opencv打开摄像头方法：

capture = new cv::VideoCapture;
capture->open(0);

open方法输入参数0便可以打开摄像头，输入文件路径可以播放视频

读取摄像头画面数据

cv::Mat cvimage；
capture->read(cvimage);

opencv数据转为qt数据

QImage qImage(pSrc,cvimage.cols,cvimage.rows,cvimage.step,QImage::Format_RGB888);

封装方法：

QImage VideoCaptureThread::MatImageToQt(cv::Mat cvimage)
{
    //CV_8UC1 8位无符号的单通道---灰度图片
    if(cvimage.type() == CV_8UC1)
    {
        //使用给定的大小和格式构造图像
        //QImage(int width, int height, Format format)
        QImage qImage((const unsigned char*)(cvimage.data), cvimage.cols,cvimage.rows,cvimage.step, QImage::Format_Indexed8);
         return qImage;
    }
    //为3通道的彩色图片
    else if(cvimage.type() == CV_8UC3)
    {
        //得到图像的的首地址
        const uchar *pSrc = (const uchar*)cvimage.data;
        //以cvimage构造图片
        QImage qImage(pSrc,cvimage.cols,cvimage.rows,cvimage.step,QImage::Format_RGB888);
        //在不改变实际图像数据的条件下，交换红蓝通道
        return qImage.rgbSwapped();
    }
    //四通道图片，带Alpha通道的RGB彩色图像
    else if(cvimage.type() == CV_8UC4)
    {
        const uchar *pSrc = (const uchar*)cvimage.data;
        QImage qImage(pSrc, cvimage.cols, cvimage.rows, cvimage.step, QImage::Format_ARGB32);
        //返回图像的子区域作为一个新图像
        return qImage.copy();
    }
    else
    {
        return QImage();
    }
}

简单图像处理

void VideoCaptureThread::doCamara()
{
    cv::Mat matTemp,matTemp2;
    if(capture == NULL) capture = new cv::VideoCapture;
    capture->open(0);
//    capture->set( cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width );
//    capture->set( cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, hight );

    int s = 0;
    while(workflag){
        msleep(10);
        capture->read(cvimage);
        cv::Size size(width,hight);

        cv::resize(cvimage, matTemp, size, 0, 0, cv::INTER_CUBIC);
        cvimage = matTemp.clone();
        cv::flip(cvimage, cvimage, 1);//图像翻转

        //转为灰度图像
        cv::cvtColor(cvimage,matTemp2,CV_BGR2GRAY);

        qout << cvimage.type() << cvimage.cols << cvimage.rows << matTemp2.cols << matTemp2.rows ;
        cvimage=matTemp2.clone();
        //使用3x3降噪，2x3+1=7
        cv::blur(cvimage,cvimage,cv::Size(5,5));
        //边缘检测
        cv::Canny(cvimage,cvimage,0,30,3);


        QImage imag = MatImageToQt(cvimage);

        emit sigUpdateImg(imag);
    }
    capture->release();
    delete capture;
    capture = NULL;
}