一、概述
通过 Qt 和 OpenCV 组合实现人脸跟踪系统，可以将实时视频中的人脸检测和跟踪功能应用于监控、功能识别等场景。OpenCV 提供的前处理和模型装载功能，进一步与 Qt 的繁荣应用程序展示功能相结合，可以极大地提升实时处理效果。
二、环境汇总
- 安装必要软件
Qt Framework (推荐 Qt 6 版本或高版。)
OpenCV 库 (推荐使用第 4 版本或更高版本)
- 环境配置
Qt Creator: 用于编译和实现 GUI 和代码管理
OpenCV 配置添加到 Qt 项目中的流程:
在 .pro 文件中添加下列配置：
QT += core gui
greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets
CONFIG += c++11
OpenCV 配置路径（根据安装目录作相应修改）
INCLUDEPATH += /path/to/opencv/include
LIBS += -L/path/to/opencv/lib
-lopencv_core
-lopencv_imgproc
-lopencv_objdetect
-lopencv_highgui
-lopencv_videoio
- 文件处理
使用 OpenCV 自带的预训练模型文件。
文件名：
haarcascade_frontalface_default.xml
路径：
Windows: C:\opencv\etc\haarcascades\
Linux/macOS: /usr/share/opencv4/haarcascades/
若未找到，可下载链接：GitHub OpenCV Haar Cascades
三、功能实现
- 基础流程
初始化程序:
创建 Qt GUI 界面应用
创建 QLabel 展示视频
视频读取:
通过 OpenCV 读取实时视频播放。
人脸检测:
使用 Haar 分类器装载预训练模型，检测视频中人脸位置。
绘制标记:
将检测的人脸用方框标记出来，并在 GUI 上显示。
实时更新:
使用 Qt 定时器 (QTimer)，实时应用检测结果。
- 实现代码
#include <QApplication>
#include <QMainWindow>
#include <QVBoxLayout>
#include <QLabel>
#include <QTimer>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/objdetect.hpp>using namespace cv;class FaceTracker : public QMainWindow {Q_OBJECTpublic:FaceTracker(QWidget *par
