（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

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。

再选择“Yes”，回车后树莓派会重新启动。

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：

#): QLabel(parent){}
       ~ClickedLabel() {}
   signals:
       void clicked(ClickedLabel* click); // ????
   protected:
       void mouseReleaseEvent(QMouseEvent*); // ?????????
};
#endif // CLICKEDLABEL_H

 

#);
    ~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();
}

 

#,,,);
    connect(clickLabel,SIGNAL(clicked(ClickedLabel,,,);
    connect(clickLabel2,SIGNAL(clicked(ClickedLabel);
    timer);
}
,);
    }
    )
    {
        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)

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