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利用QT5和OpenCV开发了一款简化的图像处理及视频处理软件。

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简介:
该项目,即“QT图形界面编程 大作业”,主要涵盖图像处理和视频处理两大功能模块。图像处理方面,包含了灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度与饱和度调节、色彩调节以及图片保存和水印等一系列操作。视频处理则涉及二值化、边缘检测、灰度化、平滑滤波、局部马赛克技术,以及视频缩放等处理流程。此外,项目还包含了界面美化设计以及中英双语翻译功能。值得注意的是,由于开发过程较为仓促,导致部分代码在格式和效率方面存在一定的不足之处,恳请各位资深开发者多多理解与包容。本项目运行环境为QT 5.12.2版本及以上,QT Creator 4.8.2版本,并基于Windows 10系统进行开发。视频处理部分依赖于OpenCV 4.0.1库的使用。

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客服
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  • 基于QT5OpenCV
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    本项目采用QT5框架及OpenCV库,致力于开发一款易于使用的图像与视频处理工具。该软件能够实现基本的图像编辑、分析以及视频处理功能,旨在为用户提供高效便捷的数据处理解决方案。 本项目为QT图形界面编程大作业,主要功能分为图像处理与视频处理两大模块。图像处理部分包括灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度和饱和度调整、色彩调整、图片保存以及添加水印等操作;而视频处理则涵盖二值化,边缘检测,灰度转换,平滑处理,局部模糊(即马赛克),缩放等功能。此外还进行了界面美化及中英文翻译工作。 需要注意的是由于时间紧迫性问题,在编码过程中可能存在格式和效率上的不足之处,请大家多多谅解。本软件使用了QT 5.12.2与QT Creator 4.8.2,适用于所有QT5版本;视频处理部分则利用OpenCV库(具体为 OpenCV4.0.1 版本)。
  • OpenCV与VC6.0
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    本简介介绍一款基于OpenCV库和VC6.0平台开发的高效图像处理软件。该工具集成了多种先进的图像处理技术,旨在为用户提供便捷、专业的图像编辑解决方案。 开发环境使用VC6.0和OpenCV1.0进行开发,并基于MFC框架实现了一系列功能,包括图片的打开与保存、均值滤波、人脸检测及边缘检测等。这是一款非常适合学习MFC和OpenCV的好实例。
  • OpenCV
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    本项目运用了OpenCV库进行高效的图像处理与分析。通过Python编程语言,实现了包括图像滤波、边缘检测和特征识别在内的多种功能,旨在探索计算机视觉技术的应用潜力。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,支持多种编程语言,并提供了广泛的图像处理功能。以下是一些基本操作示例: 1. **输入输出与显示**:通过使用`imread()`函数读取图片文件到一个矩阵中,在完成对图像的操作后可以利用`imshow()`和`waitKey(0)`来展示结果,最后用`destroyAllWindows()`关闭所有窗口。 2. **图像处理**:OpenCV支持多种图像处理操作如灰度转换、边缘检测等。例如将彩色图转化为黑白图可通过调用`cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY)`实现;而使用Sobel算子进行边缘提取则需要依次执行创建核矩阵和应用卷积运算的步骤。 3. **视频处理**:读取视频文件并逐帧处理是常见的应用场景。这可以通过打开一个视频流(`VideoCapture()`对象)然后循环调用`read()`方法来获取每一帧图像,再进行相应的视觉分析或修改操作后输出新画面或者保存为新的文件格式。 这些只是OpenCV功能的冰山一角,它还包含了诸如特征检测、物体识别等高级特性。
  • OpenCV灰度
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    本教程介绍如何使用OpenCV库读取、显示和保存视频文件,并实现视频帧的灰度化处理。适合初学者快速上手。 使用OpenCV导入视频和图像,并对视频进行灰度化处理。
  • C++中使OpenCV进行
    优质
    本教程介绍如何在C++环境中利用OpenCV库进行高效的视频与图像处理操作,涵盖基本编程技巧及高级应用。 入门使用技巧: 1. 使用解决方案资源管理器窗口添加或管理文件。 2. 通过团队资源管理器窗口连接到源代码管理系统。 3. 在输出窗口查看生成的输出和其他消息。 4. 利用错误列表窗口检查错误信息。 5. 若要创建新的代码文件,选择“项目”>“添加新项”,若要将现有代码文件加入项目,则选择“项目”>“添加现有项”。 6. 以后再次打开此项目时,请转到“文件”> “打开” > “项目”,然后选择 .sln 文件。 功能: - 显示lena图像 - 将视频分解为多个图片 - 合并多张图片生成新的视频 - 把图片与文字合成视频 - 读取和保存视频文件
  • OpenCV.exe
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    OpenCV图像处理软件.exe是一款功能强大的开源计算机视觉与机器学习软件库,广泛应用于图像和视频分析、处理及识别等领域。 将OpenCV的各种图像处理算法集成到一个软件界面里可以让我们快速了解这些算法处理后的效果。编写代码可能比较繁琐,而这个工具的目的是让你能够通过操作界面上的按钮迅速获得各种算法的结果。
  • PythonOpenCV进行
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    本课程将教授如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现高效、精确的图像处理技术,涵盖从基础到高级的各项内容。 在本教程中,我们将学习如何使用Python语言进行图像处理。我们会广泛采用OpenCV库来完成这项任务,并将探讨适用于不同应用场景的多种方法和技术。首先需要明确的是,理解“数字图像处理”的具体含义以及它在整个计算机视觉领域中的位置是至关重要的。尽管两者都以图像为输入数据源,但值得注意的是,在图像处理中输出通常也是另一种形式的图像;而在计算机视觉应用中,则可能涉及从原始图片提取特征或信息等操作。我们所收集和生成的数据大多处于原始状态,并且由于各种原因无法直接使用,因此需要通过一系列算法进行预处理、分析与优化才能变得有用。
  • PythonOpenCV进行
    优质
    本课程教授如何使用Python编程语言结合OpenCV库来进行图像处理与计算机视觉技术的应用开发。通过学习,学员能够掌握图像识别、物体检测等关键技能,适用于机器人视觉、自动驾驶等领域。 计算机视觉是人工智能领域的一个热门应用。通过这项技术,汽车自动驾驶系统、机器人及各种照片处理软件得到了显著的发展。目标检测技术也在不断进步之中,而生成对抗网络(GANs)也引起了人们的广泛关注。这表明未来在计算机视觉领域的前景广阔无比。 本段落将开启一系列关于图像处理和目标识别的基础知识教程。这是OpenCV入门教程的第一部分,后续的完整系列包括: 1. 理解颜色模型与如何在图片上绘制图形(基础操作) 2. 基本的图像处理及滤波技术 3. 从特征检测到人脸检测 第一篇文章将介绍Opencv的安装,并通过实际代码演示颜色模型的应用。
  • C#Halcon(含源码)
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    本项目是一款基于C#与Halcon开发的多功能图像处理软件,提供了丰富的图像分析功能,并开放了源代码以便于用户学习参考。 本软件编译开发环境采用VS+Halcon组合。 该软件模仿VisionPro的拖拉形式进行工具间值传递及JOB流程运行走向设计,有助于快速搭建视觉工程,缩短视觉开发时间,并提高现场调试效率。同时,它降低了对编程人员的技术要求。 此外,此软件采用了插件式开发模式,各工具之间以插件的形式存在,支持动态加载调用,灵活性高。 附带的源代码文件可以供初学者参考学习使用,请自行配置相应的开发环境。