项目实战-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）
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<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：
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。
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