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C++ Opencv 蓝图01（进阶版）

news 2025/11/2 8:25:37

先导约定（贯穿每周）

Week 0｜项目 0：Qt+OpenCV 通用桌面脚手架

Week 1｜项目 1：多源采集与录像器（本地/USB/RTSP）

Week 2｜项目 2：图像增强工作台（批处理）

Week 3｜项目 3：相机标定与畸变矫正

Week 4｜项目 4：运动目标检测与追踪（安防入门）

Week 5｜项目 5：特征点拼接与全景生成

Week 6｜项目 6：移动端文档扫描仪（桌面版）

Week 7｜项目 7：工业零件表面缺陷检测（传统方法）

Week 8｜项目 8：人脸检测与关键点（合规演示）

Week 9｜项目 9：通用目标检测（YOLO/ONNX）

Week 10｜项目 10：多摄像头 RTSP 矩阵与回放

Week 11｜项目 11：多目标跟踪与计数（SORT/OC‑SORT）

Week 12｜项目 12：条码/二维码/工单识别

Week 13｜项目 13：车道线与车牌基础管线（经典+轻量 DNN）

Week 14｜项目 14：零售客流分析平台（热力图/停留）

Week 15｜项目 15（Capstone）：“可配置视觉平台”产品化

能力地图与递进关系

工程化要点（强烈建议边做边固化）

通用 CMake 与代码骨架（节选）

学习与数据建议

如何使用这份计划

先导约定（贯穿每周）

工具链：C++20、CMake ≥ 3.22、Qt 6（或 5）、OpenCV 4.x（含 contrib）、vcpkg/conan、spdlog、fmt、yaml-cpp、GoogleTest、OpenMP（或 TBB）、Git。
工程底座（通用）
- 目录：app/ (Qt UI), core/ (cv 算法管线), io/ (Camera/RTSP/文件), models/ (DNN), configs/, data/, tests/, scripts/, cmake/
- 通用能力：日志（spdlog）、配置（YAML）、参数化 pipeline、单元测试、基准测试、Crash 日志与异常兜底、打包（CPack 或 windeployqt/macdeployqt）、CI（本地 GitHub Actions 模板）。
标准周节奏
- D1 启动会/PRD & 设计；D2 数据/IO/可视化骨架；D3 核心算法 baseline；D4 与 Qt UI 联调；D5 测试与指标；D6 打包与文档 Demo；D7 复盘沉淀。
通用验收线（每周）
- 可运行的 GUI/CLI 可执行文件 + 样例配置；≥ 5 个单元测试；README（含依赖、运行、性能、Known Issues）；可重现的输入/输出；关键指标（FPS/精度/延迟/内存）明示。

Week 0｜项目 0：Qt+OpenCV 通用桌面脚手架

场景：后续所有项目的基座
目标：一键拉起摄像头/读图、左侧参数面板、中心预览、右侧日志；YAML 配置与日志滚动；最小单元测试框架
关键技术：CMake+vcpkg、Qt Widgets/Concurrent、OpenCV core/highgui/imgproc、spdlog、yaml-cpp、GTest
任务清单：

初始化仓库与 CMake Presets；2) 第三方依赖接入；3) cv::Mat ↔ QImage 转换；4) 视频帧获取与异步刷新（QThread/QtConcurrent）；
YAML 配置读取与参数热更新；6) spdlog 日志滚动与级别；7) 示例测试（I/O 与配置）；8) CPack 打包或 windeployqt。
交付物/验收：启动 1s 内；本地/USB 摄像头 720p 预览 ≥ 25 FPS；崩溃不丢日志；README 可一键跑通。

Mat → QImage 提示：BGR→RGB、步长对齐、8UC1/3/4 分支，避免拷贝（QImage(data, w,h, step, Format) + 深拷贝时机）。

Week 1｜项目 1：多源采集与录像器（本地/USB/RTSP）

场景：企业视频前端采集与证据留存
目标：支持文件/USB/RTSP；预览、截图、录像、时间水印
关键技术：VideoCapture/VideoWriter、环形缓冲、断线重连
任务：多源统一抽象；RTSP 心跳与重连；可选择编码（MJPG/H264）；时间/ROI 水印；异常弹窗与重试策略；写入性能基准。
验收：1080p 文件写入 ≥ 20 FPS；RTSP 断线自动恢复（≤5s）；录像文件分段切片（大小/时长）。

Week 2｜项目 2：图像增强工作台（批处理）

场景：质检/文档/医学预处理
目标：滤波、去噪、锐化、对比度（CLAHE）、批量处理与前后对比
关键：imgproc 滤波、直方图、批处理队列、多线程
任务：可插拔 Filter 接口；参数热更新；目录批处理与进度条；处理前后对比视图；处理缓存（避免重复）；性能日志。
验收：处理 500 张 2MP 图像＜ 90s；参数变动立即生效；导出报告（CSV/JSON）。

