Qt+OpenCV利用帧差法实现车辆识别

目录

• 一、目标
• 二、使用Qt界面
• 三、代码实现

一、目标

Qt界面实现 点击 线程启动按钮播放视频

左边界面显示原视频 右边界面显示车辆识别视频

结果展示如下：

初始界面

点击线程启动后，即可车辆识别

二、使用Qt界面

设计好界面后最好先保存

对按钮设置槽函数

三、代码实现

难点在于：线程同步问题

需要使用到connect函数中的第五个参数【第五个参数 具体说明如下】

1 AutoConnection 为默认参数，由发送信号决定，如果发送信号和接受信号是同一个线程，则调用DirectConnection。如果不在同一个线程则调用QueuedConnection;

2 DirectConnection 槽函数运行于信号发送者所在的线程，效果上就像是直接在信号发送的位置调用了槽函数

3 QueuedConnection 槽函数在控制回到接收者所在线程的事件循环时被调用，槽函数运行于信号接收者所在线程。发送信号后，槽函数不会立即被调用，等到接收者当前函数执行完，进入事件循环之后，槽函数才会被调用。多线程下用这个类型

4 BlockingQueuedConnection 槽函数的调用时机与Qt::QueuedConnection 一致，不过在发送完信号后，发送者所在线程会阻塞，直到槽函数运行完。接收者和发送者绝对不能在一个线程，否则会死锁。在多线程间需要同步的场合会用到这个

5 UniqueConnection 此类型可通过 “|” 与以上四个结合在一起使用。此类型为当某个信号和槽已经连接时，在进行重复连接时就会失败，可避免重复连接。如果重复连接，槽函数会重复执行

Widget

头文件导入OpenCV包

#ifndef WIDGET_H
#define WIDGET_H
#include <QWidget>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include"videothread.h"

using namespace cv;

namespace Ui {
class Widget;
}

class Widget : public QWidget
{
    Q_OBJECT
public:
    explicit Widget(QWidget *parent = 0);
    ~Widget();
    void paintEvent(QPaintEvent *e);
private slots:
    void on_pushButton_clicked();
public slots:
    //绑定线程 需要两帧画面 原图和处理之后的图   接收由同一个信号发送来的两帧画面
    void ChangeImg(Mat oldimg,Mat newimg);
private:
    Ui::Widget *ui;
    videothread *pthread;
    QImage oldimg;
    QImage newimg;
};

#endif // WIDGET_H

源文件 界面实现 

#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"

Widget::Widget(QWidget *parent) :
    QWidget(parent),
    ui(new Ui::Widget)
{
    ui->setupUi(this);
    this->pthread = new videothread("D:/00000000000003jieduanshipincailliao/carMove.mp4");
    //由于线程同步问题 需要使用第五个参数
    connect(this->pthread,SIGNAL(send2UI(Mat,Mat)),this,SLOT(ChangeImg(Mat,Mat)),Qt::BlockingQueuedConnection);
}

Widget::~Widget()
{
    delete ui;
}

void Widget::paintEvent(QPaintEvent *e)
{
    ui->label->setPixmap(QPixmap::fromImage(this->oldimg));
    ui->label_2->setPixmap(QPixmap::fromImage(this->newimg));
    //qDebug()<<"paintEvent";
}

void Widget::on_pushButton_clicked()
{
    this->pthread->start();
}

void Widget::ChangeImg(Mat oldimg,Mat newimg)
{
    //Mat是BGR 而QImage是RGB 需要转换颜色
    cvtColor(oldimg,oldimg,CV_BGR2RGB);
    cvtColor(newimg,newimg,CV_BGR2RGB);

    this->oldimg = QImage(oldimg.data,oldimg.cols,oldimg.rows,QImage::Format_RGB888);
    this->oldimg = this->oldimg.scaled(ui->label->width(),ui->label->height());

    this->newimg = QImage(newimg.data,newimg.cols,newimg.rows,QImage::Format_RGB888);
    this->newimg = this->newimg.scaled(ui->label_2->width(),ui->label_2->height());
    //update();
}

VideoThread

头文件导入OpenCV包

#ifndef VIDEOTHREAD_H
#define VIDEOTHREAD_H
#include<QThread>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<vector>
#include<QDebug>
#include <QObject>

using namespace std;
using namespace cv;

class videothread : public QThread
{
    Q_OBJECT
public:
    //explicit videothread(QObject *parent = 0);
    //线程传参视频路径
    videothread(char *path);
    void run();
private:
    VideoCapture cap;
    Mat frame;//读一帧
    Mat temp;//保存上一帧
signals:
    //发送信号
    void send2UI(Mat oldimg,Mat newimg);
public slots:
};

#endif // VIDEOTHREAD_H

源文件 帧差法 车辆识别 

#include "videothread.h"

videothread::videothread(char *path):QThread()
{
    //打开一个视频
    cap.open(path);
}

void videothread::run()
{
    int count = 0;
    Mat resFrame,diff;
    Mat frontGray,afterGray;
    vector<vector<Point>>contours;

    Mat element = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));
    Mat element2 = cv::getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(20,20));
    int x,y,w,h;

    while (cap.read(frame))
    {
        count++;
        if(count == 1)
        {
            //保存第一帧
            temp = frame.clone();
            continue;
        }
        else {
            //绘制矩形 使用此帧
            resFrame = frame.clone();
            //1 灰度处理 目的 RGB三通道转灰度单通道 压缩到原图片三分之一大小
            cvtColor(temp,frontGray,CV_RGB2GRAY);
            cvtColor(frame,afterGray,CV_RGB2GRAY);
            //2 帧差处理 目的 找到帧与帧之间的差异(正在运动的物体)
            absdiff(frontGray,afterGray,diff);
            //3 二值化处理 目的 将灰度图继续识别转换为黑白分明的图像
            threshold(diff,diff,25,255,CV_THRESH_BINARY);
            //4 图像降噪
            //4-1 腐蚀处理 目的 去除白色噪点
            erode(diff,diff,element);
            //4-2 膨胀 目的 把白色区域变大
            dilate(diff,diff,element2);
            //5 提取关键点
            //5-1 查找特征点
            findContours(diff,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
            //qDebug()<<contours.size();
            //5-2 提取关键点
            vector<vector<Point>>contours_poly(contours.size());
            vector<Rect>boundRect(contours.size());
            //5-3 确定下四个点来用于框选目标物体
            int num=contours.size();
            for(int i = 0;i < num;i++)
            {
                approxPolyDP(Mat(contours[i]),contours_poly[i],3,true);
                //多边拟合
                boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours_poly[i]));
                x=boundRect[i].x;
                y=boundRect[i].y;
                w=boundRect[i].width;
                h=boundRect[i].height;
                //绘制矩形
                rectangle(resFrame,Point(x,y),Point(x+w,y+h),Scalar(0,0,255),2);
            }
        }
        temp = frame.clone();
        emit send2UI(frame,resFrame);
        msleep(1);
    }
}

主入口Qt窗口显示

#include "widget.h"
#include <QApplication>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication a(argc, argv);
    Widget w;
    w.show();

    return a.exec();
}

到此这篇关于Qt+OpenCV利用帧差法实现车辆识别的文章就介绍到这了,更多相关Qt OpenCV车辆识别内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！