(4程序框架)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练-阿里云开发者社区

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(4程序框架)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练

简介:   从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练   1综述http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html2环境架设http://www.

 

从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练

 

1综述
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html
2环境架设
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html
3两个例子
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000804.html
4程序框架
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7953805.html
5编译使用最新opencv
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000819.html
6综合实验
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000829.html
7拾遗
http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8007117.html

  

为了方便后期图像处理相关操作运用,将前面的程序封装成框架以复用

一、打开PI自带的摄像头

sudo raspi-config

移动到“5”选项,按下回车键,选择camera。

选择“Enable”然后回车。

20131007211419547-0

再选择“Yes”,回车后树莓派会重新启动。

20131007211419511-0

通过raspi-config工具更新了操作并使能摄像头之后,它会告诉树莓派摄像头已经连接成功,并增加了两个命令行工具以供用户使用摄像头。

raspistill
raspivid
如果是usb摄像c,现在已经可以直接使用。但是如果想集成度搞一些,直接使用csi的摄像头,需要这样做:
 
cd /etc/modules-load.d/
sudo vim modules.conf
添加
bcm2835-v4l2
 
需要重启。
二、编写程序,获取并显示实时视频
主要程序代码:
#ifndef CLICKEDLABEL_H
#define CLICKEDLABEL_H
#include <QWidget>
#include <QLabel>
class ClickedLabel : public QLabel
{
   Q_OBJECT
   public:
       ClickedLabel(QWidget *parent=0): QLabel(parent){}
       ~ClickedLabel() {}
   signals:
       void clicked(ClickedLabel* click); // ????
   protected:
       void mouseReleaseEvent(QMouseEvent*); // ?????????
};
#endif // CLICKEDLABEL_H
 
#ifndef MAINWINDOW_H
#define MAINWINDOW_H
#include <QMainWindow>
//新添加
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <QFileDialog>
#include <QImage>
#include <QTimer>     // 时间触发
#include "clickedlabel.h"
using namespace cv;
//helper函数
QPixmap Mat2QImage(Mat src);
namespace Ui {
class MainWindow;
}
class MainWindow : public QMainWindow
{
    Q_OBJECT

public:
    explicit MainWindow(QWidget *parent = 0);
    ~MainWindow();

private slots:
    void on_MainWindow_iconSizeChanged(const QSize &iconSize);
    void on_pushButton_clicked();
    void on_pushButton_2_clicked();
    void on_pushButton_3_clicked();
    void on_pushButton_4_clicked();
    void readFarme();       // 核心函数
private:
    Ui::MainWindow *ui;
    QTimer    *timer;
    QImage    *imag;
    VideoCapture *videocapture;    
    Mat          matFrame;        
    bool      bMethod;//是否采用图像处理算法
    ClickedLabel * clickLabel;
    ClickedLabel * clickLabel2;
};

#endif // MAINWINDOW_H
 
#include "clickedlabel.h"

void ClickedLabel::mouseReleaseEvent(QMouseEvent *)
{
    emit clicked(this);
}
 
#include "mainwindow.h"
#include <QApplication>


int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication a(argc, argv);
    MainWindow w;
    w.show();

    return a.exec();
}

 
#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
using namespace cv;
Mat src;
Mat gray;
Mat tmp;
Mat dst;

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :
    QMainWindow(parent),
    ui(new Ui::MainWindow)
{
    ui->setupUi(this);
    timer   = new QTimer(this);
    imag    = new QImage();        
    connect(timer, SIGNAL(timeout()), this, SLOT(readFarme())); 
    bMethod = false;
    on_pushButton_clicked();
    clickLabel = new ClickedLabel(this);
    clickLabel->setGeometry(0,0,400,400);
    connect(clickLabel,SIGNAL(clicked(ClickedLabel*)),this,SLOT(on_pushButton_3_clicked()));
    clickLabel2 = new ClickedLabel(this);
    clickLabel2->setGeometry(400,0,400,400);
    connect(clickLabel2,SIGNAL(clicked(ClickedLabel*)),this,SLOT(on_pushButton_2_clicked()));
}

MainWindow::~MainWindow()
{
    delete ui;
}
void MainWindow::on_MainWindow_iconSizeChanged(const QSize &iconSize)
{

}
//Open camera
void MainWindow::on_pushButton_clicked()
{
    videocapture  = new VideoCapture(0);
    timer->start(33);
}
void MainWindow::readFarme()
{
    videocapture->read(matFrame);
    if(bMethod)
    {
        cvtColor(matFrame,tmp,COLOR_BGR2GRAY);
        Canny(tmp,dst,30,255);
    }
    else
    {
        dst = matFrame.clone();
    }
    QPixmap qpixmap = Mat2QImage(dst);
    clickLabel->setPixmap(qpixmap);
}
//capture
void MainWindow::on_pushButton_2_clicked()
{
    QPixmap qpixmap = Mat2QImage(dst);
    //ui->label_2->setPixmap(qpixmap);
     clickLabel2->setPixmap(qpixmap);
}
//action
void MainWindow::on_pushButton_3_clicked()
{
      bMethod = !bMethod;
}
//exit
void MainWindow::on_pushButton_4_clicked()
{
    timer->stop();         // ???????
    videocapture->release();
}
//////////////////////////helper??//////////////////////////////////////////////////
QPixmap Mat2QImage(Mat src)
{
    QImage img;
    if(src.channels() == 3)
    {
        cvtColor( src, tmp, CV_BGR2RGB );
        img = QImage( (const unsigned char*)(tmp.data), tmp.cols, tmp.rows, QImage::Format_RGB888 );
    }
    else
    {
        img = QImage( (const unsigned char*)(src.data), src.cols, src.rows, QImage::Format_Indexed8 );
    }
    QPixmap qimg = QPixmap::fromImage(img) ;
    return qimg;
}
 
三、程序要点和结果展示
1、直接调用OpenCV的摄像头模块,实践证明在Linux上面很有效;
2、为了能够让label可以被点击,进行了一个类的重构工作;
至此,程序框架搭建完成,可以方便复用,完整代码在链接为:
 
 
 



来自为知笔记(Wiz)



附件列表

 

目前方向:图像拼接融合、图像识别 联系方式:jsxyhelu@foxmail.com

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