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：
// 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：
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：
// 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。
// 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 ℑ 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：
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：
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：
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：
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：
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：
// 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：
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。
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