将 OpenCV 与大型程序集成

Question

任何人都可以推荐操作指南或提供有关将 OpenCV 与更大的基于 GUI 的程序集成所涉及的内容的简要概述吗？流行的方法有哪些？

特别是，在不使用 HighGUI 的情况下进行视频捕获/预览时使用 OpenCV 处理视频似乎特别神秘。我希望有人能揭开这个谜团。

我的具体配置是使用 Juce 或 Qt，具体取决于可以做什么。跨平台的事情并不重要——如果在 Windows 中有一种很棒的方法可以做到这一点，我可能会相信。社区支持的可用性很重要。

我听说HighGUI完全是为了测试，不适合实际应用。有人推荐了 VideoInput 库，但它是实验性的。

---

答案要点：

• 使用Qt（因为Qt很棒并且有一个很大的社区）。
• 打开一个新线程以循环运行 cv::VideoCapture 并在帧捕获后发出信号。使用 Qt 的 msleep 机制，而不是 OpenCV。 所以，我们仍然使用 OpenCV highgui 进行捕获。

• 将 cv::Mat 转换为 QtImage：

  QImage qtFrame(cvFrame.data, cvFrame.size().width, cvFrame.size().height, cvFrame.step, QImage::Format_RGB888);

  qtFrame = qtFrame.rgbSwapped();

• 可选：使用 GLWidget 渲染。使用Qt内置方法将QtImage转换为GLFormat：

  m_GLFrame = QGLWidget::convertToGLFormat(frame);

  this->updateGL();

Answer 1

下面是我使用 Qt 的方法。欢迎您使用任何对您有用的东西:)

/// OpenCV_GLWidget.h
#ifndef OPENCV_GLWIDGET_H_
#define OPENCV_GLWIDGET_H_

#include <qgl.h>
#include <QImage>

class OpenCV_GLWidget: public QGLWidget {
public:
    OpenCV_GLWidget(QWidget * parent = 0, const QGLWidget * shareWidget = 0, Qt::WindowFlags f = 0);
    virtual ~OpenCV_GLWidget();

    void renderImage(const QImage& frame);
protected:
    virtual void paintGL();
    virtual void resizeGL(int width, int height);

private:
    QImage m_GLFrame;
};

#endif /* OPENCV_GLWIDGET_H_ */

/// OpenCV_GLWidget.cpp
#include "OpenCV_GLWidget.h"

OpenCV_GLWidget::OpenCV_GLWidget(QWidget* parent, const QGLWidget* shareWidget, Qt::WindowFlags f) :
QGLWidget(parent, shareWidget, f)
{
    // TODO Auto-generated constructor stub

}

OpenCV_GLWidget::~OpenCV_GLWidget() {
    // TODO Auto-generated destructor stub
}

void OpenCV_GLWidget::renderImage(const QImage& frame)
{
    m_GLFrame = QGLWidget::convertToGLFormat(frame);
    this->updateGL();
}

void OpenCV_GLWidget::resizeGL(int width, int height)
{
    // Setup our viewport to be the entire size of the window
    glViewport(0, 0, width, height);

    // Change to the projection matrix and set orthogonal projection
    glMatrixMode(GL_PROJECTION);
    glLoadIdentity();
    glOrtho(0, width, height, 0, 0, 1);
    glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
    glLoadIdentity();
}

void OpenCV_GLWidget::paintGL() {
    glClear (GL_COLOR_BUFFER_BIT);
    glClearColor (0.0, 0.0, 0.0, 1.0);
    if (!m_GLFrame.isNull()) {
        m_GLFrame = m_GLFrame.scaled(this->size(), Qt::IgnoreAspectRatio, Qt::SmoothTransformation);

        glEnable(GL_TEXTURE_2D);
        glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MAG_FILTER, GL_NEAREST);
        glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D, GL_TEXTURE_MIN_FILTER, GL_NEAREST);
        glTexImage2D( GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGBA, m_GLFrame.width(), m_GLFrame.height(), 0, GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, m_GLFrame.bits() );
        glBegin(GL_QUADS);
        glTexCoord2f(0, 0); glVertex2f(0, m_GLFrame.height());
        glTexCoord2f(0, 1); glVertex2f(0, 0);
        glTexCoord2f(1, 1); glVertex2f(m_GLFrame.width(), 0);
        glTexCoord2f(1, 0); glVertex2f(m_GLFrame.width(), m_GLFrame.height());
        glEnd();
        glDisable(GL_TEXTURE_2D);

        glFlush();
    }
}

这个类处理将图像渲染到升级的 QWidget 上。接下来，我创建了一个线程来提供小部件。 （我在这里使用了 Qt 信号槽架构，因为它很简单......可能不是书中最好的执行器，但它应该可以帮助您入门）。

void VideoThread::run()
{
    cv::VideoCapture video(0);

    while(!m_AbortCapture)
    {
        cv::Mat cvFrame;
        video >> cvFrame;

        cv::Mat gray(cvFrame.size(), CV_8UC1);
        cv::GaussianBlur(cvFrame, cvFrame, cv::Size(5, 5), 9.0, 3.0, cv::BORDER_REPLICATE);
        cv::cvtColor(cvFrame, gray, CV_RGB2GRAY);

        m_ThresholdLock.lock();
        double localThreshold = m_Threshold;
        m_ThresholdLock.unlock();

        if(localThreshold > 0.0)
        {
            qDebug() << "Threshold = " << localThreshold;
            cv::threshold(gray, gray, localThreshold, 255.0,  cv::THRESH_BINARY);
        }

        cv::cvtColor(gray, cvFrame, CV_GRAY2BGR);

        // convert the Mat to a QImage
        QImage qtFrame(cvFrame.data, cvFrame.size().width, cvFrame.size().height, cvFrame.step, QImage::Format_RGB888);
        qtFrame = qtFrame.rgbSwapped();

        // queue the image to the gui
        emit sendImage(qtFrame);
        msleep(20);
    }
}

我花了一些时间才弄清楚这一点，所以希望它能帮助您和其他人节省一些时间：D

Answer 2

创建一个 openCV 图像来保存您捕获的图像。

对它进行处理，然后将数据复制到要显示的图像中（例如 QImage）

您可以通过创建 opencv cv::Mat 图像来与 QImage 共享内存来优化

，但由于 QImage 通常使用 ARGB 和大多数图像处理任务最好以灰度或 RGB 形式完成，最好复制图像并使用 opencv cvtColor() 函数在它们之间进行转换

然后简单地包含 opencv 标头，并链接到 opencv 库 - 有opencv wiki 上针对您的特定环境的指南