打造基于C++、Qt与OpenCV的超酷图像编辑器

基于C++与qt结合opencv编程的图像编辑器，可以完成：图像原尺寸打开，图像滚动图像文件自定义保存图像文件EXIF信息解析图像操作撤销/重做功能图像尺寸缩放/扩张图像旋转图像亮度调节图像对比度调节图像饱和度调节图像色温调节图像高光度调节

最近捣鼓了一个基于C++、Qt与OpenCV相结合的图像编辑器，感觉还挺有意思，今天就来跟大家分享分享。

一、图像原尺寸打开与滚动

在Qt中，我们可以利用QGraphicsView和QGraphicsScene来实现图像的显示与滚动。先看代码片段：

cpp 复制代码

// 创建场景和视图
QGraphicsScene *scene = new QGraphicsScene(this);
QGraphicsView *view = new QGraphicsView(scene);
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
if (image.empty()) {
    qWarning() << "Could not open or find the image";
    return;
}
// 将OpenCV的Mat转换为Qt的QImage
QImage qImage((const unsigned char*)(image.data),
              image.cols, image.rows,
              image.step, QImage::Format_RGB888).rgbSwapped();
// 添加图像到场景
QGraphicsPixmapItem *item = scene->addPixmap(QPixmap::fromImage(qImage));
// 设置视图属性
view->setScene(scene);
view->setDragMode(QGraphicsView::ScrollHandDrag);

这里首先创建了场景和视图，接着用OpenCV读取图像，然后巧妙地将cv::Mat格式转换为QImage格式，最后添加到场景并设置视图的拖动模式，这样就实现了图像原尺寸打开和滚动的功能。

二、图像文件自定义保存

OpenCV提供了方便的保存函数imwrite，结合Qt的文件对话框来选择保存路径，代码如下：

cpp 复制代码

QString filePath = QFileDialog::getSaveFileName(this, "Save Image", "", "Images (*.png *.jpg *.bmp)");
if (!filePath.isEmpty()) {
    cv::Mat image; // 假设已经有处理后的图像
    std::string savePath = filePath.toStdString();
    cv::imwrite(savePath, image);
}

这里通过Qt的QFileDialog获取保存路径，然后将其转换为std::string格式，再利用OpenCV的imwrite函数保存图像。

三、图像文件EXIF信息解析

解析EXIF信息需要用到一些额外的库，比如libexif。这里简单介绍下思路，先读取文件，然后解析其中的EXIF数据：

cpp 复制代码

// 假设已经安装并包含libexif库
ExifData *exif_data = exif_data_new_from_file("your_image.jpg");
if (exif_data) {
    ExifEntry *entry = exif_content_get_entry(exif_data->ifd[EXIF_IFD_EXIF], EXIF_TAG_DATETIME_ORIGINAL);
    if (entry) {
        char *dateTime = exif_entry_get_value(entry);
        qDebug() << "拍摄时间: " << QString::fromUtf8(dateTime);
    }
    exif_data_unref(exif_data);
}

这段代码利用libexif库从图像文件中提取拍摄时间的EXIF信息并打印出来。

四、图像操作撤销/重做功能

实现撤销/重做功能，可以使用命令模式。我们定义一个抽象的命令类，然后每个图像操作对应一个具体的命令类。

cpp 复制代码

// 抽象命令类
class ImageCommand {
public:
    virtual void execute() = 0;
    virtual void undo() = 0;
};
// 具体的亮度调节命令类
class BrightnessCommand : public ImageCommand {
public:
    BrightnessCommand(cv::Mat &img, int value) : image(img), brightnessValue(value) {}
    void execute() override {
        // 亮度调节逻辑，这里简单示例
        image.convertTo(image, -1, 1, brightnessValue);
    }
    void undo() override {
        // 撤销亮度调节逻辑，与调节逻辑相反
        image.convertTo(image, -1, 1, -brightnessValue);
    }
private:
    cv::Mat &image;
    int brightnessValue;
};

通过这种方式，将每个操作封装成命令，方便实现撤销和重做。

五、图像尺寸缩放/扩张

OpenCV的resize函数可以轻松实现图像尺寸的缩放和扩张：

cpp 复制代码

cv::Mat originalImage = cv::imread("your_image.jpg");
cv::Mat resizedImage;
// 缩放为原来的0.5倍
cv::resize(originalImage, resizedImage, cv::Size(), 0.5, 0.5, cv::INTER_LINEAR);

这里将图像缩放为原来的0.5倍，cv::INTER_LINEAR是插值方法，用于计算新像素值。

六、图像旋转

OpenCV通过仿射变换实现图像旋转：

cpp 复制代码

cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
cv::Point2f center(image.cols / 2.0, image.rows / 2.0);
cv::Mat rotationMatrix = cv::getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0);
cv::Mat rotatedImage;
cv::warpAffine(image, rotatedImage, rotationMatrix, image.size());

这段代码以图像中心为旋转点，顺时针旋转45度。

七、图像亮度、对比度、饱和度、色温、高光度调节

亮度调节

前面在撤销/重做功能中已经展示了简单的亮度调节方式，这里再详细说下。亮度调节本质就是对每个像素的RGB值进行加减操作：

cpp 复制代码

cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
int brightness = 50; // 假设增加50的亮度
cv::Mat adjustedImage;
image.convertTo(adjustedImage, -1, 1, brightness);

对比度调节

对比度调节可以通过改变像素值的范围来实现：

cpp 复制代码

cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
double contrast = 1.5; // 假设增加对比度
int brightness = 0;
cv::Mat adjustedImage;
image.convertTo(adjustedImage, -1, contrast, brightness);

饱和度调节

将图像转换到HSV颜色空间，调节S通道的值来改变饱和度：

cpp 复制代码

cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
cv::Mat hsvImage;
cv::cvtColor(image, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV);
std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(hsvImage, channels);
// 增加饱和度，这里简单乘以1.5
channels[1] = channels[1] * 1.5;
cv::Mat newHsvImage;
cv::merge(channels, newHsvImage);
cv::Mat adjustedImage;
cv::cvtColor(newHsvImage, adjustedImage, cv::COLOR_HSV2BGR);

色温调节

色温调节相对复杂些，通常需要构建颜色映射表来调整颜色。这里简单示例：

cpp 复制代码

// 简单的色温调节示例，通过调整RGB通道比例模拟色温变化
cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
cv::Mat adjustedImage = image.clone();
for (int i = 0; i < image.rows; ++i) {
    for (int j = 0; j < image.cols; ++j) {
        cv::Vec3b &pixel = image.at<cv::Vec3b>(i, j);
        int b = pixel[0];
        int g = pixel[1];
        int r = pixel[2];
        // 假设降低色温，增加蓝色通道比例
        b = static_cast<int>(b * 1.2);
        b = std::min(255, b);
        adjustedImage.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = b;
    }
}

高光度调节

高光度调节可以通过对图像进行直方图均衡化等方式实现：

cpp 复制代码

cv::Mat image = cv::imread("your_image.jpg");
cv::Mat grayImage;
cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::Mat equalizedImage;
cv::equalizeHist(grayImage, equalizedImage);
// 合并回彩色图像
std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(image, channels);
channels[0] = equalizedImage;
channels[1] = equalizedImage;
channels[2] = equalizedImage;
cv::Mat adjustedImage;
cv::merge(channels, adjustedImage);

通过这些功能的实现，我们打造了一个功能丰富的图像编辑器，结合C++的高效、Qt的界面友好以及OpenCV强大的图像处理能力，让图像处理变得更加有趣和灵活。希望大家也能从中获得一些启发，动手实现自己的图像编辑小工具。