在Linux操作系统上，编写带界面的图像处理程序，选择opencv+QT是一种很好的选择。GoQTtemplate3是我为编写Linux下图像处理程序实现的框架，希望能够为大家解决Linux环境下桌面图像处理程序，提供一些帮助。
一、基本环境构建
a、我们需要完整地安装QT。具体方法，是从网站上下载在线安装程序，并且直接安装
b、下载并且安装OpenCV
直接使用编译好的OpenCV类库
sudo apt-get install libcv-dev
sudo apt-get install libopencv-dev全部成功后在QT中进行相关配置：
安装完成之后，opencv相关的头文件被安装到/usr/include目录中，该目录是linux默认头文件查找路径。
修改配置文件：
编写相关代码
#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <QFileDialog>
using namespace cv;
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) : QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow){ ui->setupUi(this);}
MainWindow::~MainWindow(){ delete ui;}
void MainWindow::on_pushButton_clicked()
{
//第3个参数表示查找文件时从哪个目录开始，如果为"."的话，表示从该工程目录开始查找，最后那个参数的过滤器的名字之间
//要用空格，否则识别不出来
QString img_name = QFileDialog::getOpenFileName( this, tr("Open Image"), ".",tr("Image Files(*.png *.jpg *.jpeg *.bmp)"));
//toAscii()返回8位描述的string,为QByteArray,data()表示返回QByteArray的指针，QByteArray为字节指针
//现在已改为toLatinl函数
Mat src = imread( img_name.toLatin1().data());
cvtColor( src, src, CV_BGR2RGB );
QImage img = QImage( (const unsigned char*)(src.data), src.cols, src.rows, QImage::Format_RGB888 );
ui->label->setPixmap( QPixmap::fromImage(img) );
img_name.clear();
}实现以下效果：
注意，所有操作的目录都不要放在中文目录下面。能够正常显示出Lena，那么证明QT和OpenCV的环境都是配置正确了。
二、QT自己带的例子程序是重要参考
这段代码主要是基于QCamera实现了摄像头的抽象，由于是官方代码，实现过程中采用了较多的“信号、槽”的机制，还是很值的参考的。但是就图像处理这块而言，价值一般。
三、《qt5.9c++开发指南》例程序解析
这个程序最为重要的地方，就是实现了摄像头设备的枚举（当然QT官方的例子可能也实现了，但是不是非常明显）；在图像采集这块，同样采用的是QCamera。这段代码还有一个特点，就是实现了一个较为完善的界面模型。
// 创建 QCamera对象
QCameraInfo curCameraInfo=QCameraInfo::defaultCamera(); //获取缺省摄像头
ui->comboCamera->addItem(curCameraInfo.description());//摄像头描述
ui->comboCamera->setCurrentIndex(0);但是这段程序存在一个问题，就是只选择默认摄像头，实际上，我们需要获得的是所有摄像头，那么就必须对这段代码进行相关修改：
const QList<QCameraInfo> availableCameras = QCameraInfo::availableCameras();
for (const QCameraInfo &cameraInfo : availableCameras) {
ui->comboCamera->addItem(cameraInfo.description());//摄像头描述
}
ui->comboCamera->setCurrentIndex(0);
这样将非常方便后面的操作。
四、结合OpenCV功能，编写GoQTtemplate3
我们最终还是需要将OpenCV引入其中，因为这样才能够更方便我们进行图像处理操作。之前介
绍过的GoQTtemplate2就是实现了相关的功能。
需要说明的地方是，为了将摄像头选择功能加入目前平台，需要添加QCameraInfo.h，这个前提
是在.pro文件中，添加
multimedia类库。
并且将初始化程序加入其中
同时，我们在打开摄像头的时候，也要根据选择来进行打开。
同时需要添加错误控制，每次打开摄像头之前关闭之前的摄像头。具体内容可以参考代码。
五、备注
a、在程序的配置过程中，非常容易出现错误的一个问题为：：
/usr/bin/ld: cannot find -lxxx 这种情况是系统找不到对应的库文件，其中，-lxxx表示链接库文件 libxxx.so。
具体的解决方法是先用locat找到指定的lib文件，查看链接文件是否正确的指向了我们希望的lib，如果不是，用
ln -sf */libxxx.so.x */libxxx.so 指令修改它。
连接以后，输入ldconfig来让动态链接库供系统共享。
比如
b、如果出现视频窗口是黑屏的，怎么回事？
在Vmware Workstation的“虚拟机”->“虚拟机设置”->“USB控制器”下，查看“USB兼容性”，如果当前是“USB2.0”就修改为“USB3.0”，反之就修改为“USB2.0”。然后再在“虚拟机”->“可移动设备”下重新连接Camera，最好重新启动下即可。
感谢阅读至此，希望有所帮助。