
        imag = Mat2QImage(cap);
        imag = imag.scaled(ui->photo->width(), ui->photo->height(),
                                            Qt::IgnoreAspectRatio, Qt::SmoothTransformation);//设置图片大小和label的长宽一致

        //imshow(name, cap); //若当前帧捕捉成功，显示
        ui->photo->setPixmap(QPixmap::fromImage(imag));  // 将图片显示到label上
    }
    else
        qDebug("can not ");
}


//关闭摄像头，释放资源，必须释放***
void MainWindow::closeCamara()
{
    timer->stop();         // 停止读取数据。
}


// 图片转换（网上抄的）
QImage  MainWindow::Mat2QImage(Mat cvImg)
{
    QImage qImg;
    if(cvImg.channels()==3)     //3 channels color image
    {

        cv::cvtColor(cvImg,cvImg,CV_BGR2RGB);
        qImg =QImage((const unsigned char*)(cvImg.data),
                    cvImg.cols, cvImg.rows,
                    cvImg.cols*cvImg.channels(),
                    QImage::Format_RGB888);
    }
    else if(cvImg.channels()==1)                    //grayscale image
    {
        qImg =QImage((const unsigned char*)(cvImg.data),
                    cvImg.cols,cvImg.rows,
                    cvImg.cols*cvImg.channels(),
                    QImage::Format_Indexed8);
    }
    else
    {
        qImg =QImage((const unsigned char*)(cvImg.data),
                    cvImg.cols,cvImg.rows,
                    cvImg.cols*cvImg.channels(),
                    QImage::Format_RGB888);
    }
    return qImg;
}

MainWindow::~MainWindow()
{
    delete ui;
}

2.2 效果

最终的效果如下

补充一个小技巧：shift+r可以预览ui界面

最后
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