一、QT连接OpenCV库完成人脸识别
1.1 相关的配置
1> 该项目所用环境：qt-opensource-windows-x86-mingw491_opengl-5.4.0
2> 配置opencv库路径：
1、在D盘下创建一个opencv的文件夹，用于存放所需材料
2、在opencv的文件夹下创建一个名为：opencv3.4-qt-intall 文件夹
3、将资料中的opencv_library的install文件，复制到opencv3.4-qt-intall 文件夹中
4、将路径：D:\opencv\opencv3.4-qt-intall\install\x86\mingw\bin 放入电脑的系统路径中
3> 测试是否配置好
创建一个新的qt工程，将对应配置文件和头文件放入后，不报错就说明配置成功
配置文件内容：
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv
INCLUDEPATH += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/include/opencv2
LIBS += D:/opencv/opencv3.4-qt-intall/install/x86/mingw/lib/libopencv_*.a头文件：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
#include<opencv2/face.hpp>
#include <vector>
#include <QMessageBox>
#include <QDebug>
#include <QFile>
#include <QTimerEvent>
using namespace cv;
using namespace cv::face;
using namespace std;1.2 关于图像处理的相关类和函数
1> Mat类，图像容器
2> 读取图像
Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
//功能：读取出图像
//参数：图像路径
//返回值：读取的图像3> 命名展示图像的窗口
void namedWindow(const String& winname, int flags = WINDOW_AUTOSIZE);
功能：命名一个图像窗口
参数1：窗口名称
参数2：窗体尺寸，默认为自适应大小
返回值：无
4> 展示图像
void imshow(const String& winname, const ogl::Texture2D& tex);
//功能：展示图像
//参数1：要展示图像的窗口名称
//参数2：要展示的二维图像
//返回值：无案例
#include "widget.h"
#include <QApplication>
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
Widget w;
w.show();
//1、定义一个图像容器
Mat src;
//2、将图像加载进来
//函数原型：Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
//参数：图像的路径
//返回值：图像容器
src = imread("D:/opencv/resource/age.jpg");
//4、命名一个展示图像的窗口
//namedWindow("Test");
//5、展示图像
//函数原型：void imshow(const String& winname, const ogl::Texture2D& tex);
//参数1：要展示图像的窗口名称
//参数2：要展示的图像
//返回值：无
imshow("Test", src);
return a.exec();
}
1.3 视频流相关类和函数
1> 视频流类：VideoCapture
2> 打开视频：
virtual bool open(const String& filename);
//参数：要打开视频的路径
//返回值：成功返回true失败返回false3> 打开摄像头只需在构造时，调用构造函数参数传递0即可
4> 读取视频流中图像
virtual bool read(OutputArray image);
功能：读取视频流中的图像
参数：图像容器
返回值：成功读取返回true，失败或者视频结束返回false5> 图像翻转
void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode);
//将图像进行旋转
//参数1：要处理的图像
//参数2：处理后的图像容器
//参数3：处理规则：0：表示沿x翻转，1表示沿y轴翻转，-1表示沿xy轴翻转6> 休眠阻塞函数
int waitKey(int delay = 0);
功能：阻塞等待用户输入数据，如果delay=0，则一直等待
参数：毫秒数
返回值：在等待过程中用户按下键的值案例：
#include "widget.h"
#include <QApplication>
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
Widget w;
w.show();
//1、定义视频流对象
VideoCapture v(0); //表明使用摄像头构造一个视频流对象
//2、读取摄像头中的图像
Mat src; //用于存放读取出来的图像
//函数原型：virtual bool read(OutputArray image);
//功能：从视频流中读取一张图像放入参数中
//参数：图像容器
//返回值：成功返回真，失败或者读取视频结束返回假
while(v.read(src))
{
//将图像进行翻转
//函数原型：void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode);
//参数1：要翻转的图像
//参数2：翻转后的图像容器
//参数3：翻转规则：正数表示按y轴翻转，0表示按x轴翻转，负数表示按xy轴翻转
flip(src, src, 1);
//展示图像
imshow("Test1", src);
//加延时函数
//函数原型：int waitKey(int delay = 0);
//参数：等待时间
//返回值：在等待期间用户按下的键盘的ascii值 ESC键对应的值为27
if(waitKey(20)==27)
{
break;
}
}
return a.exec();
}1.4 图像处理
1> 灰度处理
void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 );
功能：转换图像色彩空间
//参数1：要转换的图像
//参数2：转变后图像容器
//参数3：转换规则：BGR to gray
返回值：无2> 均衡化处理
void equalizeHist( InputArray src, OutputArray dst );
参数1：输入的灰度图像，必须是8-bit的单通道图像
参数2：输出的图像
图像直方图：对整个图像在灰度范围内的像素值（0-255）统计出现的频率，据此生成直方图，直 方图反应了图像的灰度分布情况。 //1、实例化一个Mat对象
Mat src; //存放原图
Mat gray; //存放灰度图
//2、实例化一个视频流对象，用于管理视频
VideoCapture v;
//3、打开视频
//if(!v.open("D:\\opencv\\resources\\01.mp4")) //打开指定的文件视频
if(!v.open(0)) //打开摄像头
{
QMessageBox::information(this, "失败", "视频打开失败");
return ;
}
//4、读取视频
while(v.read(src))
{
//将图像进行翻转
flip(src, src, 1);
//灰度处理
cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
//展示读取的这一帧图像
imshow("Test1", src);
imshow("Test2", gray);
//延时函数
//函数原型：int waitKey(int delay = 0);
//功能：延时等待用户操作键盘
//参数：延时时长，以毫秒为单位
//返回值：等待过程中用户敲下键盘的键值
if(waitKey(20) == 27)
{
break;
}
}