c++ qt opencv读图后对图像进行操作利用线程存储图像

可以使用Qt的QThread类来实现多线程读取和处理图像，同时利用OpenCV库对图像进行操作。以下是一个简单的示例代码：

#include <QApplication>
#include <QThread>
#include <QMutex>
#include <QImage>
#include <opencv2/opencv.hpp>

class ImageProcessor : public QObject
{
    Q_OBJECT

public:
    ImageProcessor(QObject *parent = nullptr) : QObject(parent) {}

public slots:
    void processImage(const QString &filename)
    {
        cv::Mat image = cv::imread(filename.toStdString());

        // 对图像进行操作
        cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::GaussianBlur(image, image, cv::Size(5, 5), 0);

        // 将处理后的图像转换为QImage格式
        QImage qimage(image.data, image.cols, image.rows, image.step, QImage::Format_Grayscale8);

        emit imageProcessed(qimage);
    }

signals:
    void imageProcessed(const QImage &image);
};

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);

    ImageProcessor processor;
    QThread thread;
    processor.moveToThread(&thread);
    thread.start();

    QObject::connect(&processor, &ImageProcessor::imageProcessed, [](const QImage &image) {
        // 在主线程中显示图像
        QLabel label;
        label.setPixmap(QPixmap::fromImage(image));
        label.show();
    });

    // 在主线程中发送图像处理请求
    QMetaObject::invokeMethod(&processor, "processImage", Qt::QueuedConnection, Q_ARG(QString, "image.jpg"));

    return app.exec();
}

#include "main.moc"

这个例子中，我们创建了一个ImageProcessor类，它继承自QObject，并包含一个processImage()槽函数，用于读取和处理图像。在主函数中，我们创建了一个QThread对象，并将ImageProcessor对象移动到该线程中。然后，我们连接了ImageProcessor对象的imageProcessed()信号到一个lambda表达式中，用于在主线程中显示处理后的图像。最后，我们使用QMetaObject::invokeMethod()函数在主线程中发送图像处理请求。