使用QT语言，不使用opencv函数，编写图像识别，边缘识别

在Qt中进行图像处理而不依赖OpenCV库，你可以利用Qt自身的图像处理功能以及一些第三方库，如QImageReader、QPainter等。以下是一个基础步骤：

1. **读取图片**：
使用`QImageReader`可以从文件或内存中加载图像数据：

QImage image;
if (!image.load("path_to_your_image.jpg")) {
    qDebug() << "Failed to load image";
}

2. **转换为QPainter**：
QImage支持转换到QPainter以便进行操作：

QPainter painter(&image);

3. **边缘检测**：
Qt没有内置的边缘检测算法，但可以通过像素值的变化（比如灰度差）来近似实现边缘检测。一种简单的方法是使用Sobel算子，但这需要自己编写计算逻辑：

// 自定义边缘检测函数，这里只是一个简化的示例
void edgeDetection(QPainter &painter, QImage &inputImage) {
    QImage tempImage(inputImage.size(), QImage::Format_ARGB32);
    // ...在这里实现边缘检测算法，比如Sobel算子
    for (int y = 0; y < inputImage.height(); ++y) {
        for (int x = 0; x < inputImage.width(); ++x) {
            int gray = qGray(inputImage.pixel(x, y));
            // 根据像素变化判断是否为边缘
            if (std::abs(gray - last_gray) > threshold) {
                tempImage.setPixel(x, y, qRgb(255, 0, 0)); // 设置为红色代表边缘
            }
            last_gray = gray;
        }
    }
    painter.drawImage(tempImage.rect(), tempImage); // 画到新图上
}

4. **绘制结果**：
绘制边缘检测后的图像：

edgeDetection(painter, image);
image.save("output_edge_detected.jpg");

请注意，以上代码是一个简化版本，实际应用中可能需要更复杂的边缘检测算法和参数调整。此外，Qt虽然提供了基本的图像处理功能，但对于专业的图像识别来说，还是推荐使用像OpenCV这样的专门库。