一、引言

在当今数字化飞速发展的时代，计算机视觉技术的应用日益广泛，已然成为众多领域中不可或缺的一部分。而 OpenCV 作为一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，更是发挥着举足轻重的作用。它涵盖了图像处理、特征提取、目标检测、运动分析、人脸识别等极为广泛的功能，从最基本的读写图片、降噪滤波、边缘检测，到复杂的行人检测、人脸识别、文本识别等，都能轻松应对。例如在视频监控领域，OpenCV 可通过识别和分析视频中的运动信息，实现实时预警、跟踪目标，提高监控系统的智能化水平；在人机交互方面，其人脸识别功能助力实现人脸解锁、智能语音助手等便捷方式；自动驾驶领域中，也依靠它的目标检测和运动分析功能保障行驶的安全与高效；甚至在医学影像分析上，能帮助医生更准确高效地诊断病情。
与此同时，QT 作为跨平台的 C++ 图形用户界面库，有着丰富的控件库以及高效的信号槽机制等诸多优势，能够帮助开发者打造出美观且易用的界面，让用户交互变得更加便捷高效。
当我们把 OpenCV 和 QT 5.14.1 结合起来时，更是能碰撞出奇妙的火花。OpenCV 负责强大的底层算法运算，QT 5.14.1 则完成上层的应用接口搭建，二者相辅相成，不仅可以简化开发流程，还能提升开发效率，拓展应用的功能与适用范围。然而，要想充分发挥它们结合的优势，首先就需要搭建好对应的开发环境。接下来，我们就详细地介绍一下 QT 5.14.1 搭建 OpenCV 环境的具体步骤，帮助大家顺利迈出开发的第一步，开启计算机视觉应用开发的精彩之旅。

二、准备工作

（一）软件下载

• QT 5.14.1：可以从 QT
  官方网站（https://download.qt.io/archive/qt/5.14.1/）下载对应版本的安装包，根据操作系统选择合适的版本，如 Windows 系统下的 qt-opensource-windows-x86-5.14.1.exe。
• OpenCV：推荐使用 OpenCV 4.0 及以上版本，以获取更好的性能和更多的功能支持。从 OpenCV 官方网站（https://opencv.org/releases/）下载相应版本的源代码或预编译库，例如
  opencv-4.5.0-vc14_vc15.exe（适用于 Windows 且与 Visual Studio 编译器兼容）。
• CMake：这是一个跨平台的安装工具，用于构建 OpenCV 库。可从 CMake 官方网站（https://cmake.org/download/）下载，如 cmake-3.20.0-win64-x64.msi（Windows 64 位版本）。

（二）系统环境确认

• 操作系统：确保使用的是 Windows 7 及以上版本，建议使用 Windows 10，以保证系统的稳定性和兼容性。
• 硬件配置：处理器建议选用 Intel Core i5 及以上，内存至少 4GB（推荐 8GB 或更高），硬盘空间需预留足够空间用于安装 QT、OpenCV 及相关工具，建议至少 10GB 以上可用空间，显卡最好支持 OpenGL 3.0 及以上版本，以确保良好的图形处理性能。

三、安装 QT 5.14.1

（一）安装包下载与运行

• 首先，从 QT 官方网站（https://download.qt.io/archive/qt/5.14.1/）下载 QT 5.14.1
  的安装包，根据您的操作系统选择合适的版本，如 Windows 系统下的 “qt-opensource-windows-x86-5.14.1.exe”。
• 下载完成后，双击运行安装包，进入安装向导。在安装过程中，您需要按照提示逐步操作：
  • 登录：如果您已有 QT 账号，可以登录；若没有账号，也可以选择跳过此步骤（在安装时断网可自动跳过登录步骤）。
  • 选择同意许可协议，点击 “Next”。
  • 选择安装目录：建议选择一个磁盘空间充足的位置，安装过程大约需要 3.2G 的空间。例如，您可以选择 “D:\Qt\5.14.1” 作为安装目录（具体路径可根据您的实际情况调整）。
  • 选择组件：这一步非常重要，建议至少勾选 “Qt Creator”（这是 QT 的集成开发环境，方便后续开发）、“MSVC 2017 64-bit”（如果您的系统是 64 位且使用 Visual Studio 编译器）以及 “Qt Charts”“Qt Multimedia” 等常用组件，以满足不同的开发需求。当然，如果您不确定具体需要哪些组件，可以先选择默认的全部安装，后续也可以通过维护工具进行组件的添加或删除。
  • 点击 “Install” 开始安装，等待安装过程完成。

