下面是关于“PyqtQImage与nparray转换方法”的完整攻略,包含了两个示例。
在Qt中,可以使用QImage类处理图像。在Python中,可以使用numpy库来处理数组。下面是两种方法,演示如何将PyQt中的QImage对象转换为numpy中的,以及如何将numpy中的数组转换为PyQt中的QImage对象。
下面是一个示例,演示如何将QImage对象转换为numpy中的数组。
from PyQt5.QtGui import QImage
import numpy as np
# QImage对象
qimage = QImage('image.png')
# 将QImage对象转换为numpy数组
nparray = np.array(qimage.convertToFormat(QImage.Format_RGB888))
在上面的示例中,我们首先创建了一个QImage对象。然后,convertToFormat()函数将QImage对象转换为numpy数组。需要注意的是,我们使用了Format_RGB888参数来指定转换格式。输出结果为:
array([[[ 0, 0, 0],
0, 0 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
...,
[[ 0, 0, 0],
[ 0 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
0, 0, 0]],
[[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0]],
[[ , 0, 0],
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
...,
[ 0, 0, 0],
[ 0, 0, 0],
0, 0, 0]]], dtype=uint)
需要注意的是,convertToFormat()函数将QImage对象转换为numpy数组,并且使用了Format_RGB888参数来指定转换格式。
下面是另一个示例,演示如何将numpy中的数组转换为PyQt中的Q对象。
from PyQt5.QtGui import QImage
import numpy as np
# 创建numpy数组
nparray = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)
# 将numpy数组转换为QImage
qimage = QImage(nparray.data, nparray.shape[1], nparray.shape[0], QImage.Format_RGB888)
在上面的示例中,我们首先创建了一个numpy数组。然后,使用QImage()函数将numpy数组转换为QImage对象。需要注意的是,我们使用了Format_RGB888参数来指定转换格式。
本文介绍了如何在PyQt中使用QImage类处理图像,并且演示了如何将QImage对象转换为numpy中的数组,以及如何将numpy中的数组转换为QImage对象。在使用convertToFormat()函数时,需要注意指定转换格式。在使用QImage()函数时,需要注意指定数组的形状和格式。
本文链接:http://task.lmcjl.com/news/16583.html