http://blog.csdn.net/lyc_daniel/article/details/9055787 当采用Qt开发相机数据采集软件时,势必会遇到采集内存图像并进行处理(如缩放.旋转)操作.如果能够将内存图像数据封装成QImage,则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理,并能很好的进行显示.       下面以灰度相机为例,介绍封装方法:       第一步:首先根据相机的SDK内的读图像函数,获取图像数据imgData.宽度imgWidth和高度imHeight. 

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(co

 开发工具 VS2008+Qt4.8.0+GDAL1.9  要点 接口要独立,软件平台与算法模块独立,平台中各接口设计灵活,修改时容易. 设计软件时一步步来,每个功能逐一实现,某个功能当比较独立时可以做一个测试程序,测试无误后将功能添加到工程中.此外,在软件设计过程中,自身会想到一些功能,为了测试功能方案的可行性,可以单独做一个测试示例,测试方案是否可行,这样主动地学习可以学到很多新的知识.同时也可以增强自己解决问题的能力.  软件的主线:  1.打开图像后,将影像及其含有的波段数(微波图像是极

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.se

import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QTextEdit, QTextBrowser, QPushButton, QGridLayout class Demo(QWidget): def __init__(self): super(Demo, self).__init__() self.text_edit = QTextEdit(self) self.text_browser = QTextBrowser(se

QImage::Format_Mono 为通常所讲的位图模式, QT中本提供了 QBitmap 来作为位图相关的应用, 但其最大弊端在于无法操作图片中 pixel 本身或说相关方法太过繁琐. Mono 由于 1 bit 存储 1 pixel , 其在内存中即 8 pixel 1 个字节存放(还有 4 字节对齐). 故存放策略又分 MSB(means the first pixel will be stored in most significant bit of the first byte:高

原地址:http://tracey2076.blog.51cto.com/1623739/539690 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

ui 头文件 #ifndef DIALOG_H #define DIALOG_H #include <QDialog> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> using namespace cv; namespace Ui { class Dialog; } class Dialog

在进行cv::mat转换为QImage过程中,经常出现问题: cv::Mat image; ...QImage img=QImage((const unsigned char*)(image.data),image.cols,image.rows,QImage::Format_RGB888); 这是因为QImage图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.然而在实际运行过程中image的每行字节可能会有所不同,容易导致图像转换出错或图像效果与原图像不同.这时可以添加&mat.

在用opencv处理图片显示在qt label上的时候遇到不是问题 1. qt上要用qimage形式才干显示 IplImage转成 Qimage 彩色图像转换 IplImage  *fram; QImage image((const uchar*)fram->imageData, fram->width, fram->height, QImage::Format_RGB888); 在用opencv二值化以后你再转换发现出现label里面显示多个画面并且还有彩色的怎么回事 这时候得换參数

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

只要开始初始化一次,结束后释放就好,中间可以循环转码 AVFrame *m_pFrameRGB,*m_pFrameYUV; uint8_t *m_rgbBuffer,*m_yuvBuffer; struct SwsContext *m_img_convert_ctx; void init() //分配两个Frame,两段buff,一个转换上下文 { //为每帧图像分配内存 m_pFrameYUV = av_frame_alloc(); m_pFrameRGB = av_frame_alloc()

转:http://www.cnblogs.com/bibei1234/p/3161555.html 如何将内存图像数据封装成QImage 当采用Qt开发相机数据采集软件时,势必会遇到采集内存图像并进行处理(如缩放.旋转)操作.如果能够将内存图像数据封装成QImage,则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理,并能很好的进行显示. 在内存中,8bit灰度图像的宽度有可能不能满足BMP格式需求(为4的倍数),在封装成8bit灰度QImage时,会遇到封装不完整或错误的问题.本人总结了该

本文首发于 BriFuture 的 个人博客 在我的前一篇文章 使用 Qt 获取 UDP 数据并显示成图片 中,我讲了如何用 Python 模拟发送数据,如何在 Qt 中高效的接收 UDP 数据包并将数据解析出来.然而此前的文章在分别显示 RGB 通道.R 通道.G 通道.B 通道这四组通道的图片时仍然会出现处理速度过慢的问题. 前面说过编写的程序至少会用到 3 个线程来分别处理 UI.socket 数据.数据解析,因为不这样做没法在时限内处理完接收到的数据,写第一篇博客的时候,我以为是单纯的使

一个项目,要接收 UDP 数据包,解析并获取其中的数据,主要根据解析出来的行号和序号将数据拼接起来,然后将拼接起来的数据(最重要的数据是 R.G.B 三个通道的像素值)显示在窗口中.考虑到每秒钟要接收的数据包的数量较大,Python 的处理速度可能没有那么快,而且之前对 Qt 也比较熟悉了,所以用Qt 作为客户端接收处理数据包,用近期学习的 Python 模拟发送数据包. 数据格式 在 TCP/IP 协议中,UDP 数据包的大小是由限制的,因此用 UDP 传输数据时,还要在 UDP 层上再封装一

QImage对一般图像的处理 Qt中QImage类封装了对于一般图像像素级的操作,图像显示则使用QPixmap. 本文说说对一般图像(常见格式,图像不大)的处理,比如将彩色图像处理为灰度图像.首先要获得源图像数据,对源图像数据进行处理,将结果保存并显示. QImage *img;//原图像 QImage *grayImg;//处理后灰度图像 1.获得原图像数据 采用此方法即可, unsigned char *data=img->bits();//获取图像像素字节数据的首地址 这里要注意,采用bi

博客转载自:https://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/52325091 一般图像数据都是以RGBRGBRGB……字节流的方式(解码完成后的原始图像流),我说成字节流,那就表明R,G,B的值各占一个字节,在编程时表示的就是unsigned char * data.我们先来看一下QT中的QImage对象.在加载data数据前,我们要确定QImage加载图像的空间分配足够大,先假设data是由640*480像素的压缩数据解码得来的,RGB(3

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51029382 应一个朋友的要求,整理总结一下,Qt中的图像类QImage与OpenCV库中Mat的转换方法,测试工程已发布在GitHub:yhlleo/QImage2Mat 编译环境: VS2010 CMake (version >= 2.8.3) Qt (version 4.8.6) 运行结果如图: 一共有四个测试函数及其对应的转换结

QImage这个类之前用过,无外乎是加载一个图片文件显示出来,并没有做过多的研究,目前工作中用到了灰度图以及图片的像素操作,重新学习了下,记录记录. 一些基本操作方法 获取图像的首地址: const uchar *QImage::bits() const 获取图像的总字节数 int QImage::byteCount() const 获取图像每行字节数 int QImage::bytesPerLine() const 还可以这样计算(width:图像宽度,img.depth是图图像深度): in

 首先简单说说什么是浅拷贝和深拷贝:浅拷贝就比如像引用类型,而深拷贝就比如值类型,即浅拷贝是共用一块内存的,而深拷贝是复制一份内容.   我们再来看看QImage类的几个构造函数: // 浅拷贝 QImage(uchar * data, int width, int height, Format format) // 浅拷贝 QImage(const uchar * data, int width, int height, Format format) // 浅拷贝 QImage(uchar *