qt+opencv按照轮廓 怎么抠图

在Qt中结合OpenCV进行图像处理并利用轮廓抠图，你可以遵循以下几个步骤：

1. **安装依赖库**：
首先，确保已经安装了Qt和OpenCV库。如果尚未安装，可以分别从官方网站下载并配置它们。

2. **读取图像**：
使用`QImageReader`从文件或摄像头读取图像，然后转换成OpenCV支持的Mat矩阵。

QImage image("image.jpg");
cv::Mat cvImage = qimage2mat(image);

3. **预处理图像**：
对图像进行灰度化、二值化等操作以便于后续的边缘检测。

cv::cvtColor(cvImage, cvImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度
cv::threshold(cvImage, cvImage, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU); // 二值化

4. **找到轮廓**：
使用`findContours`函数查找图像中的轮廓，并存储到轮廓向量中。

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(cvImage, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

5. **选择目标轮廓**：
根据实际需求，可能需要过滤轮廓或者选择特定大小的轮廓。例如，可以选择面积最大的轮廓。

cv::Rect boundingRect = cv::boundingRect(contours[0]); // 获取轮廓包围盒

6. **创建掩码并抠图**：
利用`boundingRect`创建一个与原图像同样大小的掩码矩阵，并设置边界外为0（背景），边界内为白色（前景）。

cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
cv::rectangle(mask, boundingRect, cv::Scalar(255), -1); // 抠图部分设为白色

7. **将抠图应用到原始图像上**：
将掩码应用到原始图像上，得到最终的抠图结果。

cv::bitwise_and(cvImage, cvImage, cvImage, mask);

8. **显示结果**：
可以使用Qt的`QImage`或者OpenCV的`imshow`函数展示抠图后的图像。

QImage resultImage = mat2qimage(cvImage);
// 或者
cv::namedWindow("Result", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Result", cvImage);
cv::waitKey(0);