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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 构建说明

本工程使用 CMake 管理，目标是构建 Windows 桌面应用程序 QtOpenCVImageTool.exe。推荐使用 MSVC 64 位，因为 OpenCV 官方 Windows 预编译包通常就是 MSVC 版本，配置最省事。

构建时请保持三者一致：

• 编译器一致：MSVC 对 MSVC，MinGW 对 MinGW。
• 位数一致：建议全部使用 64 位。
• Qt、OpenCV、CMake 使用同一套构建环境。

如果使用 MSVC，则不要混用 MinGW 版 Qt；如果使用 MinGW，则不要直接使用 OpenCV 官方 MSVC 预编译包。

需要安装的软件

1. Visual Studio 2022 或 Visual Studio 2022 Build Tools

安装时勾选：

Desktop development with C++
MSVC v143 x64/x86 build tools
Windows 10 SDK 或 Windows 11 SDK
C++ CMake tools for Windows

安装完成后，系统中应能找到类似路径：

C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community
C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools

2. Qt for Windows

使用 Qt Online Installer 安装 Qt。推荐安装 Qt 6.x，并勾选 MSVC 64 位组件，例如：

Qt 6.6.x
MSVC 2019 64-bit 或 MSVC 2022 64-bit
Qt Creator

安装完成后，Qt 路径通常类似：

C:\Qt\6.6.0\msvc2019_64
C:\Qt\6.6.0\msvc2022_64

该目录下应存在：

C:\Qt\6.6.0\msvc2019_64\lib\cmake\Qt6\Qt6Config.cmake

3. OpenCV for Windows

可以使用 OpenCV 官方 Windows 包。解压或安装到例如：

C:\opencv

常见的 CMake 配置路径是：

C:\opencv\build\x64\vc16\lib

该目录下应存在：

C:\opencv\build\x64\vc16\lib\OpenCVConfig.cmake

4. CMake

如果安装 Visual Studio 时勾选了 CMake 工具，通常已经够用。也可以单独安装 CMake for Windows。命令行检查：

cmake --version

推荐方式：Qt Creator 构建

1. 打开 Qt Creator。
2. 选择“打开项目”，打开本目录的 CMakeLists.txt。
3. 选择 Windows Kit，例如：

Desktop Qt 6.x.x MSVC 2019 64-bit
Desktop Qt 6.x.x MSVC 2022 64-bit

4. 如果 CMake 找不到 OpenCV，在 Qt Creator 的 CMake 配置项中添加：

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

5. 配置完成后点击“构建”。
6. 构建成功后会生成 QtOpenCVImageTool.exe。
7. 在 Qt Creator 中点击“运行”即可启动程序。

命令行构建：MSVC

打开开始菜单中的：

x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022

进入工程目录，例如：

cd /d D:\QtOpenCVImageTool

使用项目提供的脚本构建：

build_windows.bat C:\Qt\6.6.0\msvc2019_64 C:\opencv\build\x64\vc16\lib "Visual Studio 17 2022"

如果你的 Qt 是 MSVC 2022 版本，路径可改为：

build_windows.bat C:\Qt\6.6.0\msvc2022_64 C:\opencv\build\x64\vc16\lib "Visual Studio 17 2022"

也可以手动执行 CMake：

mkdir build-windows
cd build-windows
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

MSVC 生成的 exe 通常位于：

build-windows\Release\QtOpenCVImageTool.exe

命令行构建：MinGW

如果使用 MinGW，需要安装 MinGW 版 Qt，并准备 MinGW 编译出来的 OpenCV。不要把 MSVC 版 OpenCV 直接给 MinGW 使用。

示例：

build_windows.bat C:\Qt\6.6.0\mingw_64 C:\opencv-mingw\install "MinGW Makefiles"

手动构建：

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

MinGW 生成的 exe 通常位于：

build-windows\QtOpenCVImageTool.exe

运行和发布

构建出来的 QtOpenCVImageTool.exe 运行时需要 Qt 和 OpenCV 的 DLL。开发阶段可以直接在 Qt Creator 中运行；如果要单独拷贝给别人运行，需要把依赖 DLL 一起放到 exe 目录。

MSVC Release 示例：

cd build-windows\Release
C:\Qt\6.6.0\msvc2019_64\bin\windeployqt.exe QtOpenCVImageTool.exe
copy C:\opencv\build\x64\vc16\bin\opencv_world*.dll .

