基于Qt和Opencv實現(xiàn)二維碼解析
本文詳細講解了如何利用 Qt 和 OpenCV 實現(xiàn)一個可從視頻和圖片中檢測二維碼的軟件。代碼實現(xiàn)了視頻解碼、多線程處理和界面更新等功能，是一個典型的跨線程圖像處理項目。以下分模塊對代碼進行解析。
一、項目的整體結構
項目分為以下幾部分：
主窗口 (MainWindow) ：負責界面的加載、初始化和用戶交互。
工作線程 (mThread)：處理耗時的圖像處理任務（如二維碼識別）。
二維碼檢測邏輯：使用 OpenCV 進行二維碼檢測，支持圖片和視頻兩種數(shù)據(jù)來源。
多線程通信：通過信號與槽機制，在主線程和工作線程之間傳遞狀態(tài)與數(shù)據(jù)。
二、主窗口功能解析
1. 初始化界面和變量
MainWindow 類的構造函數(shù)調用了 initializeUI() 和 initializeVariable()，分別完成了界面的樣式加載和核心變量的初始化。
void MainWindow::initializeVariable()
{
m_tip = nullptr;
m_lamp[0] = QImage(":/Img/e.png");
m_lamp[1] = QImage(":/Img/i.png");
m_lamp[2] = QImage(":/Img/w.png");
mthread = new mThread(); // 創(chuàng)建工作線程
m_Threadrun = false;
// 線程信號與主窗口槽函數(shù)的連接
connect(mthread, SIGNAL(RuningState(bool)), this, SLOT(onRespondThreadRuningState(bool)));
connect(mthread, SIGNAL(errors(QString)), this, SLOT(onRespondThreaderrors(QString)));
connect(mthread, SIGNAL(infors(QString)), this, SLOT(onRespondThreadinfors(QString)));
connect(mthread, SIGNAL(warings(QString)), this, SLOT(onRespondThreadwarings(QString)));
connect(mthread, &mThread::imageProcessed, this, &MainWindow::processImage);
}
2. 啟動和停止線程
用戶點擊按鈕后，調用 on_btn_Start_Stop_clicked，判斷當前線程狀態(tài)以啟動或停止工作線程。
void MainWindow::on_btn_Start_Stop_clicked()
{
m_Threadrun ? mthread->stop() : mthread->start(); // 根據(jù)當前狀態(tài)啟動或停止線程
}
3. 文件選擇
QFileDialog 被用來讓用戶選擇視頻或圖像文件，并將這些參數(shù)傳遞到線程處理。
void MainWindow::on_btn_Loadfile_clicked()
{
QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(nullptr, tc("選擇視頻文件"), "", tc("視頻文件(*.mp4)"));
mthread->setFunId(0); // 設置功能 ID：0 表示處理視頻
if (!fileName.isEmpty())
mthread->setThreadParams(fileName); // 傳遞參數(shù)到線程
}
void MainWindow::on_btn_Loadimages_clicked()
{
QStringList fileNames = QFileDialog::getOpenFileNames(nullptr, tc("選擇圖像文件"), "", tc("圖片文件(*.jpg *.bmp *.png)"));
mthread->setFunId(1); // 設置功能 ID：1 表示處理圖片
if (!fileNames.isEmpty())
mthread->setThreadParams(fileNames);
}
三、工作線程實現(xiàn)
mThread 類繼承自 QThread，用于處理耗時的二維碼檢測任務。其主要功能包括：
根據(jù)功能 ID 分別處理視頻或圖片。
在每幀中調用 OpenCV 的 QRCodeDetector 進行二維碼檢測。
通過信號將處理后的圖像和數(shù)據(jù)傳遞回主線程。
1. 核心線程邏輯
線程的運行邏輯集中在 run() 方法中。getFunId() 決定了是處理視頻還是圖片，分別調用 anayVideo() 或 anayImages()。
void mThread::run()
{
m_isRun = true;
emit RuningState(true); // 通知主線程：線程開始運行
emit infors(tc("線程啟動"));
switch (getFunId()) {
case 0:
anayVideo(); // 處理視頻
break;
case 1:
anayImages(); // 處理圖片
break;
default:
break;
}
emit RuningState(false); // 通知主線程：線程結束運行
emit infors(tc("線程退出"));
}
2. 視頻處理
在 anayVideo() 中，使用 OpenCV 的 VideoCapture 解碼視頻逐幀處理。每一幀調用 delectDecoded() 檢測二維碼，并通過信號將結果傳回主線程。
