5. 优化转换函数(如果需要) 在实际应用中,如果转换操作的性能成为瓶颈,可以考虑对转换函数进行优化。例如,对于大数据量的图像,可以减少不必要的数据复制,或者利用多线程并行处理等技术来提高性能。 通过以上步骤,你可以实现QImage和cv::Mat之间的转换,并在Qt和OpenCV联合开发中进行高效的图像处理。
QBuffer buf(&byte); //缓存区域 QImage image((unsigned const char*)frame.data, frame.cols, frame.rows, QImage::Format_RGB888);//Mat图像矩阵转为QImage //QString imageSize = "image size is:" + QString::number(frame.cols*frame.rows * 3) + " Bytes"; //ui.info->addItem(imageSize);...
它工作正常但崩溃然后只是为了确保 QImage 不是 NULL 我删除了img = QImage(); // releasing memory 与 if(!img.isNull())img=QImage(); 它现在工作得很好。 共享编辑取消删除标志
4 找到stylesheet一栏 5 点击右边那个...会弹出来一个窗口，再点击添加资源的下拉框，如图 6 点击那支笔，会出来个框 7 点击新建资源文件，如图，保存一下 8 这里添加图片到资源文件里去 9 选好图片后确认 10 点击确认 11 最后图片就被插入到窗口了 注意事项 opencv的mat图片不能直接显示，要转换成QImage，网...
2.cv图片转qt图片 QPixmap convertCv2Qt(Mat src); QPixmap MainWindow::convertCv2Qt(Mat src) { //转换色彩空间 cvtColor(src,src,CV_BGR2RGB); //Mat --> QImage rgb图像的数据,宽,高,一行的通道数,QImage的格式 QImage img(src.data,src.cols,src.rows,src.cols*src.channels(),QImage::Format_...
cv::Mat mat = QImage2cvMat(image); cv::Mat gray = color2gray(mat); m_pSemiAutoMeasure->semiAutoMeasure(p, gray); } void MainWindow::updateCameraFrame(Qly::VideoFrame frame) { m_cameraImage->setVideoFrame(frame); m_labelCameraPixelFormat->setText(tr("PixelFormat: %1").arg...
#include <opencv2/opencv.hpp> cv::Mat preprocessImage(const cv::Mat& inputImage) { cv::Mat grayImage, binaryImage, denoisedImage, finalImage; // 灰度化 cv::cvtColor(inputImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 二值化 cv::threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, cv::THRESH_...
OpenCV Mat 转为 Qt5 QImage 在Qt 5.11.1 + OpenCV 3.4.2 + macOS 10.13.6 环境下通过运行。 ... cmake libtorch opencv vs cmakelists ...猜你喜欢ubuntu 18.04, 下用nvidia docker 安装opencv,qt5时遇上的问题 新的机器上要搭建演示系统,第一次尝试用docker的方式,搭环境。 按照网上的教程,先装...
from PySide6.QtGui import QImage from PySide6.QtWidgets import QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout from cv2.typing import MatLike from qfluentwidgets import PushButton, PlainTextEdit, SettingCardGroup, FluentIcon from qfluentwidgets import PushButton, PlainTextEdit, SettingCardGroup, FluentIcon, ...
Mat image = imread(filename.toAscii().data(), 1); QImage img = Mat2QImage(image); QLabel *label = new QLabel("", 0); label->setPixmap(QPixmap::fromImage(img)); QPushButton *bnt = new QPushButton("Quit"); QObject::connect(bnt, SIGNAL(clicked()), &app, SLOT(quit())); ...