掌握OpenCV C++轮廓筛选与Qt结合技巧

资源摘要信息:"opencv c++轮廓筛选" 知识点一：OpenCV简介 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV由英特尔公司发起并参与开发，初版于1999年发布。它是一个功能强大的图像处理和计算机视觉处理库，支持多种编程语言，其中C++是其原生支持的语言之一。OpenCV库广泛应用于各种领域，包括人脸识别、手势识别、运动跟踪、移动机器人以及物体检测等。 知识点二：轮廓筛选概念 在计算机视觉和图像处理中，轮廓指的是图像中连续的点序列，这些点具有相同的颜色或强度。轮廓筛选是指根据一定的条件和算法，从图像中提取出符合特定特征的轮廓的过程。轮廓筛选通常用于图像分割、形状分析、目标识别等任务，通过筛选可以去除干扰轮廓，提取主要物体的轮廓。 知识点三：轮廓筛选方法 轮廓筛选方法多种多样，常见的有基于面积、周长、长宽比、凸包、边界框等属性的筛选。例如，可以设定一个面积阈值，只保留面积在一定范围内的轮廓；或者根据轮廓的长宽比来筛选特定形状的轮廓。在实际应用中，可以根据具体需求组合多种筛选条件来达到最佳效果。 知识点四：OpenCV中的轮廓筛选 在OpenCV中，轮廓检测通常使用`findContours`函数来实现。检测到的轮廓可以存储为一系列的点集，每个点集表示一个轮廓。之后，可以使用`drawContours`函数将检测到的轮廓绘制在原图上。 轮廓筛选的具体实现可以借助于C++在OpenCV中的编程接口。比如，可以使用`cv::moments`函数计算轮廓的矩，进而获取轮廓的面积、中心等属性信息。还可以使用`cv::minAreaRect`函数找到轮廓的最小外接矩形，并根据这个矩形的属性进行筛选。 知识点五：QT和OpenCV结合 QT是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架，广泛应用于开发具有图形用户界面的应用程序。OpenCV与QT结合使用时，可以利用QT的界面设计功能，结合OpenCV的强大图像处理能力，创建更为丰富和交互性更强的软件。 在QT中嵌入OpenCV进行图像处理，通常需要包含OpenCV的库文件和头文件，并且进行必要的配置，如在QT项目文件（.pro）中添加相应的OpenCV模块路径。这样就可以在QT中调用OpenCV的函数进行图像处理，包括轮廓筛选。 知识点六：示例程序SelectShape分析 由于提供的文件名称为SelectShape，我们可以推测这可能是一个使用OpenCV和QT开发的应用程序，它的主要功能是进行形状选择。在该程序中，可能涉及到的主要步骤包括： 1. 使用OpenCV的函数读取图像并进行预处理。 2. 使用`findContours`函数检测图像中的轮廓。 3. 根据特定条件筛选轮廓，例如根据面积、周长或其他形状特征。 4. 将筛选后的轮廓利用QT界面展示出来。 5. 为用户提供交互功能，允许用户通过界面操作来选择特定的轮廓或者改变筛选条件。 程序SelectShape的具体实现细节虽然未知，但以上列出的步骤为典型的轮廓筛选流程。开发此类程序需要具备扎实的C++编程基础，熟练掌握OpenCV图像处理的知识，以及了解QT框架的界面设计方法。