Week 3｜项目 3：相机标定与畸变矫正

场景：工业相机、机器手臂、AR
目标：棋盘格标定、内参外参求解、实时矫正
关键：calib3d（findChessboardCorners、calibrateCamera、undistort）
任务：标定数据采集与质量评分；YAML 存储；实时 undistort 预览；ROI 保真；畸变后渲染裁剪策略。
验收：重投影误差 ≤ 0.5~0.8 像素；1080p 实时矫正 ≥ 25 FPS。

Week 4｜项目 4：运动目标检测与追踪（安防入门）

场景：看护/周界/异常闯入
目标：背景建模+前景掩膜+轮廓/质心跟踪
关键：BackgroundSubtractorMOG2/KNN、形态学、CSRT/KCF Tracker
任务：动态阈值与阴影抑制；最小外接矩形与轨迹；ROI 掩膜；误报抑制（面积/持续帧数）；告警截图与录像。
验收：静态场景误报 ≤ 3/min；延迟 ≤ 200ms；总吞吐 720p ≥ 25 FPS。

Week 5｜项目 5：特征点拼接与全景生成

场景：地图/展厅/巡检记录
目标：自动拼接与曝光补偿，导出大图
关键：ORB/SIFT 特征、Stitcher、RANSAC、羽化融合
任务：多图读入→配准→裁剪→融合；失败重试策略；重叠区检测；拼接质量评分（匹配内点率）。
验收：5 张 12MP 照片拼接≤ 15s；接缝可见度评分＜阈值；失败有可读原因。

Week 6｜项目 6：移动端文档扫描仪（桌面版）

场景：合同/票据入库
目标：透视校正、背景去除、二值化、OCR
关键：边缘/轮廓、四点透视、Otsu、自适应阈值、Tesseract/（或集成第三方 OCR）
任务：页面检测与矫正；批量导入/导出 PDF；文本区域高亮；语言包管理；字段后处理（正则）。
验收：A4 扫描 OCR 字符正确率 ≥ 90%（清晰样本）；批量 200 页处理＜ 5 分钟。

Week 7｜项目 7：工业零件表面缺陷检测（传统方法）

场景：金属/塑料件划痕、污渍
目标：图像均一化→阈值/纹理→缺陷区域→出报告
关键：光照补偿、形态学、filter2D/LBP、连通域过滤
任务：采集基线与良品模板；区域特征（面积/长宽比/纹理能量）；OK/NOK 判定与批量报表；可视化染色图。
验收：良品误检率 ≤ 2%；NOK 检出率 ≥ 95%（自建小数据集）；吞吐 ≥ 10 张/秒（2MP）。

Week 8｜项目 8：人脸检测与关键点（合规演示）

场景：门禁/访客流量统计（学习用）
目标：DNN 人脸检测 + 5 关键点；基础遮挡/口罩鲁棒
关键：OpenCV DNN（ONNX 模型加载）、NMS、几何对齐
任务：模型加载与推理；批量图片/摄像头；隐私遮挡（打码/遮脸）；处理日志与抽样留存；合规提示（本地处理、授权采集）。
验收：720p 实时 ≥ 20 FPS（CPU）或 ≥ 30 FPS（可用 GPU/OpenVINO 可选）；误检/漏检样例分析页。

合规提醒：仅限授权、测试环境；提供“隐私模式”开关与数据最小化选项。

Week 9｜项目 9：通用目标检测（YOLO/ONNX）

场景：仓储/安防/工厂多类检测
目标：加载通用检测模型，完成推理、可视化与指标评估
关键：OpenCV DNN、预后处理（归一化、NMS、尺度还原）、多线程流水线
任务：ONNX 模型配置化；Batch/Stream 两种入口；NMS/置信度可调；COCO 子集评估（mAP@0.5）；性能剖析（吞吐/延迟）。
验收：1080p 单流实时 ≥ 20 FPS（CPU 优化后或轻量模型）；评估脚本能复现实验结果。

Week 10｜项目 10：多摄像头 RTSP 矩阵与回放

场景：门店/产线/园区
目标：多路并行拉流、自动重连、网格墙显示、回看
关键：连接池、异步 I/O、环形缓冲（最近 N 分钟）、时间戳对齐
任务：多路并发安全与限流；延迟监控；磁盘配额管理；一键导出最近 X 分钟视频；断网/恢复策略。
验收：8 路 720p 稳定预览；单路丢包场景自动恢复；平均延迟 ≤ 300ms。

Week 11｜项目 11：多目标跟踪与计数（SORT/OC‑SORT）

场景：客流/车流统计
目标：检测→跟踪→越线计数→报表
关键：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、IOU/NMS、越线逻辑
任务：与 Week 9 模型对接；轨迹管理与 ID 重置；越线区域编辑；CSV/SQLite 落库；日报/周报可视化。
验收：检测+跟踪稳定 ID 保持率 ≥ 80%；计数误差 ≤ ±5%。

