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）
文章目录
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 <QMainWindow>
#include <QDebug>
#include <QTimer>
#include <QImage>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h> //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
如果觉得对你有所帮助的话，希望能点赞收藏一波，您的鼓励就是对我最大的支持，谢谢！