QT+opencv 绘制轮廓后 按照轮廓取图

在QT中结合OpenCV进行轮廓检测并根据轮廓提取图片区域，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保已经安装了必要的库，包括OpenCV (`opencv2`) 和 Qt 的绑定（如 `qt_opencv` 或者直接集成到项目中）。

2. **加载图像**：

   cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

3. **预处理图像**：
可能需要调整大小、灰度化、二值化等操作，以便于后续的轮廓检测。例如，二值化操作：

   cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
   cv::threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

4. **轮廓检测**：

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

5. **遍历轮廓并提取区域**：
对每个轮廓，使用`boundingRect`函数获取其边界框，然后从原始图像中裁剪出这个区域：

   for (const auto& contour : contours) {
       cv::Rect rect = cv::boundingRect(contour);
       cv::Mat croppedRegion = image(rect);
       // 现在croppedRegion就是对应轮廓的图像部分
   }

6. **将结果保存或显示**：
如果你想在Qt界面上显示，可以把`cv::Mat`转换成`QImage`，然后使用`QGraphicsView`或`QLabel`显示：

   QImage qi(croppedRegion.data, croppedRegion.cols, croppedRegion.rows, cv::mat::channels()*croppedRegion.cols, QImage::Format_RGB888);
   QLabel *label = new QLabel(this);
   label->setPixmap(QPixmap::fromImage(qi));