Week 12｜项目 12：条码/二维码/工单识别

场景：仓储/产线追溯
目标：一体化扫码（多标准）+ OCR 辅助
关键：ZXing-cpp 集成、图像增强、定位框稳定
任务：动/静态扫码；弱光/模糊增强；批量目录识别；识别质量得分；与工单号校验（正则/校验位）。
验收：常见码制识别率 ≥ 98%；均值响应 ≤ 100ms/张。

Week 13｜项目 13：车道线与车牌基础管线（经典+轻量 DNN）

场景：园区/停车场
目标：车道线（Canny+Hough/多项式拟合）+ 车牌检测/识别
关键：ROI 透视、颜色/边缘融合、轻量检测模型 + OCR
任务：白天/夜晚两套参数集；车速/方向约束；输出车牌列表与时间戳；误报抑制。
验收：白天检测率 ≥ 95%，夜间 ≥ 85%；误报率 ≤ 3%。

Week 14｜项目 14：零售客流分析平台（热力图/停留）

场景：零售/展馆
目标：检测+跟踪→轨迹→停留/热力图
关键：栅格热力图、轨迹聚类、匿名化（只保留轨迹）
任务：多 ROI；停留阈值与热力渲染；日/周/月报；导出 PNG/PDF；数据匿名策略与可开关。
验收：多 ROI 计数/停留曲线稳定；24h 持续运行无内存泄漏（valgrind/ASan 过检）。

Week 15｜项目 15（Capstone）：“可配置视觉平台”产品化

场景：把以上能力“拼装”为企业可落地的小平台
目标：模块化插件（采集/前处理/模型/后处理/可视化/存储），一体化安装包
关键：插件接口（抽象类+工厂）、配置模板库、健康检查、崩溃重启、日志采集、Release 版调优
任务：

架构：可插拔 Pipeline（JSON/YAML 描述图），热加载；
运维：日志分级、旋转、指标上报（本地 CSV/Prom 格式）；
体验：向导式配置、模板（安防/质检/客流）；
质量：自动化测试矩阵（Win/Linux）、打包脚本、版本号/变更日志。
验收：
30 分钟内从零到“某模板”可运行；
关键路径 ≥ 25 FPS（1080p 单流）；
崩溃自动拉起；
文档齐全（安装、使用、排障、二开指南）。

能力地图与递进关系

I/O 与可视化（W0–W2）→ 几何/标定（W3）→ 检测/跟踪/分割（W4–W7）→ DNN 推理（W8–W11）→ 行业管线（W12–W14）→ 产品化（W15）

工程化要点（强烈建议边做边固化）

性能基线：统一测速宏与统计（FPS/延迟/CPU/内存）；关键算子加 cv::setNumThreads/UMat 或 OpenMP。
稳定性：所有 I/O 包装重试与超时；RTSP 断线→指数回退；异常栈写入日志。
可配置：所有阈值/模型/路径/编码放入 YAML，并提供“导入/导出配置”按钮。
测试：图像 Golden‐file 对比、数值近似断言；DNN 前后处理边界值；CI 只跑轻量用例。
可观测：日志 + 指标（CSV/Prom），Debug 叠加调试层（框、轨迹、掩膜）。
安全与合规：隐私数据默认本地化，遮挡/匿名化选项，用户授权记录。

通用 CMake 与代码骨架（节选）

cmake_minimum_required(VERSION 3.22)
project(cvqt_base LANGUAGES CXX)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)find_package(Qt6 REQUIRED COMPONENTS Widgets Concurrent)
find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(spdlog REQUIRED)
find_package(yaml-cpp REQUIRED)
find_package(GTest REQUIRED)add_executable(vision_appapp/main.cppapp/MainWindow.cppcore/Pipeline.cppio/VideoSource.cpp
)
target_link_libraries(vision_appPRIVATE Qt6::Widgets Qt6::Concurrent ${OpenCV_LIBS} spdlog::spdlog yaml-cpp GTest::gtest)

// Mat ↔ QImage (节选)
static QImage matToQImage(const cv::Mat& m){switch (m.type()) {case CV_8UC1:  return QImage(m.data,m.cols,m.rows,int(m.step),QImage::Format_Grayscale8).copy();case CV_8UC3: {cv::Mat rgb; cv::cvtColor(m, rgb, cv::COLOR_BGR2RGB);return QImage(rgb.data,rgb.cols,rgb.rows,int(rgb.step),QImage::Format_RGB888).copy();}case CV_8UC4:  return QImage(m.data,m.cols,m.rows,int(m.step),QImage::Format_ARGB32).copy();default:       return {};}
}