基于Qt和OpenCV的MATLAB角点检测GUI工具

资源摘要信息:"角点检测代码matlab-seeWithMatlab_cppParallel:seeWithMatlab_cppParallel" 1. 开发环境与技术栈 本资源涉及的开发环境包括Qt（版本5.7）和OpenCv（版本3.2），这些是构建图形用户界面（GUI）和执行计算机视觉相关任务的基础工具。Qt是一个跨平台的应用程序和用户界面框架，用于开发具有图形用户界面的应用程序，而OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 2. 软件需求 使用的编程语言是MATLAB，且版本要求大于或等于2016年。软件还需具备MATLAB的计算机视觉工具箱，这是进行计算机视觉算法实验和开发的基础工具集。 3. GUI提供的功能 GUI支持以下计算机视觉功能： (a) 加入盐和胡椒粉的噪声：模拟图像噪声，用于测试噪声过滤算法。 (b) 显示ROI（感兴趣区域）：在图像的选定区域加入特定的标识，例如徽标，以标记重要部分。 (c) 转换色彩空间：支持将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间，常见色彩空间包括RGB、灰度、HSV等。 (d) 计算直方图：显示图像的像素强度分布。 (e) 均衡直方图：使图像的直方图分布均匀，以改善图像的对比度。 (f) 应用形态学运算：包括扩张、腐蚀、开运算和闭运算，这些运算通常用于图像去噪和分割。 (g) 模糊处理：通过不同的模糊技术如高斯模糊、均值模糊等，减少图像噪声和细节。 (h) Sobel和Laplacian算子：用于边缘检测和图像细节的提取。 (i) 通过应用内核进行锐化：提高图像的清晰度和对比度。 (j) 使用Canny进行边缘检测：Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法。 (k) 使用霍夫变换提取直线和圆：用于检测图像中的直线和圆形结构。 (l) 找到连接对象的轮廓并绘制：用于图像中物体的轮廓提取和表示。 (m) 应用部件的形状描述符：例如边界框、最小封闭圆等，用于描述和识别图像中的物体。 (n) 使用Harris提取角点并应用非最大抑制：Harris角点检测是一种常用于图像特征提取的算法。 (o) 提取FAST、SURF和SIFT：这些是图像中的特征点提取算法，用于图像匹配、目标检测等。 (p) 查找两个不同视图之间的匹配项：用于基于特征点的图像匹配。 (q) 校准连接的相机：通过显示校准图案，提取角点，并对输入图像进行失真处理。 (r) 连接两个摄像机：这是指进行双目视觉系统设置时，对两个摄像机进行校准和同步。 4. 系统特性 本资源采用的是开源系统，这意味着代码是公开的，允许用户自由下载、使用、修改和分发。开源项目通常由一个社区协作开发，鼓励更多的贡献者来提升代码质量和添加新的功能。 5. 文件结构 资源的名称是“seeWithMatlab_cppParallel-master”，这表明该项目可能是一个Git仓库中的主分支（master），并且可能包含多个文件和子文件夹来组织代码和资源文件。 6. 应用领域 本资源的目标用户是计算机视觉领域的开发者和研究人员，他们可以利用该软件提供的功能来开发和测试算法，或者作为教学和学习计算机视觉概念的辅助工具。 总结而言，该资源是一个基于Qt和OpenCV的计算机视觉工具箱，提供了丰富的图像处理和分析功能，尤其侧重于特征提取和图像变换操作，适合专业人员和学生在研究和教学中使用。由于其开源的特性，该资源还鼓励社区参与和协作，以推动其不断改进和发展。