# Qt + OpenCV 图像显示与处理

本工程使用 Qt Widgets 设计界面，使用 OpenCV 完成图像处理。程序支持打开图片、保存图片、另存图片，支持缩放、平移、旋转，并提供目标提取和简单图像分类功能。图像显示使用 Qt 的 `QLabel`/`QWidget`，没有使用 `cv::imshow`。

## 文件说明

- `CMakeLists.txt`：CMake 工程配置。
- `main.cpp`：程序入口。
- `MainWindow.h`：主窗口类和处理参数声明。
- `MainWindow.cpp`：界面、图像读写、Qt 线程和 OpenCV 处理实现。

## 功能

- 打开图片：读取 `png/jpg/bmp/tif` 等常见格式。
- 保存图片：保存当前处理结果。
- 另存图片：将处理结果保存为新文件。
- 显示对比：左侧显示处理前图像，右侧显示处理后图像。
- 基本处理：缩放、水平平移、垂直平移、旋转。
- 目标提取：使用灰度化、Otsu 阈值、形态学处理和轮廓检测提取前景目标，并用绿色矩形框标记目标。
- 图像分类：根据平均亮度和主色通道给出简单分类，同时显示目标数量。
- 线程处理：图像处理工作对象运行在 `QThread` 中，避免阻塞界面。

## Windows 编译运行

本工程用于构建 Windows 桌面应用程序。建议使用 Qt Creator 打开 `CMakeLists.txt` 构建，编译器可选择 MSVC 或 MinGW，但 Qt、OpenCV 和编译器位数必须一致，例如全部使用 64 位。

### 环境准备

1. 安装 Qt for Windows，推荐 Qt 6.x，并安装对应的 MinGW 64-bit 或 MSVC 64-bit 组件。
2. 安装 OpenCV for Windows，或自行用相同编译器编译 OpenCV。
3. 安装 CMake。Qt Creator 通常会自带可用的 CMake。

### Qt Creator 构建

1. 打开 Qt Creator。
2. 选择“打开项目”，打开本目录下的 `CMakeLists.txt`。
3. 选择 Windows Kit，例如 `Desktop Qt 6.x MinGW 64-bit` 或 `Desktop Qt 6.x MSVC 64-bit`。
4. 如果 CMake 找不到 OpenCV，在 CMake 配置中加入：

```text
OpenCV_DIR=C:/opencv/build/x64/vc16/lib
```

实际路径以你的 OpenCV 安装目录为准。MinGW 自编译 OpenCV 时，应填写包含 `OpenCVConfig.cmake` 的目录。

5. 点击“构建”并运行。

### 命令行构建示例

MinGW 示例：

```bat
mkdir build
cd build
cmake .. -G "MinGW Makefiles" -DCMAKE_PREFIX_PATH=C:\Qt\6.6.0\mingw_64 -DOpenCV_DIR=C:\opencv\build
cmake --build . --config Release
```

MSVC 示例：

```bat
mkdir build
cd build
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DCMAKE_PREFIX_PATH=C:\Qt\6.6.0\msvc2019_64 -DOpenCV_DIR=C:\opencv\build\x64\vc16\lib
cmake --build . --config Release
```

### 运行和发布

在 Windows 上运行生成的 `QtOpenCVImageTool.exe` 时，需要能找到 Qt 和 OpenCV 的 DLL。调试阶段可在 Qt Creator 中直接运行；发布时可使用：

```bat
windeployqt QtOpenCVImageTool.exe
```

然后把 OpenCV 的运行库 DLL 一并复制到 exe 所在目录，例如 `opencv_world*.dll` 或相关 `opencv_*.dll`。

## 说明

本示例中的分类属于简单规则分类，适合作为课程作业演示：根据图像整体亮度判断“偏亮/偏暗/亮度适中”，根据 BGR 平均值判断主色。若需要更高精度分类，可替换为训练好的 OpenCV DNN 或传统机器学习模型。