一、QImage转cv::Mat QPixmap pixmap = currentImage->pixmap(); QImage image = pixmap.toImage(); //QImage image("d:/dev/test.jpg"); image = image.convertToFormat(QImage::Format_RGB888);//不管image的实际格式是单色图像/黑白图像、灰度图、具有不同深度的彩色图像,都转换为具有8位位深度和3通道...
CV_8UC4, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine()); // drop the all-white alpha channel cv::cvtColor(mat, mat, cv::COLOR_BGRA2BGR); returnmat.clone(); } caseQImage::Format_RGB888: { QImage swapped = inImage.rgbSwapped(); cv::Mat mat(swapped.height(), swapped.width(), ...
将QImage的图像数据转换为OpenCV可以处理的格式: 由于QImage可以以多种格式存储图像数据(例如,ARGB32、RGB32等),你需要确保在转换时考虑到这一点。通常,QImage转换为OpenCV的cv::Mat对象是最常见的做法。下面是一个将QImage转换为cv::Mat的示例代码: python def qimage_to_cvmat(qimg): # 获取QImage的宽高 heig...
6、python打开opencv图像通过Qlabel控件显示 importcv2fromPyQt5.QtGuiimportQImage, QPixmapfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication, QLabelimportsysdefCvMatToQImage(cvMat):iflen(cvMat.shape) ==2:# 灰度图是单通道,所以需要用Format_Indexed8rows, columns =...
case QImage::Format_ARGB32:case QImage::Format_RGB32:case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied:mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());break;case QImage::Format_RGB888:mat = cv::Mat(image.height(), image....
一、图像格式间相互转换1.BYTE转QImage、HObject和MatBalser下相机图像数据转换成QImage、Mat、HObject {代码...} 2.QImage、HObject和Mat的相互转换QImage转...
在图像处理中，OpenCV的Mat格式与Qt的QImage格式是两种常用的数据结构。若需将Mat转换为QImage，主要考虑性能因素，尤其是在处理大尺寸图像时。直接从Mat转换到QImage可显著减少CPU计算需求，但会增加内存消耗。通常情况下，将图像编码为JPG或PNG格式需更长时间，因为这涉及复杂的压缩算法，消耗大量CPU资源。
# Create QImage with same dimensions as input Mat img = QImage(data, data.shape[1], data.shape[0], data.strides[0], QImage.Format_Indexed8) return img else: print("ERROR: numpy.ndarray could not be converted to QImage. Channels = %d" % data.shape[2]) ...
接下来,需要定义一个函数用于将摄像头帧转化为QImage。这里使用OpenCV的cv::Mat类进行处理。 QImagematToQImage(cv::Matmat){ QImageqImg; if(mat.channels()==3){// RGB image cv::cvtColor(mat,mat,cv::COLOR_BGR2RGB); qImg=QImage((constunsignedchar*)(mat.data),mat.cols,mat.rows, ...
这是24位RGB和灰度浮点的代码。可轻松调节其他类型。它尽可能高效。QImage Mat2QImage(const&...