python pyqt 显示opencv图片

读取图片存放于self.img_org 图片数据
添加标签 labelImage 显示图片容器

显示彩色图片

def dis_img(self):
    # BGR => RGB 文件格式
    shrink = cv2.cvtColor(self.img_org, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # cv 图片转换成 qt图片
    qt_img = QtGui.QImage(shrink.data, # 数据源
                              shrink.shape[1],  # 宽度
                              shrink.shape[0],	# 高度
                              shrink.shape[1] * 3, # 行字节数
                              QtGui.QImage.Format_RGB888)
	# label 控件显示图片
    self.labelImage.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(qt_img))
    self.labelImage.show()

显示灰度图片

def dis_img(self):  # 显示图片
    shrink = self.img_org
    # cv 图片转换成 qt图片
    qt_img = QtGui.QImage(shrink.data,	# 数据源
                          shrink.shape[1], # 宽度
                          shrink.shape[0], # 高度
                          shrink.shape[1], # 行字节数
                          QtGui.QImage.Format_Grayscale8)
    # label 控件显示图片
    self.ui.labelImage.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(qt_img))
    self.ui.labelImage.show()

使用函数

    @staticmethod
    def cv2QPix(img):
        # cv 图片转换成 qt图片
        qt_img = QtGui.QImage(img.data,  # 数据源
                              img.shape[1],  # 宽度
                              img.shape[0],  # 高度
                              img.shape[1] * 3,  # 行字节数
                              QtGui.QImage.Format_RGB888)
        return QtGui.QPixmap.fromImage(qt_img)

PIL Image ==> cv图片

cv_image = cv.cvtColor(np.asarray(r_image), cv.COLOR_RGB2BGR)

import cv2
from PIL import Image
import numpy
  
image = Image.open("img.jpg")
image.show()
img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("OpenCV",img)
cv2.waitKey()

cv图片 ==> PIL Image

image = Image.fromarray(cv.cvtColor(self.img_org, cv.COLOR_BGR2RGB))

import cv2
from PIL import Image
import numpy
  
img = cv2.imread("img.jpg")
cv2.imshow("OpenCV",img)
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
image.show()
cv2.waitKey()

QtImage ==> cv mat

    @staticmethod
    def QImageToMat(qt_img):

        qt_img = qt_img.convertToFormat(QImage.Format_RGB888) # 注意图片格式

        width = qt_img.width()
        height = qt_img.height()

        # qt 图片的数据
        ptr = qt_img.bits()
        ptr.setsize(qt_img.byteCount())
        # 拷贝数据与shape修改
        arr = np.array(ptr).reshape(height, width, 3) # 注意图片通道数
        return arr

一维buffer ⇒ cv mat

    @staticmethod
    def convertBufferToMat(buffer, w, h, c=3):
        # 1维 字节数组
        randBytes = bytearray(buffer)
        # # 拷贝数据与shape修改
        arr = np.array(randBytes).reshape(h, w, c)  # 注意图片通道
        return arr