qt+opencv 提取图片中矩形物品

在Qt和OpenCV结合使用时，你可以创建一个应用程序来提取图片中的矩形物品。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而Qt则提供了一个友好的图形用户界面框架。以下是基本步骤：

1. 安装所需库：首先确保已经安装了Python的OpenCV库（`cv2`）以及Qt的PySide或PyQt5（如果你选择使用Python进行GUI开发）。

2. 导入库和设置：在Python脚本中导入所需的模块，并初始化OpenCV用于图像处理，Qt用于窗口显示。

import cv2
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow

3. 图像读取：使用OpenCV加载图片文件，可以转换为灰度图像便于边缘检测。

image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

4. 边缘检测：通过Canny算子等算法找到图片的轮廓（contours），矩形通常有明显的边缘。

edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=150)
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. 矩形检测：遍历轮廓，找到矩形的边界并提取出来。这通常涉及计算每个轮廓的宽高比、面积和旋转角度等属性，然后筛选出接近矩形的形状。

rects = []
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)  # 计算最小包围矩形
    aspect_ratio = w / h  # 矩形的宽高比
    if 0.8 <= aspect_ratio <= 1.2 and w > 10 and h > 10:  # 可能是矩形的条件
        rects.append((x, y, w, h))

6. 显示结果：使用Qt将提取的矩形区域画在原图上，并展示给用户。

app = QApplication([])
window = QMainWindow()
central_widget = QWidget(window)
layout = QVBoxLayout(central_widget)

# ...在这里循环rects，使用cv2.rectangle和Qt的QLabel展示每个矩形

window.setCentralWidget(central_widget)
window.show()

app.exec_()