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# Qt + OpenCV 图像显示与处理
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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`。
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## 文件说明
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- `CMakeLists.txt`：CMake 工程配置。
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- `main.cpp`：程序入口。
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- `MainWindow.h`：主窗口类和处理参数声明。
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- `MainWindow.cpp`：界面、图像读写、Qt 线程和 OpenCV 处理实现。
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## 功能
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- 打开图片：读取 `png/jpg/bmp/tif` 等常见格式。
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- 保存图片：保存当前处理结果。
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- 另存图片：将处理结果保存为新文件。
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- 显示对比：左侧显示处理前图像，右侧显示处理后图像。
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- 基本处理：缩放、水平平移、垂直平移、旋转。
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- 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。
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- 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。
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- 线程处理：图像处理工作对象运行在 `QThread` 中，避免阻塞界面。
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## Windows 编译运行
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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。
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### 环境准备
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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。
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2. 安装 OpenCV for Windows，或自行用相同编译器编译 OpenCV。
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3. 安装 CMake。Qt Creator 通常会自带可用的 CMake。
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### Qt Creator 构建
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1. 打开 Qt Creator。
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2. 选择“打开项目”，打开本目录下的 `CMakeLists.txt`。
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3. 选择 Windows Kit，例如 `Desktop Qt 6.x MinGW 64-bit` 或 `Desktop Qt 6.x MSVC 64-bit`。
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4. 如果 CMake 找不到 OpenCV，在 CMake 配置中加入：
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```text
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OpenCV_DIR=C:/opencv/build/x64/vc16/lib
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```
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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。
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5. 点击“构建”并运行。
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### 命令行构建示例
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MinGW 示例：
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```bat
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mkdir build
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cd build
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cmake .. -G "MinGW Makefiles" -DCMAKE_PREFIX_PATH=C:\Qt\6.6.0\mingw_64 -DOpenCV_DIR=C:\opencv\build
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cmake --build . --config Release
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```
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MSVC 示例：
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```bat
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mkdir build
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cd build
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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
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cmake --build . --config Release
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```
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### 运行和发布
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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：
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```bat
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windeployqt QtOpenCVImageTool.exe
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```
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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`。
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## 说明
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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。
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