void mThread::anayVideo()
{
cv::VideoCapture cap;
if (!cap.open(m_Params.toString().toLocal8Bit().data()) || !cap.isOpened())
{
emit errors(tc("視頻未打開"));
m_isRun = false;
}
else
{
cv::Mat frame;
int frameCount = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT);
while ((frameCount--) > 0 && m_isRun) // 幀循環(huán)
{
cap >> frame; // 讀取一幀
if (frame.empty())
break;
QString msg;
delectDecoded(frame, msg); // 檢測二維碼
emit imageProcessed(MatToQImage(frame), msg); // 發(fā)射處理信號
cv::waitKey(50);
}
cap.release();
}
}
3. 圖片處理
圖片處理邏輯與視頻類似，只是直接從文件路徑中讀取。
void mThread::anayImages()
{
QStringList files = m_Params.toStringList();
for (auto file : files)
{
cv::Mat frame = cv::imread(file.toStdString().c_str());
if (frame.empty() && !m_isRun)
break;
QString msg;
delectDecoded(frame, msg);
emit imageProcessed(MatToQImage(frame), msg); // 發(fā)射信號
cv::waitKey(1000);
}
}
四、二維碼檢測實現(xiàn)
1. 使用 OpenCV 進行檢測
在 delectDecoded() 方法中，利用 OpenCV 的 QRCodeDetector 類進行二維碼檢測和解碼，并將結果繪制到圖像中。
int mThread::delectDecoded(cv::Mat &image, QString &code)
{
cv::Mat bbox, rectifiedImage;
std::string data = qrDecoder.detectAndDecode(image, bbox, rectifiedImage);
??????? if (data.length() > 0)
{
code = QString::fromStdString(data); // 將結果返回
std::vector<cv::Point> points;
for (int i = 0; i < bbox.cols; i++)
{
points.push_back(cv::Point(static_cast<int>(bbox.at<cv::Point2f>(0, i).x), static_cast<int>(bbox.at<cv::Point2f>(0, i).y)));
}
for (size_t i = 0; i < points.size(); i++)
{
cv::line(image, points[i], points[(i + 1) % points.size()], cv::Scalar(0, 255, 0), 3); // 繪制綠色邊框
}
int minY = points[0].y;
for (const auto &point : points) {
minY = std::min(minY, point.y);
}
cv::putText(image, data, cv::Point(points[0].x, minY - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 顯示二維碼信息
}
else
{
code = tc("未檢測到二維碼！");
}
return 0;
}2. Mat 轉 QImage
為了在 Qt 界面中顯示 OpenCV 的圖像，MatToQImage() 將 OpenCV 的 cv::Mat 轉換為 Qt 的 QImage。
五、多線程與信號槽
在本項目中，多線程通過信號與槽實現(xiàn)以下功能：
更新主界面狀態(tài)：線程的運行狀態(tài)（如啟動和停止）通過 RuningState 信號通知主線程。
實時更新圖像和檢測結果：imageProcessed 信號傳遞處理后的圖像和二維碼信息，更新界面。
connect(mthread, &mThread::imageProcessed, this, &MainWindow::processImage);
???????void MainWindow::processImage(const QImage &image, const QString &msg)
{
ui->lab_disp->setPixmap(QPixmap::fromImage(image).scaled(image.width() / 2, image.height() / 2)); // 顯示縮放后的圖像
ui->lab_disData->setText(msg); // 顯示檢測到的信息
}以上就是基于Qt和Opencv實現(xiàn)二維碼解析的詳細內容，更多關于Qt Opencv二維碼解析的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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