这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了3. QT环境下使用OPenCV操作图像数据(读取、保存、尺寸调节、色彩变换等)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
图像加载完成后，如果需要显示出来，需要使用imshow函数，在QT框架下，可以不使用这个函数。本文的操作都是将读取到的图像数据绘制到一个QLabel控件上即可。
使用opencv自带的显示函数示例：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-491677.html
cv::Mat src = cv::imread("D:/LearnQt/opencv/firstTest/images/test.jpg");
cv::namedWindow("输入窗口",WINDOW_FREERATIO);文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-491677.html
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本书京东优惠购书链接：https://item.jd.com/14098452.html 本书CSDN独家连载专栏：https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html 为了方便初学者从零开始学习OpenCV-Python，本书从图像的读取、保存和显示等基本操作开始介绍，使读者可以循序渐进地使用和理解本书的每一个例程。 本章内容
说明：关于OpenCV的教程和书籍已经很多了，所以，我不想重复别人已经做过的事情。如何系统全面的掌握OpenCV？我想这是每个学习OpenCV的人都想要做到的事情。说到底，OpenCV只是一个数字图像处理函数库，要全面掌握OpenCV的使用，只需要明白有哪些函数，每个函数怎么使用。
目录 1 图片读取 2 图片保存 在OpenCV中，加载图片采用imread（）函数。 函数详细说明在：Reading and Writing Images and Video — OpenCV 2.4.13.7 documentation Python: cv2. imread (filename[, flags]) 函数功能： imread 功能是加载图像文件成为一个 Mat 对象。 imread支持的文件类型有： Windows bitmaps
参数： 要读取的图像 读取图像的方式： cv.IMREAD*COLOR :以彩色模式加载图像，任何图像的图像的透明度都将被忽略。这是默认参数 标志： 1 cv.IMREAD*GRAYSCALE :以灰度模式加载图像 标志： 0 cv.IMREAD_UNCHANGED :包括alpha通道（透明通道）的加载图像模式。 标志： -1 可以使用 1、0或者
opencv常用 读视频函数 cv2.VideoCapture 、 cv2.VideoCapture.get 等，可以参考这里 opencv常用 写视频函数 cv2.VideoWriter 等可以参考这里 ，其中视频格式可以参考这里 videoCapture.read() 是按帧读取视频， ret,frame 是获 .read() 方法的两个返回值。其中 ret 是布尔值，如果读取帧是正确的则返回
1. 说明 在用opencv处理图像时，图像的来源大部分情况下是从视频中读取过来的，视频可以是本地保存的视频，也可以是本地摄像头或者网络摄像头实时拍摄的视频。 效果展示： opencv读取视频 2. 具体操作 关于视频的读取，实际上也是从视频中将每一帧图像加载后，显示到Q
1. 说明 一张图像显示的内容可能并非所有的都是有用信息，有时需要选定某些区域做出特殊的处理。在OPenCV当中可以在图像上响应鼠标的操作，选取出图像上的特殊区域 — ROI区域。 效果展示： 2. 实现步骤 首先在QtCreator中创建一个新的widget项目，并配置好OPenCV的开发环境，
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 加入了信号与槽机制来处理多线程中的图像数据： 创建工作线程类 ：首先创建一个工作线程类，它从
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yuv420是用4个byte存储4个Y的信息，用1个Byte存储U的信息，一个Byte存储V的信息， 这4个Y共用这2个U和V ，也就是用6个Byte 存储4个像素信息，也就是一个像素需要12个Bits（6*8/4），也就是12bpp。 注意yuv420p里面的p是指planar，也就是分层存储，先存全部Y的信息，然后是U的信息，最后
