C++图像尺寸测量系统实现与源码解析

资源摘要信息:"本资源提供了一个使用C++语言和OpenCV库开发的桌面应用程序，用于实现视频捕捉、图像显示、物体尺寸测量以及结果显示和输出的功能。该系统能够对圆形和矩形物体进行尺寸测量，包括圆心定位和直径/长宽尺寸的测量。此外，该系统还实现了在QML中使用OpenCV进行画面显示，并通过Qt的定时器中断机制来触发VideoCapture读取图像帧，并将其转换为OpenGL纹理，最后利用Qt的QQuickFramebufferObject (fbo)组件将纹理渲染到客户端界面上。 该系统的技术实现涉及以下重要知识点： 1. OpenCV基础应用：OpenCV（开源计算机视觉库）是本项目的核心，它提供了一系列的图像处理功能，包括但不限于图像捕捉、处理、分析以及物体识别等。本系统中，OpenCV被用于图像处理以及物体尺寸的测量。 2. C++编程：该项目采用C++作为编程语言，并使用C++ 11标准，这要求开发者具备良好的C++编程基础，并且熟悉现代C++的特性和语法。 3. Qt框架：Qt是一个跨平台的C++框架，用于开发GUI程序，具有丰富的控件和模块。本项目特别使用了Qt 5.12.12版本，利用其提供的QML界面和QQuickFramebufferObject组件来实现视频流的显示。 4. OpenGL集成：OpenGL被用于图形渲染，项目中使用OpenGL 3.3标准与Qt框架结合，以支持图像的纹理映射和图形的渲染操作。 5. Windows环境下的开发：项目使用mingw730_64编译器，并在Windows 10操作系统下进行开发和编译。熟悉Windows环境下的软件开发流程是完成本项目的重要条件。 6. 多线程编程：在视频捕捉和图像处理过程中，通常需要使用多线程技术来避免界面冻结和提高程序性能。本项目可能涉及到多线程编程的知识和实践。 7. 软件工程知识：为了保证软件的可维护性和扩展性，项目应遵循软件工程的原则进行开发，包括但不限于代码的模块化、版本控制、单元测试等。 8. 图像测量算法：OpenCV实现了多种图像处理算法，本项目需要理解并应用这些算法来实现物体尺寸的精确测量，例如轮廓检测、特征点检测等。 项目的文件结构包含了一个名为'src'的文件夹，该文件夹中还包含了'assets'和'common'两个子文件夹。'assets'文件夹可能包含静态资源文件，如图像或配置文件；而'common'文件夹可能包含程序中使用的宏定义或其他通用代码。 该项目的源码包含了详细的注释，便于理解和学习，同时也提供了项目说明文档，帮助开发者更好地了解整个系统的结构和使用方法。 总而言之，这个资源是开发和学习计算机视觉相关桌面应用程序的一个宝贵资源，特别是在使用C++和OpenCV技术栈的情况下。通过这个资源，开发者可以学习到如何实现复杂的图像处理功能和软件集成，并在实践中加深对相关技术的理解和应用。"