Ubuntu16.04安装OpenCV教程：图像处理与Qt集成

"Ubuntu16.04环境下OpenCV 2.4.10的安装教程与图像对比度增强技术" 本文主要介绍了如何在Ubuntu 16.04操作系统上安装和配置OpenCV 2.4.10，并通过Qt Creator进行图像处理。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而图像对比度增强是图像处理中的重要环节，可以提高图像的视觉效果。 首先，OpenCV的安装步骤如下： 1. 下载OpenCV 2.4.10的压缩包，并解压至指定位置，例如`/ProgramFiles/opencv`。 2. 安装cmake，通过命令`sudo apt-get install cmake`。 3. 预装必要的软件包，包括`build-essential`, `cmake`, `libgtk2.0-dev`, `pkg-config`, `python-dev`, `python-numpy`, `libavcodec-dev`, `libavformat-dev` 和 `libswscale-dev`。 4. 进入解压后的opencv目录，创建一个`release`文件夹，并进入，执行cmake配置，设置类型为RELEASE，安装路径为/usr/local。 5. 使用`sudo make`进行编译，然后使用`sudo make install`安装编译后的库。 6. 配置环境变量，编辑`opencv.conf`，添加库路径，更新配置，编辑`bash.bashrc`，设置`PKG_CONFIG_PATH`。 完成OpenCV的安装后，我们关注的是图像对比度增强。对比度增强是通过调整图像像素的灰度值来提高图像的视觉差异，使得图像的细节更加清晰。在OpenCV中，常见的对比度增强方法包括直方图均衡化、伽马校正、自适应直方图均衡化等。 1. 直方图均衡化：这种方法通过对图像的灰度直方图进行扩展，将像素值重新分布，以增加图像的整体对比度。在OpenCV中，可以使用`cv::equalizeHist()`函数实现。 2. 伽马校正：通过改变图像的幂律函数来调整对比度。在OpenCV中，可以使用`cv::pow()`函数对每个像素值进行计算，然后重新映射到新的灰度范围。 3. 自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）：与全局直方图均衡化不同，AHE根据图像的局部区域进行处理，能够更好地保留图像的边缘信息。在OpenCV中，可以使用`cv::createAdaptiveHistogramEqualization()`函数创建一个自适应直方图均衡化对象，然后应用到图像上。 对于图像处理，Qt Creator是一个优秀的开发工具，可以与OpenCV结合使用。安装Qt Creator的过程如下： 1. 下载适用于Ubuntu 16.04的Qt 5.5.1版本，例如`qt-opensource-linux-x64-5.5.1.run`。 2. 在终端中，切换到下载文件所在的目录，通过`chmod +x qt-opensource-linux-x64-5.5.1.run`赋予可执行权限，然后运行该文件进行安装。 在Qt Creator中，可以使用QImage或QPixmap类与OpenCV的I/O接口（如`cv::imread()`和`cv::imwrite()`）进行交互，实现图像的读取、显示和处理。同时，利用OpenCV的图像处理功能，如对比度增强技术，可以提升图像质量，从而进行更有效的计算机视觉分析。 这个教程涵盖了Ubuntu 16.04系统下OpenCV的安装配置，以及使用Qt Creator进行图像处理的基础，特别强调了对比度增强这一关键技术，对于初学者和开发者来说是非常有价值的参考资料。