迅为4412开发板图像识别项目-通过QT制作图形界面并调用百度AI进行图像识别（一）

开发板

转自迅为4412开发板项目实战教程

B站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV157411c7sc?p=7

硬件平台：iTOP-4412开发板

项目名称：图像识别项目

本文我们来学习利用QT构建一个图形界面并用QT调用百度AI的接口

一.添加arm编译套件

打开QT creator 点击Tools->Options

点击Build&run，并选择Compilers，如下图所示：

点击add，选择gcc->c，并在Compiler path 中选择2014.05编译器的gcc，名字起名为arm-linux-gcc，设置完成后点击apply

点击add，选择gcc->c，并在Compiler path 中选择2014.05编译器的g++，名字起名为arm-linux-g++，设置完成和后点击apply，如下图所示：

点击debuggers，选择add，在path路径里面我们选择2014.05的gdb，name起名为arm-linux-gdb，设置完成后点击apply，如下图所示：

我们把编译好的QT库拷贝到ubuntu的/opt路径下，并解压，如下图所示：

点击kits，然后点击add，在弹出来的name选项中，我们填写ARM，device type，设备类型我们选择桌面，Compiler C和C++我们选择我们刚刚添加的4.4.1的C和C++，Debugger我们选择我们刚刚添加的4.4.1的GDB，QT version我们选择我们刚刚在/opt下解压的qmake，设置完成之后我们点击apply并点击ok。如下图所示：

二.创建一个工程把添加环境变量

点击file->new file or prohect ，创建一个工程，如下图所示：

选择qt widgets

设置工程名称和存放路径，如下图所示：

编译套件选择我们刚刚添加的arm，设置好以后，点击next，如下图所示：

在弹出来的base class选项中，我们选择qwidget，设置好以后选择next，如下图所示：

点击finish，如下图所示：

这样我们这个工程就创建完成了，在添加环境变量之前，我们把我们编译的libv4l-0.6.4库拷贝到/usr/local/opencv-2.4.9/lib/下面，命令如下：

cp -r ./lib/* /usr/local/opencv-2.4.9/lib/

如下图所示：

我们点击pro文件，添加库的环境变量。环境变量如下：

INCLUDEPATH += /usr/local/curl/include /usr/local/json/include

/usr/local/openssl/include

/usr/local/opencv-2.4.9/include

/usr/local/opencv-2.4.9/include/opencv

/usr/local/opencv-2.4.9/include/opencv2

LIBS += /usr/local/curl/lib/libcurl.so.4.5.0

/usr/local/json/lib/libjsoncpp.so

/usr/local/openssl/lib/libssl.so.1.0.0

/usr/local/openssl/lib/libcrypto.so.1.0.0

/usr/local/opencv-2.4.9/lib/libopencv*

/usr/local/opencv-2.4.9/lib/libv4l1*

/usr/local/opencv-2.4.9/lib/libv4l2*

/usr/local/opencv-2.4.9/lib/libv4lc*

添加完成后如下图所示:

设计UI，添加三个label，一个按钮，一个消息框，为了简单，我们就不布局了，所以qwidge的大小我们要设置成和屏幕分辨率大小一样，这里我使用的是金属壳7寸屏幕，所以我这里设置成了1024*600。

我们把百度AI的SDK拷贝到Ubuntu的QT工程下，如下图所示：

然后右键点击qtcreator中我们的新建的工程，选add existing files，如下图所示：

在我们拷贝到工程下面的SDK中找到百度AI提示需要的头文件，

添加完成如下图所示：

头文件的路径要和我这里保持一致，路径如下：

然后把快速入门的中的client的例子拷贝到widget.cpp里面，拷贝内容如下：

#include "ocr.h"

// 设置APPID/AK/SK

std::string app_id = "你的 App ID";

std::string api_key = "你的 Api key";

std::string secret_key = "你的 Secret Key";

aip::Ocr client(app_id, api_key, secret_key);

拷贝完成如下：

然后把里面的APPID/AK/SK替换成我们第一节课创建的应用中生成的APPID/AK/SK，如下图所示：

替换完成如下图所示：

新建一个函数接着把百度AI 提供的调用的例子直接拷贝过来，如下图所示：

拷贝内容如下：

//我们只要把我们用摄像头拍的照片传到下面的这个函数就可以了 //aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image)

Json::Value result;

std::string image; aip::get_file_content("/assets/sample.jpg", &image);

// 调用车牌识别

result = client.license_plate(image, aip::null);

// 如果有可选参数 std::map options;

options["multi_detect"] = "true";

// 带参数调用车牌识别

result = client.license_plate(image, options);

添加完如下图所示：

判断返回值和错误信息，返回格式如下：

错误信息如下：

判断返回值代码：

if(result["error_code"].isNull())

{

return (result["words_result"][0]["number"].asString() + ",欢迎光临.");

}

else

{

return ("识别失败");

}

return ("识别失败");

我们把判断返回值代码写到我们上面新建的std::string eNGetPLatumber(std::string PicturePath)函数下面：如下图所示：

至此，我们识别调用百度的接口的代码已经完成了。

leslie_aqiang · 2021-1-6 20:52:44

很棒棒哦，值得学习

leslie_aqiang · 2021-1-10 14:20:23

很棒棒哦，值得学习

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