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...
硬件平台：iTOP-4412开发板https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116120013437-699645985.jpg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
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115136378-1159312647.jpg
点击Build&run，并选择Compilers，如下图所示：https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115147799-145118246***
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
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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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115211566-981114966.jpg
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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115221502-1611795981.jpg
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：
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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：
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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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115256962-98338375***
选择qt widgets
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设置工程名称和存放路径，如下图所示：
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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：
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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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115349566-1746477740.jpg
点击finish，如下图所示：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115402594-1264533532.jpg
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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115414904-1132233178.jpg
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:
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115427344-155226488***
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。
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115437586-153316814***
我们把百度AI的SDK拷贝到Ubuntu的QT工程下，如下图所示：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115449246-1930580841.jpg
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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115457991-924825983.jpg
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，
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115509788-1602730632.jpg
添加完成如下图所示：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115523327-1656104058.jpg
头文件的路径要和我这里保持一致，路径如下：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115538703-1700519455.jpg
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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115550920-782941270.jpg
#include "ocr.h" // 设置APPID/***/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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115608663-1826825735.jpg
然后把里面的APPID/***/SK替换成我们第一节课创建的应用中生成的APPID/***/SK，如下图所示：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115617866-2095104450.jpg
替换完成如下图所示：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115628938-366785240.jpg
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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115640029-1792126051.jpg
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<std::string, std::string> 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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115706240-170461708***
判断返回值和错误信息，返回格式如下：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115719024-1157037698.jpg
错误信息如下：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115731049-117542996.jpg
判断返回值代码：if(result["error_code"].isNull()) { return (result["words_result"]["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：
https://img2020.cnblogs.com/blog/559586/202011/559586-20201116115748126-1508316331.jpg
至此，我们识别调用百度的接口的代码已经完成了。
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