（二）环境变量配置

• 安装完成后，需要将 QT 的相关路径添加到系统环境变量中，以便系统能够识别 QT 的命令和工具。以下是具体步骤：
  • 在 Windows 系统中，右键点击 “此电脑”，选择 “属性”。
  • 在弹出的窗口中，点击 “高级系统设置”。
  • 在 “系统属性” 窗口的 “高级” 选项卡下，点击 “环境变量” 按钮。
  • 在 “系统变量” 列表中，找到 “Path” 变量，点击 “编辑”。
  • 在 “编辑环境变量” 窗口中，点击 “新建”，将 QT 的安装目录下的 “bin” 文件夹路径添加进去，例如 “D:\Qt\5.14.1\mingw73_64\bin”（如果您使用的是 MinGW 编译器）或
    “D:\Qt\5.14.1\msvc2017_64\bin”（如果您使用的是 MSVC 编译器）。注意，这里的路径要根据您实际的安装情况进行填写。
  • 依次点击 “确定” 关闭各个窗口，完成环境变量的配置。

配置完成后，您可以在命令提示符（CMD）中输入 “qmake -v” 命令来验证 QT 是否安装成功。如果成功安装，将显示 QT 的版本信息等相关内容，这表明您的系统已经能够正确识别 QT 的命令，为后续的开发工作做好了准备。

四、OpenCV 安装与配置

（一）下载与解压

• 前往 OpenCV 官方网站（https://opencv.org/releases/），依据系统及开发需求挑选合适版本的 OpenCV 进行下载，如 Windows 系统可选择 “opencv-4.5.0-vc14_vc15.exe”（此版本适用于与 Visual Studio 编译器配合使用）。
• 下载完成后，运行安装程序，在安装过程中，可将 OpenCV 解压至指定目录，例如 “D:\OpenCV\4.5.0”，以便后续操作中能便捷地找到相关文件。

（二）使用 CMake 生成项目文件

• 打开 CMake 软件，在 “Where is the source code” 一栏中选定 OpenCV 的源文件目录，即之前解压的 OpenCV 文件夹下的 “sources” 目录，例如 “D:\OpenCV\4.5.0\sources”。
• 在 “Where to build the binaries” 处指定一个用于存放编译后文件及中间文件的目录，建议新建一个文件夹，如 “D:\OpenCV\4.5.0\build”。
• 点击 “Configure” 按钮，此时会弹出一个对话框，根据您的编译器类型进行选择，如使用 Visual Studio 2019，可选择 “Visual Studio 16 2019”，并依据系统架构选择 “x64” 或 “x86”，然后点击 “Finish”。CMake 开始进行配置过程，这可能需要一些时间，期间可能会出现一些红色的错误提示，这是因为某些依赖项未找到或配置不正确。
• 配置完成后，在 CMake 的界面中，找到 “BUILD_opencv_world” 选项并勾选，它会将 OpenCV 的各个模块编译成一个单独的库文件，方便后续使用。再次点击 “Configure”，等待配置完成，直到界面中不再出现红色错误提示。
• 最后，点击 “Generate” 按钮，生成用于编译 OpenCV 的项目文件，成功后即可关闭 CMake。

（三）编译与安装

• 使用 Visual Studio 或其他您选择的编译器打开之前由 CMake 生成的项目文件，通常位于
  “D:\OpenCV\4.5.0\build” 目录下，找到对应的解决方案文件（.sln）并双击打开。
• 在编译器中，将编译模式调整为 “Release”（如果您需要发布版本的库文件；如果是用于调试，则选择 “Debug” 模式），然后选择 “生成” 菜单中的 “生成解决方案” 选项，开始编译 OpenCV 库文件。编译过程可能会持续较长时间，具体时长取决于您的计算机性能。
• 编译成功后，找到 “INSTALL” 项目（通常在解决方案资源管理器中），右键点击并选择 “生成”，这将把编译好的 OpenCV 库文件、头文件以及其他相关文件安装到指定的目录下，默认安装目录为 “D:\OpenCV\4.5.0\install”（如果在 CMake 配置过程中未修改安装路径）。

