ambiente:
ventanas 10
opencv 3.4.10
cuarto 5
Configuración del entorno
Descargue la biblioteca opencv correspondiente del sitio web oficial de opencv https://opencv.org/
Dado que el del sitio web oficial no está compilado, debemos compilarlo nosotros mismos después de descargarlo e instalar la versión GUI de cmake:
https://cmake.org/download/ y compílelo usando VS o mingw (este artículo usa VS2015).
Luego cree una nueva carpeta de compilación en el directorio raíz de opencv para almacenar los archivos compilados.
Abra la versión GUI de cmake, configure la ruta del código fuente al directorio raíz de opencv y la ruta donde se almacenan los archivos binarios compilados es xxx/opencv/build/. Haga clic en Configurar para iniciar el proceso de configuración.
Seleccione Visual Studio 14 2015 en la ventana emergente.
Seleccione BUILD_opencv_world, para que el empaquetado posterior sea muy conveniente.
Luego haga clic en Configurar nuevamente y haga clic en el botón Generar.
Haga clic en el botón Abrir proyecto cuando haya terminado
Seleccione ALL_BUILD e INSTALAR.
Si la compilación es exitosa, los archivos bajo compilación/instalación son los archivos compilados y útiles.
pequeña demostración
Primero cree un nuevo proyecto de widget qt.
Luego agregue el siguiente contenido al archivo de encabezado del proyecto (.pro):
INCLUDEPATH +=E:/opencv-3.4.10/build/install/include
Release:
{
LIBS += -LE:/opencv-3.4.10/build/install/x86/vc14/lib -lopencv_world3410
}
Debug:
{
LIBS += -LE:/opencv-3.4.10/build/install/x86/vc14/lib -lopencv_world3410d
}Los tres caminos anteriores son tuyos.
Luego, directamente en la función principal, agregue el siguiente código:
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
Mat src = imread("./test.png");
imshow("show",src);
waitKey(0);Es necesario eliminar la construcción de la sombra; de lo contrario, es necesario cambiar la ruta de la imagen.
prueba.png
Construya el proyecto en ejecución y encontrará una imagen mostrada.
Desarrollo de subprogramas de escritorio
funcionalidad esperada
(1) Encienda la cámara de la computadora para la detección de objetivos en tiempo real.
(2) Abra la imagen local, agregue un algoritmo de filtro y cambie el fondo de la foto de identificación. La imagen procesada se puede volver a descargar al local.
(3) Abra el video local para lograr una reproducción a doble velocidad.
(4) Abrir otros proyectos escritos en el programa.
Plan de IMPLEMENTACION
(1) Opencv abre la cámara de la computadora
VideoCapture cap;
cap.open(0);(2) Abrir imágenes locales
QString filename_src = QFileDialog::getOpenFileName();
string src_file_path= filename_src.toStdString();
//cout << src_file_path << endl;
src = imread(src_file_path);(3) Voltear espejo
if(flip1)
{
flip(src, src, 1);
}
else;
if(flip0)
{
flip(src, src, 0);
}
else;(4) Detección de objetivos en tiempo real (un poco complicada, así que no la publicaré completa)
detection.Detecting(src);Versión de lanzamiento completa del proyecto: