Qt连接opencv

最新推荐文章于 2025-04-27 12:36:46 发布
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#opencv #qt #windows

1、在qt添加库文件，右击项目，再点击"添加库…"
在这里插入图片描述
2、选择添加外部库，下一步
在这里插入图片描述
3、点击库文件后面的“浏览…”
在这里插入图片描述
4、找到opencv安装路径里“”…/build/x64/vc15/lib”选择opencv_world340.lib的库文件，双击打开。
在这里插入图片描述
5、点击包含路径后面的"浏览…"
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6、找到“…/opencv/build/include”这个文件夹，点击选择“文件夹”
在这里插入图片描述
7、根据自己的系统选择平台
在这里插入图片描述
8、点击下一步，完成配置。

【QT】:QT实现连接opencv,版本为2.3.10
阳光心态，健康人生的博客
04-19 557
亲测可行，首先你要明白你自己OpenCv的安装目录，然后再干这件事 明白了之后就可以开始了在QT的pro文件下，添加如下代码，并且选择版本为release版本运行INCLUDEPATH += D:\OpenCv\opencv\build\include INCLUDEPATH += D:\OpenCv\opencv\build\include\opencv INCLUDEPATH += D:\Op
QT连接OpenCV库完成人脸识别
m0_68542867的博客
09-05 3194
根据提供的图片模型通过算法生成数据模型，从而在其它图片中查找相关的目 标。是用来人脸识别。在判断之前，我们要先进行学习，生成人脸的模型以便后续识别使用。判断是谁的面部。FaceRecognizer类是opencv提供的人脸识别器基类，LBPHFaceRecognizer是根据LBPH算法实 现的识别器类，其中LBPHFaceRecognizer识别器支持在原有模型基础上继续学习（模型数据可以累 计）。
Qt使用openCV
05-28
使用Qt和openCV的配置 例程 详细说明参照 http://blog.youkuaiyun.com/cc7829290/article/details/8984706
Qt+Opencv：Qt中部署opencv
Mr.Sugarcane
12-28 5112
Qt+opencv 首章
QT与Opencv的联合应用
Helloorld_1的博客
11-13 7174
QT平台，对opencv c++的模糊化和灰度化进行复现，并将运行的代码封装成exe文件
精选资源
Qt+opencv 显示图像的窗口可以放大缩小的练习Demo
04-19
在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt和OpenCV库来创建一个可以放大缩小图像的窗口应用。这个"Qt+opencv 显示图像的窗口可以放大缩小的练习Demo"旨在帮助开发者理解这两个强大的工具如何协同工作，以实现交互式图像...
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Qt+opencv+Linux+海康工业相机连接
12-08
例如，开发者可以首先通过Qt创建一个友好的用户界面，然后利用海康相机SDK提供的接口来获取实时图像数据，再通过OpenCV进行高效的图像处理和分析，最终通过Qt将分析结果展现给用户。 在部署这样的系统时，开发者...
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qt+vlcqt+opencv+rtsp+截图
02-24
2. **配置VLCQt**: 初始化VLCQt实例，设置RTSP流的URL，并连接到播放器的事件，以便在视频开始播放时可以触发其他操作。 3. **处理RTSP流**: 使用VLCQt播放RTSP流。由于VLCQt内部已经实现了RTSP协议，我们只需指定...
用QT和OpenCV简单实现视频播放
06-27
在本文中，我们将深入探讨如何使用QT和OpenCV来实现一个简单的视频播放器。QT是一个功能强大的跨平台应用程序开发框架，而OpenCV则是一个广泛用于计算机视觉任务的库。结合两者，我们可以创建一个用户界面友好且能...
QT + OpenCV 打开摄像头。
08-09
在QT中，使用QCameraViewfinder的`setSource()`方法连接到QCamera对象，画面将在视图finder中显示。对于OpenCV，我们可以读取每一帧并显示在QT的QWidget或QLabel中： ```cpp cv::Mat frame; cap >> frame; ...
使用qt配置opencv图像库
06-13
该代码小巧玲珑，可实现qt界面编程，并使用opencv库显示图像
Qt 配置opencv环境
Path_of_programm的博客
09-11 4882
QT的opencv环境配置搭配了vs
qt 使用OpenCV
超哥的专栏
09-01 5129
使用MinGW编译OpenCV源码 下载OpenCV源码、CMake编译工具 编译安装完： Qt工程配置 INCLUDEPATH += D:/qt_work/opencv/build/install/include/ LIBS += -LD:/qt_work/opencv/build/install/x86/mingw/bin \ -lopencv_core411 \ -lop...
