水木网站建设,网站收录入口是什么,电商网站设计公司排名,郑州航空港区建设局网站目录 1、Qimage图像
2、opencv图像
3、python打开QImage图像通过Qlabel控件显示
4、python打开QImage图像通过opencv显示
5、python打开opencv图像并显示
6、python打开opencv图像通过Qlabel控件显示 1、Qimage图像
QImage是Qt库中用于存储和处理图像的类。它可以存储多种…目录 1、Qimage图像
2、opencv图像
3、python打开QImage图像通过Qlabel控件显示
4、python打开QImage图像通过opencv显示
5、python打开opencv图像并显示
6、python打开opencv图像通过Qlabel控件显示 1、Qimage图像
QImage是Qt库中用于存储和处理图像的类。它可以存储多种格式的图像包括RGB、RGBA、CMYK等。
QImage使用一个一维数组来存储像素数据。每个像素由红、绿、蓝三个分量组成每个分量的取值范围为0到255。如果图像是彩色的则每个像素还包含一个alpha通道表示透明度取值范围也为0到255。
在QImage中像素数据的存储顺序是从左到右、从上到下。对于宽度为w和高度为h的图像像素数据的起始地址为(w * h)个字节。每个像素的数据占用4个字节即32位。因此整个图像的数据大小为w * h * 4个字节。
以下是一个简单的示例代码演示如何创建一个空的QImage对象并设置其大小
from PyQt5.QtGui import QImage# 创建一个空的QImage对象大小为100x100像素格式为RGB32
image QImage(100, 100, QImage.Format_RGB32)# 检查图像是否为空
if image.isNull():print(Image is null)
else:print(Image is not null)图原始图像 2、opencv图像
OpenCV使用NumPy数组来存储图像数据。在OpenCV中每个图像都是由一个三维的NumPy数组表示的。该数组包含三个维度高度、宽度和通道数。对于彩色图像通道数为3,分别代表红色、绿色和蓝色通道。对于灰度图像通道数为1。
每个像素值的范围取决于图像的数据类型。通常情况下8位无符号整数(uint8)被用于RGB图像其中每个通道的取值范围是0到255。如果要将图像保存到文件中则需要将其转换为适当的数据类型和范围。
3、python打开QImage图像通过Qlabel控件显示
import numpy as np
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, Qlabel# 创建一个QGuiApplication对象
app QApplication([])
# 加载图像文件
image QImage(rd:\Pictures\Saved Pictures\mv.jpg)# 将QImage转换为QPixmap对象
pixmap QPixmap.fromImage(image)# 创建一个标签对象并将QPixmap传递给它
label QLabel()
label.setPixmap(pixmap)# 显示标签
label.show()
# 运行应用程序的事件循环
app.exec_()4、python打开QImage图像通过opencv显示
import numpy as np
from PyQt5.QtGui import QImage
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def qimage_to_opencv(qimage):# 将QImage转换为numpy数组buffer qimage.bits().asstring(qimage.byteCount())img_arr np.frombuffer(buffer, dtypenp.uint8).reshape((qimage.height(), qimage.width(), 4))return img_arr# 加载图像文件
image QImage(rd:\Pictures\Saved Pictures\mv.jpg)
cvimgqimage_to_opencv(image)
# 将图像从BGR色彩空间转换为RGB色彩空间
img_rgb cv2.cvtColor(cvimg, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 使用matplotlib显示图像
plt.imshow(img_rgb)
plt.title(Image)
plt.show()5、python打开opencv图像并显示
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像文件
img cv2.imread(rd:\Pictures\Saved Pictures\mv.jpg)# 将图像从BGR色彩空间转换为RGB色彩空间
img_rgb cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 使用matplotlib显示图像
plt.imshow(img_rgb)
plt.title(Image)
plt.show()6、python打开opencv图像通过Qlabel控件显示
import cv2
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel
import sys
def CvMatToQImage(cvMat):if len(cvMat.shape) 2:# 灰度图是单通道所以需要用Format_Indexed8rows, columns cvMat.shapebytesPerLine columnsreturn QImage(cvMat.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_Indexed8)else:rows, columns, channels cvMat.shapebytesPerLine channels * columnsreturn QImage(cvMat.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
# 读取图像文件
img cv2.imread(rd:\Pictures\Saved Pictures\mv.jpg)
# 加载图像文件
qimgCvMatToQImage(img)
# 创建一个QGuiApplication对象
app QApplication(sys.argv)# 创建QLabel并设置其Pixmap
label QLabel()
pixmap QPixmap.fromImage(qimg)
label.setPixmap(pixmap)
# 显示标签
label.show()
# 运行应用程序的事件循环
app.exec_()
