qt结合opencv实现对特定图像的移动检测

以下是一个基于Qt和OpenCV的简单移动检测实现：

#include <QCoreApplication>
#include <QObject>
#include <QThread>
#include <QDebug>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

class VideoCaptureWorker : public QObject
{
    Q_OBJECT
public:
    VideoCaptureWorker(QObject *parent = nullptr)
        : QObject(parent)
    {}

public slots:
    void doWork()
    {
        VideoCapture cap(0);
        if (!cap.isOpened()) {
            qDebug() << "Failed to open camera!";
            return;
        }

        Mat prevFrame, currFrame;
        cap >> prevFrame;
        cv::cvtColor(prevFrame, prevFrame, COLOR_BGR2GRAY);

        while (true) {
            cap >> currFrame;
            cv::cvtColor(currFrame, currFrame, COLOR_BGR2GRAY);

            Mat diffFrame;
            cv::absdiff(currFrame, prevFrame, diffFrame);
            cv::threshold(diffFrame, diffFrame, 30, 255, THRESH_BINARY);

            int count = cv::countNonZero(diffFrame);
            qDebug() << "Count: " << count;

            if (count > 10000) {
                qDebug() << "Movement detected!";
            }

            prevFrame = currFrame.clone();

            cv::imshow("Camera", currFrame);
            if (waitKey(30) == 'q') {
                break;
            }
        }

        cap.release();
    }
};

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    VideoCaptureWorker *worker = new VideoCaptureWorker(&a);
    QThread *thread = new QThread(&a);

    QObject::connect(thread, &QThread::started, worker, &VideoCaptureWorker::doWork);
    QObject::connect(&a, &QCoreApplication::aboutToQuit, thread, &QThread::quit);

    worker->moveToThread(thread);
    thread->start();

    return a.exec();
}

这个例子中，我们使用了Qt的多线程机制，将摄像头读取和图像处理的工作放在了一个独立的线程中。在每一帧图像中，我们通过计算当前帧和前一帧的灰度图像的差异，得到一个二值图像。如果差异像素点的数量超过一定阈值，则判断为有移动发生。在控制台输出提示信息，并可以通过弹出窗口显示当前帧的图像。

需要注意的是，这只是一个简单的移动检测实现，实际使用中需要针对具体场景进行算法和参数的调整，以获得更好的效果。