環境：
ウィンドウズ10
opencv 3.4.10
qt5
環境構成
opencv 公式 Web サイトhttps://opencv.org/から対応する opencv ライブラリをダウンロードします。
公式 Web サイトにあるものはコンパイルされていないため、ダウンロード後に自分でコンパイルし、GUI バージョンの cmake をインストールする必要があります。
https://cmake.org/download/ を実行し、VS または mingw を使用してコンパイルします (この記事では VS2015 を使用します)。
次に、opencv ルート ディレクトリに新しいビルド フォルダーを作成し、コンパイルされたファイルを保存します。
GUI バージョンの cmake を開き、ソース コードのパスを opencv ルート ディレクトリに設定し、コンパイルされたバイナリ ファイルが保存されるパスは xxx/opencv/build/ です。[構成] をクリックして構成プロセスを開始します。
ポップアップ ウィンドウで Visual Studio 14 2015 を選択します。
BUILD_opencv_world を選択すると、その後のパッケージ化が非常に便利になります。
次に、もう一度「構成」をクリックし、「生成」ボタンをクリックします。
完了したら、「プロジェクトを開く」ボタンをクリックします
「ALL_BUILD」と「INSTALL」を選択します。
コンパイルが成功すると、build/install の下にあるファイルがコンパイル済みの有用なファイルになります。
小demo
まず、新しい qt ウィジェット プロジェクトを作成します。
次に、次のコンテンツをプロジェクト ヘッダー ファイル (.pro) に追加します。
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
}上記の 3 つのパスは独自のものとして設定されます。
次に、main 関数に直接、次のコードを追加します。
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
Mat src = imread("./test.png");
imshow("show",src);
waitKey(0);シャドウ構造を削除する必要があります。削除しない場合は、イメージ パスを変更する必要があります。
テスト.png
プロジェクトをビルドして実行すると、画像が表示されます。
デスクトップアプレット開発
期待される機能
(1) リアルタイムのターゲット検出のためにコンピュータのカメラをオンにします。
(2) ローカル画像を開き、フィルターアルゴリズムを追加し、証明写真の背景を変更すると、加工された画像をローカルに再ダウンロードできます。
(3) ローカルビデオを開いて倍速再生を実現します。
(4) プログラム内の他の作成済みプロジェクトを開きます。
実行計画
(1) Opencv はコンピュータのカメラを開きます
VideoCapture cap;
cap.open(0);(2) ローカルの写真を開く
QString filename_src = QFileDialog::getOpenFileName();
string src_file_path= filename_src.toStdString();
//cout << src_file_path << endl;
src = imread(src_file_path);(3) ミラーフリップ
if(flip1)
{
flip(src, src, 1);
}
else;
if(flip0)
{
flip(src, src, 0);
}
else;(4) リアルタイムターゲット検出 (少し複雑なので全文は掲載しません)
detection.Detecting(src);プロジェクトの完全リリース バージョン: