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一、配置环境
二、 OpenCV读取图片
三、QLable显示图片
四：总结
一、配置环境
随意新建一个Qt项目工程,修改项目工程.pro文件。
INCLUDEPATH += /usr/local/include/opencv4 \
/usr/local/include/opencv4/opencv2
LIBS += /usr/local/lib/libopencv_calib3d.so \
/usr/local/lib/libopencv_highgui.so \
/usr/local/lib/libopencv_core.so \
/usr/local/lib/libopencv_dnn.so \
/usr/local/lib/libopencv_features2d.so \
/usr/local/lib/libopencv_flann.so \
/usr/local/lib/libopencv_ml.so \
/usr/local/lib/libopencv_imgproc.so \
/usr/local/lib/libopencv_imgcodecs.so \
/usr/local/lib/libopencv_objdetect.so \
/usr/local/lib/libopencv_video.so \
/usr/local/lib/libopencv_videoio.so \
/usr/local/lib/libopencv_stitching.so \
/usr/local/lib/libopencv_gapi.so \
/usr/local/lib/libopencv_photo.so由于我们安装编译opencv的时候没有指定文件夹，所以默认安装到了/usr/local下，读者根据自身修改.实在不知道这些库在哪里，可以通过find -name 指令查找。
在main.cpp添加OpenCV头文件，如果没有报错，那说明环境配置没问题。
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>二、 OpenCV读取图片
跟上一章一样，在main里面添加如下代码，把图片放到Qt最终可执行程序目录下。
#include "mainwindow.h"
#include <QApplication>
#include <opencv4/opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv4/opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv4/opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
cv::Mat img = cv::imread("1.jpg",1);
if(!img.data)
{
printf("No image data\n");
return -1;
}
cv::imshow("window",img);
cv::waitKey(0);
return a.exec();
}qmake -> 编译 -> 执行，运行成功后显示：
程序源码 下载地址
三、QLable显示图片
上面的例子是通过cv窗口显示图片，正常项目情况下自然不会这么简单，我们需要通过OpenCV处理完图片后在扔给Qt显示。Qt一般加载图片使用的是QLable，而QLable是通过加载QImage类完成显示。所以我们只需要把Mat的数据给QImage，就可以实现用QLable显示图片了。
先随意创建一个Qt的窗口，拖两个QLable，一个显示用QImage直接加载图片的样式，一个显示用OpenCV加载再转QImage的样式。
左侧使用QImage直接加载图片显示。
QImage srcimg("1.png");
ui->label_src->setPixmap(QPixmap::fromImage(srcimg));
ui->label_src->resize(srcimg.size());右侧我们通过OpenCV读取返回Mat，把Mat数据存在QImage,在用lable显示。
void MainWindow::displayImg(cv::Mat mat,QLabel *lable)
{
cv::Mat rgb;
QImage temp;
if(mat.channels() == 3) // RGB image
{
//色彩空间转换 opecv默认BGR顺序,QImage是RGB格式
cv::cvtColor(mat,rgb,CV_BGR2RGB);
temp = QImage(rgb.data,rgb.cols,rgb.rows,
rgb.step,
QImage::Format_RGB888);
}
else
{
temp = QImage((const unsigned char*)mat.data,mat.cols,mat.rows,
mat.cols*mat.channels(),
QImage::Format_RGB888);
}
lable->setPixmap(QPixmap::fromImage(temp));
lable->resize(temp.size());
}运行后结果：
源码实例
四：总结
在实例中，值得注意两点。
第一点：使用了cvtColor做了一次色彩空间转换。那是因为OpenCV默认是BGR格式，而QImage默认的是RGB格式，所以需要有此操作，否则会发现颜色不一样。
第二点：使用QImage的构造函数的入参，data数据流，width和heigh对应cv的cols和rows，这些常规比较好理解。比较不好理解的是bytesPerLine这个参数，通过QImage的帮助文档，可以知道它标识每行(stride)的字节数，而Mat.Step表示矩阵第一行元素的字节数，所以与它对应，它还可以表示为cols(列数)乘以channels(矩阵中表示一个元素所需要的值的个数，常见一张彩色图片有RGB三个通道)。