qt结合opencv图像处理界面创建——图像读取显示
m0_46704925的博客
05-10 4370
当您在Qt Creator中创建新的文件时，选择"qmake"意味着您正在为您的Qt项目创建新的源文件，并且这些文件将被包含在您的项目的.pro文件中。使用的是opencv库中的函数imread函数，它可以加载各种常见的图像文件格式，如JPEG、PNG、BMP等，并将其作为多维数组（Mat对象）存储在内存中供后续处理和分析。使用的是opencv库中的函数cvtColor函数第一个参数是我们读取的图像，第二个是新创建的图像变量，最后一个是格式的转换。: 这是图像数据的步长，表示每一行像素数据的字节数。
Qt 联合opencv图像库
weixin_41405284的博客
06-17 499
1.首先将opencv的include 和lib文章导入到工程目录中 2.在 Qt pro文件中添加Lib和 include 这里需要注意的是不能直接导入include/opencv2，因为导入opencv头文件#include <opencv2/opencv.hpp>； 我的写法是将opencv2的源文件集包含到opencv中. 3.命名空间和头文件 4.报错提示 有些头文件的解释是冲突的，或者程序无法读取头文件的内容，需要引入其他头文件. 此处opencv的库需要搭配#
GNU Screen Splitting
chy's tech-life
03-13 849
http://tomlee.co/2011/10/gnu-screen-splitting/ "Ctrl-a" + "|" 新建窗口，与当前窗口左右并排 "Ctrl-a" + "S" 新建窗口，与当前窗口上下排列 "Ctrl-a" + "Tab" 切换窗口 "Ctrl-a" + """ 列出所有窗口 "Ctrl-a" + "c" 在当前窗口中，新建shell sess
零基础学QT、C++（五）QT编译、导入OpenCV
Pan_peter的博客
02-21 2187
帮助在QT项目中集成OpenCV库，解决环境配置中的常见痛点。文章从环境准备开始，指导如何下载与QT兼容的OpenCV源码包，并解析其目录结构，避免因版本不匹配导致的编译失败。针对手动编译OpenCV这一核心环节，逐步演示如何通过CMake构建项目、生成安装文件（install目录），并迁移至稳定路径。同时，文章重点剖析了QT与OpenCV的版本适配问题，提供兼容性检查与解决方案。最后，通过一个“生成红色噪声图像”的实战案例，验证OpenCV的集成效果，确保开发者能快速上手图像处理功能。
Qt配置OpenCV全过程
weixin_45414068的博客
04-27 1212
1.QT安装完毕后，确保已添加环境变量2.下载CMake：https://cmake.org/download/直接下载最新的，选择Windows ZIP，解压后添加环境变量；开始配置：前提条件：Qt已安装MinGw7.3.0。
【opencv学习之一】配置QT+opencv环境简单方法
abcvincent的博客
04-14 5309
pencv库搞了很久，都没能和qt联合编程，不是这有错误就哪里有问题，网上有很多办法，搜索到的都不好用，什么cmake啊，什么直接链接lib啊，试了都没成功，差点放弃了，不过后来还是成功了，非常EZ，如下：
qt连接opencv导入视频卡死
最新发布
12-13
<think>我们正在处理一个关于Qt中连接OpenCV导入视频时程序卡死的问题。根据用户提供的引用[1]，问题可能出现在使用`cvCreateCameraCapture`函数时导致段错误（Segmentation fault）。引用[2]则描述了一个使用Qt和OpenCV进行目标检测的项目，其中提到了多线程和定时器的使用，以避免界面卡死。 结合这两个引用，我们可以分析： 1. 在ARM平台上，使用`cvCreateCameraCapture`可能会导致段错误，这可能是由于摄像头驱动或OpenCV在ARM上的兼容性问题。 2. 在Qt中使用OpenCV处理视频时，如果直接在主线程中进行视频捕获和处理，会导致界面卡死，因为视频处理是耗时操作。 因此，解决程序卡死问题，我们可以从两个方面入手： - 解决段错误（如果是在ARM平台上） - 解决由于在主线程中处理视频导致的界面卡死 由于用户的问题是关于“导入视频时程序卡死”，我们重点解决第二个问题，即界面卡死问题。同时，如果用户是在ARM平台上遇到段错误，我们也提供一些可能的解决方案。 ### 解决界面卡死问题（多线程处理） 在Qt中，长时间运行的任务（如视频捕获和处理）应该放在单独的线程中，以避免阻塞主线程（GUI线程）。我们可以使用Qt的多线程机制，例如`QThread`。 #### 步骤： 1. 创建一个继承自`QThread`的类，用于处理视频捕获。 2. 在该线程类中重写`run()`方法，在该方法中执行OpenCV视频捕获和处理的代码。 3. 使用信号和槽机制将处理结果（如视频帧）传递回主线程进行显示。 #### 示例代码： ```python import cv2 from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal, QObject from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap class VideoThread(QThread): # 定义一个信号，用于发送处理后的帧（QImage） change_pixmap_signal = pyqtSignal(QImage) def run(self): # 打开摄像头（或视频文件） cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头，如果是视频文件则传入文件路径 while True: ret, frame = cap.read() if ret: # 将OpenCV的BGR图像转换为RGB rgb_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将图像转换为QImage h, w, ch = rgb_image.shape bytes_per_line = ch * w convert_to_Qt_format = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) # 发送信号 self.change_pixmap_signal.emit(convert_to_Qt_format) else: break cap.release() # 在主窗口中，我们创建一个VideoThread对象，并连接信号到更新图像的槽函数 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # ... 