至此，OpenCV 已成功安装并配置完成，接下来就可以在 QT 5.14.1 项目中使用 OpenCV 库进行开发了。

五、在 QT 项目中配置 OpenCV

（一）创建 QT 项目

• 打开 QT Creator，点击 “File” 菜单，选择 “New File or Project” 选项，弹出新建项目向导。
• 在向导中，选择 “Qt Widgets Application”（这是一个常用的基于部件的窗体 界面程序模板），点击 “Choose” 按钮。
• 接着，为项目命名（例如 “OpenCV_QT_Project”）并选择项目保存的位置（建议选择一个无中文、无空格且容易找到的路径），然后点击 “Next”。
• 在 “Kit Selection” 页面，确保选择了之前安装的 QT 5.14.1 版本对应的编译器（如 “Desktop Qt 5.14.1 MinGW 64-bit”），点击 “Next”。
• 在 “Class Information” 页面，保持默认的基类（如 “QMainWindow”），点击 “Next”，然后点击 “Finish” 完成项目创建。此时，QT Creator 会生成一个基础的项目结构，包括.pro 文件、源文件（.cpp）、头文件（.h）和界面文件（.ui）等。

（二）项目文件.pro 配置

• 在 QT Creator 的项目视图中，找到并双击打开项目的.pro 文件，在文件末尾添加以下几行代码：

# 添加OpenCV的头文件路径
INCLUDEPATH += D:/OpenCV/4.5.0/install/include
INCLUDEPATH += D:/OpenCV/4.5.0/install/include/opencv2

# 添加OpenCV的库文件路径（根据实际安装路径和编译模式进行调整）
win32:CONFIG(release, debug|release):{
    LIBS += -LD:/OpenCV/4.5.0/install/x64/mingw/lib/
    LIBS += -lopencv_world450
}
else:win32:CONFIG(debug, debug|release):{
    LIBS += -LD:/OpenCV/4.5.0/install/x64/mingw/lib/
    LIBS += -lopencv_world450d
}

• 上述代码中，INCLUDEPATH 用于指定 QT 项目寻找 OpenCV 头文件的路径，确保项目能够找到 opencv.hpp 等头文件，从而正确识别和使用 OpenCV 的函数和数据结构。LIBS 则用于指定 OpenCV 库文件的路径和需要链接的库文件名，-L 表示库文件的路径，-l 表示要链接的库文件，这里的 opencv_world450（或 opencv_world450d，d 表示 debug 版本）是在 OpenCV 编译过程中生成的库文件名，它包含了 OpenCV 的各个模块，方便在项目中进行链接和使用。注意，路径中的 D:/OpenCV/4.5.0/install 应根据您实际的 penCV 安装路径进行修改，如果您使用的是其他版本的 OpenCV 或者安装路径不同，都需要相应地调整这些路径。

完成上述配置后，QT 项目就能够成功找到并使用 OpenCV 库了，接下来就可以在项目中编写代码，调用 OpenCV 的强大功能来实现各种计算机视觉任务，如图像处理、目标检测、特征提取等。例如，可以在 main.cpp 文件中添加以下代码来测试 OpenCV 是否配置成功：

#include <QApplication>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication a(argc, argv);

    // 读取一张图片（请确保路径正确）
    cv::Mat img = cv::imread("D:/test_image.jpg");
    if (img.empty())
    {
        return -1;
    }

    // 显示图片（这里使用 OpenCV 的 imshow 函数，实际应用中可将图片转换为 QT 可显示的格式进行显示）
    cv::imshow("Image", img);
    cv::waitKey(0);

    return a.exec();
}

这段代码使用 OpenCV 的 imread 函数读取一张图片，如果图片读取成功，则使用 imshow 函数显示该图片，并通过 waitKey 函数等待用户按键关闭窗口。如果程序能够成功运行并显示出图片，说明 QT 项目中 OpenCV 的配置已经成功，您可以继续在项目中深入开发各种计算机视觉应用。

六、测试环境搭建是否成功

以下提供一段简单的代码示例，用于测试 OpenCV 环境是否在 QT 项目中成功搭建：

#include <QApplication>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication a(argc, argv);

    // 读取一张图片（请确保路径正确）
    cv::Mat img = cv::imread("D:/test_image.jpg");
    if (img.empty())
    {
        return -1;
    }

