1.qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照,再将灰度化,直方化,边缘检测,怎么写?
2.图像轮廓和分水岭算法
3.OpenCV Carotene 源码阅读(持续更新)
qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照,再将灰度化,屏蔽广告的程序源码是什么直方化,边缘检测,怎么写?
代码如下,觉得有帮助可以采纳下,后面有我在vscode的源代码,可以对照输入测试#include <QApplication>
#include <QMainWindow>
#include <QPushButton>
#include <QVBoxLayout>
#include <QLabel>
#include <QPixmap>
#include <QTimer>
#include <opencv2/opencv.hpp>
class MainWindow : public QMainWindow
{
Q_OBJECT
public:
MainWindow(QWidget *parent = nullptr)
: QMainWindow(parent)
{
// 创建显示摄像头图像的标签
imageLabel = new QLabel(this);
imageLabel->setAlignment(Qt::AlignCenter);
// 创建按钮
QPushButton *captureButton = new QPushButton("拍照", this);
connect(captureButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::captureImage);
// 创建垂直布局并将标签和按钮添加到布局中
QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout;
layout->addWidget(imageLabel);
layout->addWidget(captureButton);
// 创建主窗口并设置布局
QWidget *centralWidget = new QWidget(this);
centralWidget->setLayout(layout);
setCentralWidget(centralWidget);
// 设置定时器,定时更新摄像头图像
QTimer *timer = new QTimer(this);
connect(timer, &QTimer::timeout, this, &MainWindow::updateImage);
timer->start(); // 每毫秒更新一次图像
}
private slots:
void updateImage()
{
// 打开摄像头
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
qDebug() << "无法打开摄像头!";
return;
}
// 读取摄像头图像
cv::Mat frame;
cap.read(frame);
cap.release();
// 将OpenCV图像转换为Qt图像,并显示在标签上
QImage qImage(frame.data, frame.cols, frame.rows, frame.step, QImage::Format_BGR);
QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(qImage);
imageLabel->setPixmap(pixmap.scaled(imageLabel->size(), Qt::KeepAspectRatio));
}
void captureImage()
{
// 获取当前摄像头图像
cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened())
{
qDebug() << "无法打开摄像头!";
return;
}
cv::Mat frame;
cap.read(frame);
cap.release();
// 转换为灰度图像
cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 直方化
cv::equalizeHist(frame, frame);
// 边缘检测
cv::Canny(frame, frame, , );
// 保存图像
cv::imwrite("captured_image.jpg", frame);
qDebug() << "已保存为 captured_image.jpg";
}
private:
QLabel *imageLabel;
};
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
MainWindow w;
w.show();
return a.exec();
}
#include "main.moc"
图像轮廓和分水岭算法
图像轮廓和分水岭算法在图像处理中扮演着关键角色。findContours()函数是寻找二值图像中轮廓的核心工具,它能检测轮廓后,通过drawContours()函数将这些轮廓清晰地呈现出来,便于分析和理解图像结构。
drawContours()函数则用于在原始图像中精确地绘制轮廓,网站博彩源码无论是外部轮廓还是内部结构,都能清晰可见。例如,通过运用图像平滑技术(blur()函数)和边缘检测技术(canny()函数),可以动态地根据滑动条调整,实时显示出图形的轮廓变化。
对于分水岭算法,它在图像分割中有独特应用。尽管具体的例子代码没有在文中给出,但通过该算法,小妹sms源码图像可以被分割成不同的区域,像是水在地形中的自然流动。分水岭算法的结果通常以视觉效果的形式展示,直观地揭示图像的结构差异。
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OpenCV Carotene 源码阅读(持续更新)
OpenCV的Carotene库是NVIDIA为优化计算机视觉(CV)操作而精心设计的,特别针对ARM Neon架构,旨在加速诸如resize和Canny等关键算法。这款库以其清晰的代码和对SIMD编程初学者的友好性而备受赞誉。本文将深入探索Carotene的风火小强源码魅力,揭示其独特的功能点,如accumulate函数的多变接口,包括square accumulate和addweight,后者展示了创新的处理策略。
Carotene的Blur(k3x3_u8)处理方法与众不同,采用了seperateFilter算法,而非传统的O(1)复杂度,展示了其在效率优化上的独到之处。值得一提的是,行方向移位求和和normalize系数的量化计算,都被Carotene以精细的技巧逐一解析。要了解更多细节,不妨直接查看其源码,那里充满了值得学习的见解和实践经验。
Carotene在指令处理上展现出了高效能,如一次性执行乘系数、类型转换和右移等操作,通过vqrdmulhq_s等矢量化指令,实现了寄存器数据的复用。对于边界处理,left_border通过set_lane技术轻松搞定,而right_border的成本则更低。库中还包括了integral和sqrtIntegral的实现,行方向积分的向量化通过移位操作得以高效完成,即使在arm Neon缺乏element shift指令的情况下,Carotene也能通过uint_t标量移位巧妙解决。
在模糊处理上,GaussianBlur遵循Blur的优化思路,对gauss_kernel进行了量化。另外,还有诸如absdiff、add_weighted、add、bitwise以及channel_extract/combine等N-1种基础算子,它们巧妙地结合了neon指令和宏定义,为性能提升做出了贡献。这些细节的精心设计,充分体现了Carotene在提升OpenCV性能上的匠心独运。
总的来说,Carotene的源码是学习SIMD编程和OpenCV优化的绝佳资源,无论是对于开发者还是对性能追求者来说,都是一份值得深入探索的宝藏。如果你对这些技术感兴趣,不要犹豫,立即投身于源码的世界,你会发现其中隐藏的无数精彩。