近期做图像处理方面的项目比較多,非常多算法自己从头写的话太浪费时间,并且自己写的也不一定完好,早就听说OpenCV在图像处理算法方面功能非常强大,一直没时间学习,这次正好项目用到了。暂时抱佛脚学习些OpenCV入门知识。由于我的程序界面都是用Qt写的,因此也花了点时间研究了怎样将OpenCV 和Qt 融合在一起,协同工作。

Qt 中处理图像主要用的是QImage类。OpenCV中主要用的是cv::Mat类。以下的两个函数能够用来实现这两个类相互转换。

QImage cvMat2QImage(const cv::Mat& mat)
{
// 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS = 1
if(mat.type() == CV_8UC1)
{
QImage image(mat.cols, mat.rows, QImage::Format_Indexed8);
// Set the color table (used to translate colour indexes to qRgb values)
image.setColorCount(256);
for(int i = 0; i < 256; i++)
{
image.setColor(i, qRgb(i, i, i));
}
// Copy input Mat
uchar *pSrc = mat.data;
for(int row = 0; row < mat.rows; row ++)
{
uchar *pDest = image.scanLine(row);
memcpy(pDest, pSrc, mat.cols);
pSrc += mat.step;
}
return image;
}
// 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS = 3
else if(mat.type() == CV_8UC3)
{
// Copy input Mat
const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;
// Create QImage with same dimensions as input Mat
QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888);
return image.rgbSwapped();
}
else if(mat.type() == CV_8UC4)
{
qDebug() << "CV_8UC4";
// Copy input Mat
const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;
// Create QImage with same dimensions as input Mat
QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_ARGB32);
return image.copy();
}
else
{
qDebug() << "ERROR: Mat could not be converted to QImage.";
return QImage();
}
}
cv::Mat QImage2cvMat(QImage image)
{
    cv::Mat mat;
    qDebug() << image.format();
    switch(image.format())
    {
    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.width(), CV_8UC3, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
        cv::cvtColor(mat, mat, CV_BGR2RGB);
        break;
    case QImage::Format_Indexed8:
        mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
        break;
    }
    return mat;
}

程序比較简单,就不多说明了。唯一须要注意的是cvMat 和QImage 对于RGBA 这四个分量的排列顺序是不同样的。转换的时候须要调换一下。可是Qt 的文档中说的非常明白,QImage内部数据存储的方式不能保证以后永远不变。

所以这个代码也不能保证一直是可用的。

以下是五个測试用例。基本上把各种常见情况都覆盖了。

void test1()
{
cv::Mat mat = cv::imread("Q:\\Koala.jpg", cv::IMREAD_UNCHANGED);
cv::cvtColor(mat, mat, CV_BGR2BGRA);
QImage image = cvMat2QImage(mat);
qDebug() << (mat.type() == CV_8UC4);
cvNamedWindow("cvMat2QImage RGB32", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("cvMat2QImage RGB32", mat);
QLabel label;
label.setPixmap(QPixmap::fromImage(image));
label.show();
cv::waitKey(10000);
}
void test2()
{
cv::Mat mat = cv::imread("Q:\\Koala.jpg", cv::IMREAD_UNCHANGED);
cv::cvtColor(mat, mat, CV_BGR2GRAY);
QImage image = cvMat2QImage(mat);
cvNamedWindow("cvMat2QImage gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("cvMat2QImage gray", mat);
QLabel label;
label.setPixmap(QPixmap::fromImage(image));
label.show();
cv::waitKey(10000);
}
void test3()
{
QImage image("Q:\\Koala.jpg");
image = image.convertToFormat(QImage::Format_RGB32);
cv::Mat mat = QImage2cvMat(image);
//cv::cvtColor(mat, mat, CV_BGR2RGB);
imshow("QImage2cvMat RGB32", mat);
cv::waitKey(10000);
} void test4()
{
QImage image("Q:\\Koala.jpg");
image = image.convertToFormat(QImage::Format_RGB888);
cv::Mat mat = QImage2cvMat(image);
imshow("QImage2cvMat RGB24", mat);
cv::waitKey(10000);
}
void test5()
{
QImage image("Q:\\Koala.jpg");
image = image.convertToFormat(QImage::Format_Indexed8);
cv::Mat mat = QImage2cvMat(image);
imshow("QImage2cvMat Indexed8", mat);
cv::waitKey(10000);
}
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
//test1();
//test2();
//test3();
//test4();
//test5();
test1();
return a.exec();
}

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