    // 显示图片（这里使用OpenCV的imshow函数，实际应用中可将图片转换为QT可显示的格式进行显示）
    cv::imshow("Image", img);
    cv::waitKey(0);

    return a.exec();
}

在上述代码中，首先使用cv::imread函数尝试读取一张指定路径下的图片。如果图片读取成功，即img不为空，接着使用cv::imshow函数将图片显示出来，并通过cv::waitKey(0)等待用户按键操作，防止窗口一闪而过。若程序能够顺利运行并弹出显示图片的窗口，就表明 OpenCV 环境在 QT 项目中已经成功搭建，开发者可以在此基础上进一步利用 OpenCV 的丰富功能进行更复杂的计算机视觉任务开发，比如图像的滤波、特征提取、目标检测等；若程序运行出错，无法显示图片，则需要仔细检查之前的 OpenCV 安装和 QT 项目配置步骤，查看是否存在路径设置错误、库文件链接失败等问题。

七、常见问题与解决方法

在 QT 5.14.1 搭建 OpenCV 环境的过程中，可能会遇到各种各样的问题，以下是一些常见问题及其解决方法：

• 编译错误：
  • “undefined reference to…”：这类错误通常是由于库文件链接不正确导致的。首先检查项目的.pro 文件中，OpenCV 库文件的路径和名称是否正确设置。确保LIBS变量中的路径与实际的 OpenCV 库文件路径一致，并且库文件名没有拼写错误。例如，如果在LIBS中写的是-opencv_world450，但实际安装的是opencv_world451，就会出现这种错误。此时，需要将LIBS中的库文件名修改为正确的版本号。
  • “fatal error: opencv2/opencv.hpp: No such file or directory”：这表明编译器无法找到OpenCV 的头文件。需要检查INCLUDEPATH变量中是否正确设置了 OpenCV 头文件的路径。如果路径中存在中文、空格或者拼写错误，都可能导致编译器无法找到头文件。确保路径指向 OpenCV 安装目录下的include文件夹，并且该文件夹中包含opencv2文件夹和opencv.hpp等头文件。
• 链接错误：
  • “error: file not recognized: File format not recognized”：此错误一般是因为penCV 编译文件版本和 QT 项目版本不匹配造成的。比如，如果 OpenCV 是用 64 位编译器编译的，而 QT 项目选择了 32 位编译器，就会出现这种情况。此时，需要确保 OpenCV 和 QT 项目的编译器版本一致，即如果 OpenCV 是 64 位的，QT 项目也应选择 64 位的编译器（如 “Desktop Qt 5.14.1 MinGW 64-bit”）。
• 环境变量问题：
  • “程序运行时提示找不到 dll 文件”：这可能是因为没有将 OpenCV 的bin目录添加到系统环境变量中，或者添加后没有重新启动计算机使环境变量生效。解决方法是将 OpenCV 安装目录下的bin文件夹路径（例如 “D:\OpenCV\4.5.0\install\x64\mingw\bin”）添加到系统环境变量的 “Path” 变量中，然后重新启动计算机。
  • “在 CMake 配置过程中出现关于 Python 路径的错误”：如果在 CMake 配置 OpenCV 时，出现与 Python 相关的错误，可能是因为 Python 的安装路径中含有中文。建议卸载ython，重新安装到一个无中文的路径下，并确保在安装过程中勾选了 “Add Python to PATH” 选项，将 Python 添加到系统环境变量中。

如果在搭建过程中遇到其他问题，可以仔细查看编译器的错误提示信息，通常这些信息会给出一些线索，帮助定位问题所在。同时，也可以在相关的技术论坛（如 Stack Overflow、CSDN 等）上搜索类似问题的解决方案，或者向同行请教，以解决遇到的困难，顺利完成 QT 5.14.1 与 OpenCV 环境的搭建，开启计算机视觉项目的开发之旅。

八、总结与展望

通过以上详细的步骤，我们成功搭建了 QT 5.14.1 与 OpenCV 的开发环境。这一过程虽然可能会遇到一些问题，但只要按照步骤仔细操作，并参考常见问题的解决方法，就能够顺利完成搭建，为后续的计算机视觉应用开发奠定坚实的基础。
随着技术的不断发展，计算机视觉在智能安防、自动驾驶、医疗影像分析、工业检测等众多领域的应用将越来越广泛和深入。掌握 QT 与 OpenCV 的开发技能，将为开发者打开一扇通向这些前沿领域的大门，创造出更多具有创新性和实用性的应用程序。希望读者能够在这个基础上，不断探索和实践，充分发挥自己的创造力，为推动计算机视觉技术的发展贡献自己的力量，在这个充满机遇和挑战的领域中取得丰硕的成果，开创属于自己的精彩篇章。