QImage 图像格式小结
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嗯,这个QImage的问题研究好久了,有段时间没用,忘了,已经被两次问到了,突然有点解释不清楚,我汗颜,觉得有必要重新总结下了,不然无颜对自己了。
图像的数据是以字节为单位保存的,每一行的字节数必须是4的整数倍,不足的补0。
(因为我们使用的是32操作系统,因此数据是按照32位对齐的,所以每行的字节数必须是4的整数倍也就是说每行的数据位必须是32位的整数倍。)这里是按照我的理解的,貌似错了,修正一下,最近在看数据对齐,这段话先忽略了,没有删掉,是因为,想留个足迹,等我找到合适的答案再贴上来。不过,图像的数据确实是按32位对齐的。
如果不是整数倍,则根据公式: W = ( w * bitcount + 31 )/32 * 4;
注: w是图像的宽度,bitcount是图像的位深,即32、24等, 计算得到的W是程序中图像每行的字节数。
这里讲述QImage的32、24、8位图。
图像格式:QImage::Format_RGB32 ,QImage::Format_RGB888,QImage::Format_Indexed8。
构造图像:
(1)、QImage myImage1 = QImage(filename); 根据文件名打开图像,如果图像本身是32、24位的,程序中图像是32位的,如果图像本身是8位、1位的,程序中对应为8位、1位。
(2)、QImage myImage2 = QImage(width, height, QImage::Format_…); 根据图像宽高来构造一幅图像,程序会自动根据图像格式对齐图像数据。
操作图像:按照(2)的方式构造图像,在Debug下,如果不给图像myImage2初值,图像不是黑的, 但release下,则构造好的图像默认为黑色。
好了,现在我们需要对图像数据操作,32位图像无疑是最简单的,因为它数据是对齐的。用width表示图像宽度,height表示图像高度。
首先熟悉几个函数:
a、uchar* bits(); 可以获取图像的首地址
b、int byteCount(); 图像的总字节数
c、int bytesPerLine(); 图像每行字节数
1、QImage::Format_RGB32,存入格式为B,G,R,A 对应 0,1,2,3
QImage::Format_RGB888,存入格式为R, G, B 对应 0,1,2
QImage::Format_Indexed8,需要设定颜色表,QVector<QRgb>
灰度图像颜色表设定:
QVector<QRgb> colorTable;
for(int k=0;k<256;++k)
{
colorTable.push_back( qRgb(k,k,k) );
}
2、QImage image32 = QImage(width, height, QImage::Format_32);
QImage image24 = QImage(width, height, QImage::Format_24);
QImage image8 = QImage(width, height, QImage::Format_8);
image8.setColorTable(colorTable);
3、需要取每个像素处理,采用指针取值,行扫的方式:
int lineNum_32 = 0; //行数
int pixelsub_32 = 0; //像素下标
uchar* imagebits_32 = image32.bits(); //获取图像首地址,32位图
uchar* imagebits24 = image24.bits();
uchar* imagebits8 = image8.bits();
for(int i=0; i<height; ++i)
{
//按照通常的理解,我们会如下处理,取每行
lineNum_32 = i * width * 4; //对于任意图像,这句没有问题
// lineNum_24 = i * width * 3; //??当width不是4的整数倍时,这句取不到每行开头
// lineNum_8 = i * width; //??当width不是4的整数倍时,这句取不到每行开头
for(int j=0; j<width; ++j)
{
int r_32 = imagebits_32[ lineNum_32 + j * 4 + 2];
int g_32 = imagebits_32[ lineNum_32 + j * 4 + 1];
int b_32 = imagebits_32[ lineNum _32 + j * 4];
// int r_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j * 3]; //注意区别32位的图
// int g_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j *3 + 1];
// int b_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j * 3 + 2];
// int gray_8 = imagebits_8[ lineNum_8 + j];
……
//自己的操作
}
}
//??出问题了,因为实际的图像数据并不是以width为真实宽度的,解决,有两种方法:
第一种方法:自己计算实际的宽度
修改为:
// 获取每行的字节数
int W_32 = ( width * 32 + 31 )/32 * 4; //注意这里没有四舍五入,所以不要随意换算
int W_24 = ( width * 24 + 31 )/32 * 4;
int W_8 = ( width * 8 + 31)/32 * 4;
//也可以使用QT函数来获取,功能和上面一样
{
int W_32 = image32.bytesPerLine();
int W_24 = image24.bytesPerLine();
int W_8 = image8.bytesPerLine();
}
for(int i=0; i<height; ++i)
{
//现在可以按照通常的理解,取每行
lineNum_32 = i * W_32; //注意,这里不再需要乘倍数了(4, 3等)
// lineNum_24 = i * W_24;
// lineNum_8 = i * W_8;
for(int j=0; j<width; ++j)
{
//这里的操作同上面的一样
}
}
第二种方法:采用scanLine(int)来获取每行的首地址,
for(int i=0; i<height; ++i)
{
imagebits_32 = image32.scanLine(i);
imagebits_24 = image24.scanLine(i);
imagebits_8 = image8.scanLine(i);
for(int j=0; j<width; ++j)
{
int r_32 = imagebits_32[ j * 4 + 2];
int g_32 = imagebits_32[ j * 4 + 1];
int b_32 = imagebits_32[ j * 4];
// int r_24 = imagebits_24[ j * 3];
// int g_24 = imagebits_24[ j *3 + 1];
// int b_24 = imagebits_24[ j * 3 + 2];
// int gray_8 = imagebits_8[ j ];
……
//自己的操作
}
}
OK,上述两种方法的索引就不会出现图像数据偏移的问题
4、大家注意到QImage的这个构造函数了吧,QImage::QImage ( uchar * data, int width, int height, Formatformat )
嗯,这个函数就是从uchar* 的数据来构造图像,一般我们都可能先将图像数据存在uchar*中,
uchar* data32 = new uchar[ width * height * 4];
uchar* data24 = new uchar[ width * height * 3];
uchar* data8 = new uchar[ width * height];
从data32构造图像,不会有任何问题,但是当width不是4的整数倍时,你就不可能从data24和data8构造出自己想要的数据,程序会挂掉的,因为这两个数组的数据量根本不够一幅图(还记得数据补齐不)。
解决办法:
你需要首先计算出,你的图像的真实数据量(字节数),
可以根据QImage.byteCount()函数来获取图像的字节数,当然,你也可以自己计算,计算公式 byteCount = height *
W; 这里的W就是每行的字节数,上面已经讲过了它的计算方法。
然后,你可以由QByteArray来获取转换的指针数据:
如:你的图像数据放在数组 uchar* srcData; 中
QByteArray imageByteArray = QByteArray( (const char*)srcData, byteCount );
uchar* transData = (unsigned char*)imageByteArray.data();
QImage desImage = QImage(transData, width, height, QImage::Format_…);
嗯,经过上述转换后,transData中将是补齐数据的数组,由此构造的图像不会有任何问题。
好了,终于总结完了,有很多小的问题,我不想写了,应该够用了,如果有具体其他问题,大家再仔细想想,肯定能解决的,哈哈
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