开发环境为：win10+QT5.8+opencv3.2
一、读取图像
QT中显示图片的时候可以用QLabel也可以用GraphicsView，本文使用的是QLabel。但是需要注意的是在opencv中图像是以BGR的顺序存储的，所以在读取并显示彩色图片之前需要将其转换为正常的RGB顺序，然后再转换为QImage格式，再用画刷绘制出来。但要注意的是图片不会自动调整大小。
QPainter painter(this); QImage image; image.load(fileName); painter.drawImage(0, 0, image, 0, 0, 320, 480);//坐标（0,0），图片大小为（320,480）而使用Pixmap图片能够自适应QLabel大小，比较方便，所以选择这种方式 。
主要代码如下：
fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this,"Open Image",".","Image File(*.png *.jpg *.jpeg *.bmp)");
grayImg = imread(fileName.toLatin1().data(),IMREAD_GRAYSCALE);
//cvtColor(image,image,CV_BGR2RGB);
QImage img = QImage((const unsigned char*)(grayImg.data),grayImg.cols,grayImg.rows,QImage::Format_RGB888);
QPixmap *pixmap = new QPixmap(fileName);
pixmap->scaled(ui->oriImgLabel->size(), Qt::KeepAspectRatio);
ui->oriImgLabel->setScaledContents(true);
ui->oriImgLabel->setPixmap(*pixmap);
读取结果如下图：
二、图像反色
图像反色是指颠倒原来颜色值的大小，最简单的做法是如果颜色的量化等级是256，则可以直接用256分别减去原图的R,G,B值得到新的R,G,B值，本文使用的是灰度图，只有一个通道，更为简单。
主要代码如下：
//遍历所有像素，并设置像素值
MatIterator_<uchar> grayit, grayend;
for( grayit = antiImg.begin<uchar>(), grayend =
antiImg.end<uchar>(); grayit != grayend; ++grayit)
*grayit = 255-*grayit;
图像反色处理结果如下：
三、灰度拉伸
一幅图片，成像时光照不足或光照过强，会造成图片偏暗或偏亮，对比度较低。这时候需要增加图像的灰度级来丰富图像的信息，一般采用灰度拉伸来实现。
主要代码如下：
Mat resultImage = srcImage.clone();
int nRows = resultImage.rows;
int nCols = resultImage.cols;
//判断图像的连续性
if (resultImage.isContinuous())
{
nCols = nCols*nRows;
nRows = 1;
}
//图像指针操作
uchar *pDataMat;
int pixMax = 0, pixMin = 255;
//计算图像的最大最小值
for (int j = 0; j < nRows; j++)
{
pDataMat = resultImage.ptr<uchar>(j);//ptr<>()得到的是一行指针
for (int i = 0; i < nCols; i++)
{
if (pDataMat[i] > pixMax)
pixMax = pDataMat[i];
if (pDataMat[i] < pixMin)
pixMin = pDataMat[i];
}
}
//灰度拉伸映射
for (int j = 0; j < nRows; j++)
{
pDataMat = resultImage.ptr<uchar>(j);
for (int i = 0; i < nCols; i++)
{
pDataMat[i] = (pDataMat[i] - pixMin) * 255 / (pixMax - pixMin);
}
}
return resultImage;
需要注意的是在初始化Mat图像所使用的方式，
Mat resultImage(srcImage); Mat resultImage = srcImage;
上面两种初始化方式为浅复制，指针指向同一块内存区域，srcImage相当于resultImage的引用，对srcImage的操作会影响resultImage。
Mat resultImage = srcImage.clone(); srcImage.copyTo(resultImage);
上面两种初始化方式为深复制，指针指向不同的内存区域，对srcImage的操作不会影响resultImage。
浅复制与深复制的具体区别可参考对深拷贝与浅拷贝的再次理解
灰度拉伸处理结果如下：
四、灰度均衡
一幅图片如果曝光不均匀，会造成大片的黑暗区域或高亮区域，可以采用灰度均衡的方法来处理。灰度均衡是把图像中像素的值在灰度级上重新分配的过程，使输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像。opencv有库函数来实现灰度均衡。
主要代码如下：
equalizeHist(grayImg, balaImg);
灰度均衡处理结果如下：
整体工程代码见QT+opencv图像点运算，包括图像反色，灰度拉伸，灰度均衡
参考：