本项目为一个使用Qt与OpenCV库开发的应用程序源代码包，旨在实现实时显示电脑摄像头画面的功能。该应用支持视频流捕获、预览及处理操作，并提供用户界面进行交互控制。
使用QT与OpenCV在Jetson Nano这样的高效能、低功耗嵌入式平台上实时显示摄像头画面是一种典型的图像处理应用场景。Ubuntu 18.04操作系统为开发环境提供了稳定且强大的支持，而Qt 5.9则是一个广泛使用的跨平台应用程序框架，允许开发者构建用户界面；OpenCV 4.1则是用于图像和视频数据处理的强大计算机视觉库。
在开始项目前，需要确保Jetson Nano已经正确安装了Ubuntu 18.04操作系统，并且该系统已更新至最新版本以获取所有必要的安全修复与性能优化。下一步是安装Qt 5.9及OpenCV 4.1，在Ubuntu中可通过apt包管理器来执行此操作：
```bash
sudo apt update
sudo apt install qtbase5-dev libqt5svg5-dev
sudo apt install build-essential cmake git libopencv-dev python3-opencv
```
安装完成后，可以着手编写代码。Qt部分用于创建用户界面，而OpenCV负责从摄像头捕获图像并进行处理。在Qt中创建一个新项目，并设置主窗口及QLabel控件以显示视频流。
使用OpenCV的`VideoCapture`类可以从设备读取视频帧；每一帧的数据则存储于Mat对象之中。为了流畅地更新UI，需要定期调用`VideoCapture::read()`方法获取新的图像数据，将其转换为QImage，并通过设置QLabel的pixmap属性来显示这些数据。这一步骤中需注意线程安全问题，可能要用到Qt信号槽机制或QThread以避免阻塞用户界面。
在名为usb-cameratest0322w的文件里可能会找到实现上述功能的具体代码。深入研究这个文件有助于了解如何将QT和OpenCV整合进实际项目之中。
另外，在Jetson Nano这样的硬件受限设备上优化代码，减少CPU与内存使用十分重要。可以通过调整帧率、降低图像处理复杂度或利用OpenCV多线程特性来提高效率实现这一点。
通过这项任务——结合嵌入式系统、图形用户界面设计以及计算机视觉技术的学习实践，开发者能够掌握如何在资源有限的设备上高效地进行图像数据处理，并同时提供友好的交互界面。这对于希望进入物联网(IoT)或智能设备开发领域的专业人士来说是一个非常有价值的案例研究与学习机会。
5星