初始化UI ... self.video_thread = VideoThread() self.video_thread.change_pixmap_signal.connect(self.update_image) self.video_thread.start() def update_image(self, image): # 将QImage转换为QPixmap并显示在QLabel上 pixmap = QPixmap.fromImage(image) self.label.setPixmap(pixmap) ``` ### 解决ARM平台上段错误问题 如果在ARM平台上使用`cvCreateCameraCapture`出现段错误，可能是由于摄像头驱动问题或OpenCV编译时缺少对摄像头的支持。可以尝试以下方法： 1. **检查摄像头驱动**：确保摄像头在ARM系统上可以正常工作，例如使用`v4l2-ctl`命令测试。 2. **重新编译OpenCV**：在ARM平台上重新编译OpenCV，并确保启用了摄像头支持（如V4L2）。 ```bash cmake -D WITH_V4L=ON ... ``` 3. **尝试使用VideoCapture**：在OpenCV的C++接口中，使用`cv::VideoCapture`代替C接口的`cvCreateCameraCapture`。在Python中，我们通常使用`cv2.VideoCapture`（如上例所示），它已经是C++接口的封装。 ### 其他注意事项 - 如果使用视频文件而不是摄像头，确保文件路径正确，并且OpenCV支持该视频格式。 - 在程序退出时，记得释放资源（如`cap.release()`）并安全退出线程。 ### 结论 1. **界面卡死问题**：通过将视频捕获和处理放在单独的线程中解决。 2. **段错误问题**：检查ARM平台上的摄像头驱动和OpenCV编译选项。 如果问题仍然存在，请提供更多信息（如平台、OpenCV版本、Qt版本等），以便进一步排查。 §§相关问题§§ 1. 如何在Qt中实现多线程？ 2. 如何将OpenCV图像转换为Qt图像？ 3. 在ARM平台上编译OpenCV需要注意什么？ 4. 如何测试摄像头在Linux系统上是否正常工作？ </think> ### Qt中连接OpenCV导入视频时程序卡死的解决方案 在Qt中使用OpenCV处理视频时出现程序卡死，通常是由于**视频处理阻塞了GUI主线程**导致。结合引用[1][2]和常见实践，解决方案如下： #### 1. 使用多线程分离视频处理（核心方案） **问题根源**：OpenCV的视频捕获和处理是计算密集型操作，会阻塞Qt的GUI主线程[^2]。 ```python # 创建专用视频处理线程（PyQt5示例） class VideoThread(QThread): frame_signal = pyqtSignal(QImage) # 定义信号 def run(self): cap = cv2.VideoCapture("video.mp4") # 或摄像头ID while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if ret: # 转换帧为Qt可显示格式 rgb_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) h, w, ch = rgb_img.shape qt_img = QImage(rgb_img.data, w, h, QImage.Format_RGB888) self.frame_signal.emit(qt_img) # 发送信号到主线程 else: break cap.release() # 主窗口初始化 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.video_thread = VideoThread() self.video_thread.frame_signal.connect(self.update_frame) # 连接信号 self.video_thread.start() # 启动线程 ``` #### 2. 优化视频捕获参数 调整OpenCV的缓冲和分辨率设置： ```cpp // C++ 示例 cv::VideoCapture cap(0); cap.set(cv::CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1); // 减少缓冲区大小 cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640); // 降低分辨率 cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480); ``` #### 3. 段错误问题处理（ARM平台） 如引用[1]所述，在ARM设备上可能出现段错误： - **解决方案**：检查OpenCV的ARM编译配置，确保启用V4L2支持 ```bash # 重新编译OpenCV时添加 cmake -D WITH_V4L=ON -D WITH_LIBV4L=ON ... ``` #### 4. 使用Qt定时器控制帧率 避免循环过度占用CPU（引用[2]方法）： ```python def start_capture(self): self.timer = QTimer() self.timer.timeout.connect(self.update_frame) self.timer.start(30) # 33fps def update_frame(self): ret, frame = self.cap.read() if ret: # 处理并显示帧（需快速完成） self.display_frame(frame) ``` #### 5. 资源释放优化 在窗口关闭时确保释放资源： ```cpp // 重写closeEvent void MainWindow::closeEvent(QCloseEvent *event) { if(cap.isOpened()) cap.release(); event->accept(); } ``` #### 6. 验证硬件加速 检查OpenCV是否启用了硬件解码： ```python print(cv2.getBuildInformation()) # 查看FFMPEG和VAAPI支持 cap = cv2.VideoCapture() cap.open("video.mp4", cv2.CAP_FFMPEG) # 显式使用FFMPEG ``` > **关键点总结**： > - 多线程是解决卡死的核心方案（90%案例有效） > - ARM平台需验证OpenCV编译参数[^1] > - 工业相机需检查厂商SDK兼容性 > - 高分辨率视频建议结合`cv::resize`降采样
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