210322阶段三QT事件循环及opencv图像处理

快来打我* 2022-11-11 14:53 124阅读 0赞

### 目录 ###

*  一、学习的知识点
 *   *  1.QT事件循环机制
     *   *  1.1QT是事件驱动的。QT将系统产生的信号（软件中断）转换成QT事件，并且将事件封装成类，所有的事件类都是QEvent派生的，事件的产生和处理就是QT程序的主轴，伴随着整个程序的运行周期。
         *  1.2QT事件由QObject接收，QObject是所有QT类的基类，是QT对象模型的核心。QObject类的三大核心功能之一就是 事件处理。QObject通过event函数调用获取事件，通过继承QObject并重定义event函数实现自定义事件的处理
         *  1.3QT事件处理的流程：事件有别于信号的重要一点，事件是一个类对象具有特定的类型，事件多数情况被分发到一个队列（事件队列）中，队列有时间就不停的将队列中断时间发送给QObject对象，队列为空时就阻塞地等待事件。
         *  1.4调用show函数只是发生了一个事件，这个事件放在队列中，要等程序空闲才能真正显示，或者使用qApp->processevents()，可以立即处理队列中的事件。
     *  2.Opencv图像处理
     *   *  2.1Mat格式的图片转为灰度图： Mat img,img\_new; cvtColor(img,img\_new,CV\_BGR2GRAY);
         *  2.2灰度图转二值图：threshold(img,img\_new,70.0,150.0,THRESH\_BINARY); THRESH\_BINARY是选择转化的算法，灰度大于参数三时，取值参数四，否则取值0，实现二值化
         *  2.3二值图的腐蚀，扩大黑色部分，使轮廓更平滑，Mat img\_erode; Mat elem=getStructuringElement(MORPH\_RECT,Size(10,10),Point(-1,-1)); //设置腐蚀参数erode(img\_th,img\_erode,elem); //腐蚀
         *  2.4 降噪：medianBlur(img\_erode,img\_erode,3); //第三参数需要为 奇数
         *  2.5 膨胀，扩大白色部分，Mat img\_dilate;Mat dilate2=getStructuringElement(MORPH\_RECT,Size(5,5));dilate(img\_erode,img\_dilate,dilate2);
         *  2.6画轮廓
 *  二、上课没有听懂或者没有理解的地方
 *  三、当天学习的收获

# 一、学习的知识点 #

## 1.QT事件循环机制 ##

### 1.1QT是事件驱动的。QT将系统产生的信号（软件中断）转换成QT事件，并且将事件封装成类，所有的事件类都是QEvent派生的，事件的产生和处理就是QT程序的主轴，伴随着整个程序的运行周期。 ###

### 1.2QT事件由QObject接收，QObject是所有QT类的基类，是QT对象模型的核心。QObject类的三大核心功能之一就是 事件处理。QObject通过event函数调用获取事件，通过继承QObject并重定义event函数实现自定义事件的处理 ###

### 1.3QT事件处理的流程：事件有别于信号的重要一点，事件是一个类对象具有特定的类型，事件多数情况被分发到一个队列（事件队列）中，队列有时间就不停的将队列中断时间发送给QObject对象，队列为空时就阻塞地等待事件。 ###

### 1.4调用show函数只是发生了一个事件，这个事件放在队列中，要等程序空闲才能真正显示，或者使用qApp->processevents()，可以立即处理队列中的事件。 ###

## 2.Opencv图像处理 ##

### 2.1Mat格式的图片转为灰度图： Mat img,img\_new; cvtColor(img,img\_new,CV\_BGR2GRAY); ###

### 2.2灰度图转二值图：threshold(img,img\_new,70.0,150.0,THRESH\_BINARY); THRESH\_BINARY是选择转化的算法，灰度大于参数三时，取值参数四，否则取值0，实现二值化 ###

### 2.3二值图的腐蚀，扩大黑色部分，使轮廓更平滑，Mat img\_erode; Mat elem=getStructuringElement(MORPH\_RECT,Size(10,10),Point(-1,-1)); //设置腐蚀参数erode(img\_th,img\_erode,elem); //腐蚀 ###

### 2.4 降噪：medianBlur(img\_erode,img\_erode,3); //第三参数需要为 奇数 ###

### 2.5 膨胀，扩大白色部分，Mat img\_dilate;Mat dilate2=getStructuringElement(MORPH\_RECT,Size(5,5));dilate(img\_erode,img\_dilate,dilate2); ###

### 2.6画轮廓 ###

vector< vector<Point> > contours; //存放轮廓数据 原始数据 存在噪点一个轮廓要用到一个vector
    
    //CV_RETR_EXTERNAL 检测外围轮廓CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 把轮廓拐点的左边存起来
    findContours(img_dilate,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    cout<<"contours"<<contours.size()<<endl;
    
    vector< vector<Point> > contours_new(contours.size()); //存放处理后的轮廓数据
    vector<Rect> boundRect(contours.size());
    int j=contours.size();
    int x=0,y=0,w=0,h=0;
    for (int i=0;i<j;i++)
    { 
        //opencv的函数 对指定的点集进行多边形逼近的函数
        //参数一 输入的点集 参数二 输出的点集 参数三 精度 在范围内则保留 范围外则丢弃 参数四 曲线闭合 或断开
        approxPolyDP(Mat(contours[i]),contours_new[i],3,true); //
    
        //取出每一个 点 缝合起来
        boundRect[i]=boundingRect( Mat(contours_new[i]) ); //用此函数可以得到包裹轮廓的最小矩形
    
        x=boundRect[i].x;
        y=boundRect[i].y;
        w=boundRect[i].width;
        h=boundRect[i].height;
        cout<<"x"<<x<<"y"<<y<<"w"<<w<<"h"<<h<<endl;
        rectangle(result,Point(x,y),Point(x+w,y+h),Scalar(0,255,0),2,8,0); //在图片result上绘制边框
    
    }
    
    imshow("rec:",result);

# 二、上课没有听懂或者没有理解的地方 #

无

# 三、当天学习的收获 #

学习了qt的事件循环机制，理解了为什么循环show图片却不会实时显示。