如果 OpenCV 不是 opencv_world*.dll，则复制对应的 opencv_*.dll 到 exe 所在目录。

MinGW 示例：

cd build-windows
C:\Qt\6.6.0\mingw_64\bin\windeployqt.exe QtOpenCVImageTool.exe
copy C:\opencv-mingw\bin\opencv_*.dll .

常见问题

1. Could not find Qt6

说明 CMAKE_PREFIX_PATH 没有指向 Qt 安装目录。请确认路径类似：

C:\Qt\6.6.0\msvc2019_64

2. Could not find OpenCV

说明 OpenCV_DIR 没有指向包含 OpenCVConfig.cmake 的目录。请搜索 OpenCVConfig.cmake，并把它所在目录传给 CMake。

3. 程序启动时报缺少 DLL

请运行 windeployqt，并把 OpenCV 的 DLL 复制到 exe 所在目录。

4. 链接时报 MSVC/MinGW 相关错误

通常是 Qt、OpenCV、编译器不匹配。MSVC 工程必须使用 MSVC 版 Qt 和 MSVC 版 OpenCV；MinGW 工程必须使用 MinGW 版 Qt 和 MinGW 版 OpenCV。

CI 自动构建和发布

仓库提供了 Gitea Actions 工作流：

.gitea/workflows/build-windows-release.yml

触发方式：

• 推送到 main 分支。
• 推送 v* 标签，例如 v1.0.0。
• 在 Gitea 页面手动运行 workflow_dispatch。

CI 会在 Fedora 容器中安装 MinGW-w64、Qt6、OpenCV，交叉编译 Windows x64 程序，然后打包：

QtOpenCVImageTool-windows-x64-<version>.zip
QtOpenCVImageTool-windows-x64-<version>.zip.sha256

最后通过 Gitea API 上传到仓库 Release。为了允许上传 Release，请在仓库的 Actions Secrets 中配置：

RELEASE_TOKEN=<具有仓库 release 写权限的 token>

如果 Gitea 已经给 Actions 提供可写的 GITHUB_TOKEN，也可以不配置 RELEASE_TOKEN。

发布版本建议使用 tag：

git tag v1.0.0
git push origin v1.0.0

这样 Release 名称和包名会使用 v1.0.0。如果只是推送到 main，CI 会创建预发布版本，名称类似 build-提交哈希。

WSL 中交叉编译 Windows 程序

WSL 里不能使用 Linux 版 Qt/OpenCV 直接生成 Windows exe，必须准备 Windows 目标库。推荐使用 MinGW-w64 作为交叉编译器，并准备同为 MinGW-w64 目标的 Qt 和 OpenCV。

需要的组件：

• x86_64-w64-mingw32-g++
• Windows/MinGW 目标 Qt，目录中应包含 Qt6Config.cmake 或 Qt5Config.cmake
• Windows/MinGW 目标 OpenCV，目录中应包含 OpenCVConfig.cmake

构建脚本：

export QT_MINGW_PREFIX=/opt/mxe/usr/x86_64-w64-mingw32.shared/qt6
export OpenCV_DIR=/opt/mxe/usr/x86_64-w64-mingw32.shared/lib/cmake/opencv4
./build_wsl_windows.sh

如果使用的是自己编译或复制来的 Windows 目标 Qt/OpenCV，把上面两个路径换成实际路径即可。

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。