OpenCV拾趣（二）——Qt嵌入OpenCV

• 在Qt开发环境中引入OpenCV
• 实现OpenCV图像数据到Qt图像数据的转化工具
• 实现一个简单的图片浏览工具

搭建开发环境

首先明确一下接下来的例子使用的开发环境：

• 操作系统：Ubuntu 16.04
• OpenCV版本：3.3.1
• Qt版本：5.10.0
• IDE：Qt Creator 4.5.0

Qt Creator作为Qt自家的IDE，对Qt本身的支持是自不用说的。那么如何将OpenCV添加到开发环境里呢？

OpenCV官方很贴心的提供了pkg-config的配置——如果是按照上一节规划的目录结构编译的话，可以在sdk/opencv_release/lib/pkgconfig目录下找到opencv.pc这个文件。而qmake默认的CONFIG选项里就集成了对pkg-config的支持。因此，只需要在项目配置(.pro或.pri文件)中添加OpenCV pkg-config的配置，即可方便地将OpenCV集成到开发环境中。

因为这部分设置是后续很多项目都会用到的公共设置，我们不妨将它提取成一个公共的工具项目QCvUtils，并将项目设置存储为QCvUtils.pri文件。将这个工具项目放置在与sdk目录平级的demos目录下，并编写和OpenCV pkg-config相关的配置如下：

PKG_CONFIG = PKG_CONFIG_PATH=$$PWD/../../sdk/opencv_release/lib/pkgconfig pkg-config
CONFIG  += link_pkgconfig
PKGCONFIG += opencv

其中第一行是为了避免每次在新建项目时都必须配置PKG_CONFIG_PATH这个环境变量。如果使用其他的目录规划，将PKG_CONFIG_PATH变量指向到包含opencv.pc文件的对应目录即可。

图像数据转化

因为OpenCV和Qt都实现了自己的图像数据结构(cv::Mat和QImage)，因此在使用Qt显示OpenCV的图像数据时，需要对图像数据进行转化。

在接下来的开发中Qt主要作为界面工具，因此不太会出现将处理过的QImage提供给OpenCV API使用的情况。所以，这里仅实现从cv::Mat到QImage的转化。在QCvUtils项目中添加一个工具类QCvDataUtils，并定义一个静态方法：

static QImage cvMatToQImage(const cv::Mat& mat);

cv::Mat作为OpenCV的基础数据结构之一，提供了大量的矩阵类型(cv::Mat::type），简明起见，这里先实现三种常见图像矩阵类型(8位RGBA、RGB和灰度)的转化：

QImage QCvDataUtils::cvMatToQImage(const cv::Mat& mat)
{
    const unsigned char* data = mat.data;
    int width = mat.cols;
    int height = mat.rows;
    int bytesPerLine = static_cast<int>(mat.step);
    switch (mat.type())
    {
        // 8bit, ARGB
        case CV_8UC4:
        {
            QImage image(data, width, height, bytesPerLine,
                         QImage::Format_ARGB32);
            return image;
        }
        // 8bit, BGR
        case CV_8UC3:
        {
            QImage image(data, width, height, bytesPerLine,
                         QImage::Format_RGB888);
            //swap blue and red channel
            return image.rgbSwapped();
        }
        // 8bit, Grayshale
        case CV_8UC1:
        {
            QImage image(data, width, height, bytesPerLine,
                         QImage::Format_Grayscale8);
            return image;
        }
        default:
        {
            // Unsupported format
            qWarning() << "Unsupported cv::Mat tpye: " << mat.type()
                       << ", Empty QImage will be returned!";
            return QImage();
        }
    }
}

值得注意的是，在转化8位3通道的图像时，OpenCV和QImage使用的红蓝通道是相反的，需要使用rgbSwapped方法互换一下。

注：如果使用的是5.5之前的Qt，因为还没有实现Format_Grayscale8这个类型，处理单通道灰度图会复杂一些，具体可以参考参考链接1中的实现。

实现图片浏览

完成数据转化的封装后，接下来实现一个简单的图片浏览工具来测试一下封装好的工具。大致思路如下：

1. 借助Qt的QFileDialog控件对文件进行过滤，并获取用户选中的图片路径；
2. 使用OpenCV的imread加载图片为cv::Mat；
3. 使用QCvDataUtils::cvMatToQImage方法将cv::Mat转化为QImage；
4. 将QImage显示在界面上预留的QLabel区域。

注：图片浏览功能本身不需要额外借助OpenCV来实现，这里的实现一方面是作为测试，另一方面也是为后面的图像处理研究做准备。

和Qt界面及控件有关的实现细节就不在这里详细罗列了，这里只展示一下获取到图片路径后，使用OpenCV API加载图片并转化为QImage显示的关键方法showImage：

void ImageDlg::showImage(QString imgPath)
{
    ui->imgLabel->setText("");
    cv::Mat imgMat = cv::imread(imgPath.toStdString().c_str());
    QImage img = QCvDataUtils::cvMatToQImage(imgMat);
    ui->imgLabel->setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
    resize(width() - ui->imgLabel->width() + img.width(),
           height() - ui->imgLabel->height() + img.height());
}