QT+opencv 取出轮廓包裹的图片

QT（Qt）是一个跨平台的C++应用程序开发框架，而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库。将两者结合可以创建强大的图像处理应用，如提取轮廓并包围图片。

首先，在QT中集成OpenCV，你需要安装相应的库文件，并通过QT的QMake或CMake配置工具设置包含路径。然后，你可以编写C++代码，利用OpenCV的功能来读取图片、进行图像预处理（如灰度化、二值化等），以便于轮廓检测。

例如，使用`cv::findContours()`函数找出轮廓，步骤大致如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QImage>

// ... (其他QT头文件)

cv::Mat img = cv::imread("your_image.jpg"); // 读取图片
cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; // 存储轮廓
cv::Mat hierarchy;
cv::findContours(img, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 检测轮廓

// 对每个轮廓，使用approxPolyDP()简化边界，生成轮廓矩形或圆形
for (const std::vector<cv::Point>& contour : contours) {
    cv::Rect boundingRect = cv::boundingRect(contour);
    QImage boundImg(boundingRect.width, boundingRect.height, QImage::Format_RGB888);
    cv::bitwise_and(img, img, boundImg, boundingRect); // 创建包围框图片
    // 将boundImg转换为QT QImage并与原图合并或显示
}

// ... (处理得到的轮廓图片)

在这个过程中，你需要确保正确处理内存管理，特别是在从OpenCV转换到QT图像数据结构时。