基于qml创建最简单的图像处理程序（2）使用c++&qml进行图像处理

 《基于qml创建最简单的图像处理程序》系列课程及配套代码
基于qml创建最简单的图像处理程序（1）-基于qml创建界面
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基于qml创建最简单的图像处理程序（2）-使用c++&qml进行图像处理
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课程2附件
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基于qml创建最简单的图像处理程序（3）-使用opencv&qml进行图像处理
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课程3附件
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            qml实现了不错的界面，但是图像处理这块不是它强项，它能够提供的就是qimage这样的图像，对像素的处理就是对图像的处理，而最简单、最直接的方法就是使用c++的代码进行像素处理。

        这里就涉及到 c++&qml 联合程序设计的具体内容了。这方面涉及到的东西有点多，首先我们需要解决的是qml和c++的联合问题。当然我们在搭建这个框架的时候，可能会有比较多一些的问题—另一个方面，当框架搭建好了以后，使用起来会比较方便。

一、编写按钮触发事件

         现有的例子，已经实现了qml的界面，并且能够打开、显示一个新的图像；我们甚至为后面的图像处理预留了几个按钮的位置，下面我们首先就是要触发这些按钮的事件。

  //灰度效果d
        Button {
            text : "灰度";
            style : btnStyle;
            onPressedChanged : {
                busy.running = true;
              //  processor.process(fileDialog.fileUrl, ImageProcessor.Gray);
            }
        }
        //浮雕效果
        Button {
            text : "浮雕";
            style : btnStyle;
            onPressedChanged : {
                busy.running = true;
              //  processor.process(fileDialog.fileUrl, ImageProcessor.Emboss);
            }
        }
        //黑白效果
        Button {
            text : "黑白";
            style : btnStyle;
            onPressedChanged : {
                busy.running = true;
              //  processor.process(fileDialog.fileUrl, ImageProcessor.Binarize);
            }
        }

   

这个地方有一个小细节，那就是

onPressedChanged()

和

onClick()

的区别。这两者表示的都是“按下”这个事件，他们的不同在于onClick()要多了一个“按下后抬起”的动作。所以一般来说，对于桌面运用，click用的多一点，而对于Android， onPressedChanged多一点。

 

  二、触发图像处理算法

         我们可以看到上面代码中，每一种处理后面，都有一行注释，调用的是processor对象的一个函数，那么这个函数是从哪里来的了？它的定义来自这里

 

    //需要特别注意，这个组件来自imageprocessor这个类，通过这种方法进行集成
    ImageProcessor {
        id : processor;
        onFinished : {
            imageViewer.source = "file:///" +newFile;
        }
    }

它的意思是processor对象是ImageProcessor类的一个实例，那么ImageProcessor又是从哪里来的了？

它的定义来自于

中

//将c++中定义的类给接过来,在这个定义中，ImageProcessor是c++中函数名，GO.ImageProcessor是你在qml中使用的名称
qmlRegisterType <ImageProcessor >( "GO.ImageProcessor", 1, 0, "ImageProcessor");

 

其中qmlRegisterType是类的引入，类似dllimport之类，而

< ImageProcessor >

和

"ImageProcessor"

一般来说，都是来自于你的c++的函数名称；而

"GO.ImageProcessor"

是你在qml中的头文件.

 

此外，1,0是你的版本号。

 

所以这个地方有两个头文件，在main.cpp中，引入

 

# include "imageProcessor.h"

而在 qml中，这样引入

 

import GO.ImageProcessor 1. 0

 

那么我们在这里主要讨论的就是如何从c++中将行数引接过来的。

 

 三 、C++中具体算法实现

         那我们就来看c++类中的 ImageProcessor  是如何实现的，它的代码地址来自：

 

 

它的原型为：

void process(QString sourceFile, ImageProcessor : :ImageAlgorithm algorithm)
{
QFileInfo fi(sourceFile);
QString destFile = QString( "%1/%2_%3").arg(m_tempPath).arg(( int)algorithm).arg(fi.fileName());
AlgorithmRunnable *r = new AlgorithmRunnable(sourceFile,destFile,algorithm, this);
m_runnables.append(r);
r - >setAutoDelete( false);
QThreadPool : :globalInstance() - >start(r);
}

 

它设定了一系列参数，主要是创建了AlgorithmRunnalbe,然后通过 QThreadPool 打开新线程运行算法。那么主要的函数体在 AlgorithmRunnable 中的。由于涉及到较多的具体内容，这里不展开说明，大家可以参考全部代码。

我们关注的是图像处理函数，在这个项目中实现了以下内容：

 

//具体的图像处理算法,注意图片处理的结果直接保存到了destFile中去//
static void _gray(QString sourceFile, QString destFile)
{
    QImage image(sourceFile);
    if(image.isNull())
    {
        qDebug() << "load " << sourceFile << " failed! ";
        return;
    }
    qDebug() << "depth - " << image.depth();

    int width = image.width();
    int height = image.height();
    QRgb color;
    int gray;
    for( int i = 0; i < width; i ++)
    {
        for( int j = 0; j < height; j ++)
        {
            color = image.pixel(i, j);
            gray = qGray(color);
            image.setPixel(i, j, qRgba(gray, gray, gray, qAlpha(color)));
        }
    }

    image.save(destFile);
}

static void _binarize(QString sourceFile, QString destFile)
{
    QImage image(sourceFile);
    if(image.isNull())
    {
        qDebug() << "load " << sourceFile << " failed! ";
        return;
    }
    int width = image.width();
    int height = image.height();
    QRgb color;
    QRgb avg;
    QRgb black = qRgb( 0, 0, 0);
    QRgb white = qRgb( 255, 255, 255);
    for( int i = 0; i < width; i ++)
    {
        for( int j = 0; j < height; j ++)
        {
            color = image.pixel(i, j);
            avg = (qRed(color) + qGreen(color) + qBlue(color)) / 3;
            image.setPixel(i, j, avg > = 128 ? white : black);
        }
    }
    image.save(destFile);
}

static void _emboss(QString sourceFile, QString destFile)
{
    QImage image(sourceFile);
    if(image.isNull())
    {
        qDebug() << "load " << sourceFile << " failed! ";
        return;
    }
    int width = image.width();
    int height = image.height();
    QRgb color;
    QRgb preColor = 0;
    QRgb newColor;
    int gray, r, g, b, a;
    for( int i = 0; i < width; i ++)
    {
        for( int j = 0; j < height; j ++)
        {
            color = image.pixel(i, j);
            r = qRed(color) - qRed(preColor) + 128;
            g = qGreen(color) - qGreen(preColor) + 128;
            b = qBlue(color) - qBlue(preColor) + 128;
            a = qAlpha(color);
            gray = qGray(r, g, b);
            newColor = qRgba(gray, gray, gray, a);
            image.setPixel(i, j, newColor);
            preColor = newColor;
        }
    }
    image.save(destFile);
}
//END 具体的图像处理算法,注意图片处理的结果直接保存到了destFile中去//

 

 

甚至不用去看算法的实现（因为最后我们肯定是要使用OpenCV来做图像处理的），这3个图像处理的函数都是非常统一的

 

static  void _binarize(QString sourceFile, QString destFile)

 

比如返回类型为void,第一个参数为输入图像，第二个参数为输出图片。从这里也可以看出，在我们这个项目中，是通过地址（而不是内存）来传递数据的。如果我们想要添加新的算法，修改现有算法，直接修改这几个函数、添加相关界面就可以。

 

而下一步，最关键的一步，也是原书例子没有实现的，就是添加OpenCV的代码，使用它来替代进行图像处理。

 

 

来自为知笔记(Wiz)

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