利用OpenCV和QT进行淡水鱼自动检测分类的C++程序

资源摘要信息:"该资源是基于OpenCV和QT框架，用C++编写的淡水鱼检测与分类系统源码。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，而QT是一个跨平台的C++应用程序框架，常用于开发图形用户界面（GUI）程序。该资源将两者结合，以实现一个能够对淡水鱼图像进行自动检测和分类的应用程序。" 知识点： 1. OpenCV（开源计算机视觉库）： - OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉处理的函数和算法。 - 它支持多种编程语言，包括C++, Python, Java等，其中C++是其主要开发语言。 - OpenCV库包含了很多模块，如core, imgproc, highgui, objdetect, ml等，涉及图像处理、视频分析、机器学习等领域。 - 在此项目中，OpenCV用于实现图像预处理（如高斯滤波去噪、灰度化）、特征提取（如查找轮廓）和目标检测（如鱼类识别）等关键步骤。 2. QT（跨平台应用程序框架）： - QT是一个跨平台的C++应用程序开发框架，可用于创建图形用户界面（GUI）应用程序。 - QT支持跨平台编译，意味着开发者可以在不同的操作系统上编译和运行QT应用程序，如Windows, Linux, macOS等。 - QT具有信号与槽机制，这使得对象之间的通信变得简单，且事件驱动编程成为可能。 - 在此项目中，QT用于构建应用程序的用户界面，如显示选择的待处理图像和显示检测结果。 3. C++编程语言： - C++是一种高级编程语言，是C语言的继承者，具有面向对象编程的特性。 - 它被广泛应用于系统/应用软件开发、游戏开发、驱动程序开发等领域。 - C++支持多范式编程，包括过程化、面向对象和泛型编程。 - 在此项目中，C++是源码实现的主要语言。 4. 鱼类检测与分类技术： - 鱼类检测与分类是计算机视觉和图像处理领域中的一个应用方向。 - 高斯滤波是一种用于图像去噪的技术，它通过局部求平均的方式来减少图像噪声。 - 灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，简化了图像的数据量。 - 阈值化处理用于将图像转换为二值图像，这有助于提取图像中的特定区域或目标。 - 查找轮廓是一种用于检测图像中不同物体边界的方法。 - 行轮廓过滤是一种用于过滤不规则或者非目标物体轮廓的步骤。 - 最后，通过特征匹配、模式识别等方法，对识别出的鱼的轮廓进行分类，确定鱼的种类。 5. 淡水鱼识别过程的实现： - 选择待处理图像：用户首先从系统中选取或上传需要检测的淡水鱼图像。 - 执行鱼类分类识别算法：系统调用OpenCV提供的图像处理函数，按照上述处理步骤对图像进行处理。 - 显示检测结果：QT创建的界面展示处理后的图像，并标记出检测到的鱼类，以及显示出鱼类的种类名称。 在实际应用中，这个项目涉及到了计算机视觉领域的多个概念和技术，包括图像预处理、特征提取、机器学习等。利用OpenCV库的算法，结合QT框架的用户界面设计，构成了一个完整的自动化淡水鱼检测和分类系统。