qt打印mat的shape

如果你是使用 OpenCV 库来处理 Mat 对象，可以使用以下代码来打印 Mat 的 shape：

cv::Mat mat; // 假设你已经创建了一个 Mat 对象
std::cout << "Mat shape: " << mat.size().height << " x " << mat.size().width << std::endl;

如果你是使用 Qt 库来显示 Mat 对象，可以使用以下代码来打印 Mat 的 shape：

cv::Mat mat; // 假设你已经创建了一个 Mat 对象
QImage img(mat.data, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888); // 将 Mat 转换为 QImage
qDebug() << "Mat shape:" << mat.rows << "x" << mat.cols; // 打印 Mat 的 shape

其中，`mat.rows` 表示 Mat 的高度，`mat.cols` 表示 Mat 的宽度。请注意，Mat 对象的行数和列数是相反的。

相关问题

qt使用opencv3将mat格式压缩成python的scipy.io生成的mat的格式

你可以使用OpenCV的imencode函数将Mat格式的图像压缩成numpy数组，然后再将该数组存储到scipy.io生成的mat文件中。以下是一个例子：

import cv2
import numpy as np
from scipy.io import savemat

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 压缩图像并转换为numpy数组
_, img_data = cv2.imencode('.jpg', img)
img_array = np.array(img_data)

# 保存到mat文件
savemat('test.mat', {'img': img_array})

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.imread`函数读取图像。然后，我们使用`cv2.imencode`函数将图像压缩成jpg格式，并将结果存储在`img_data`变量中。最后，我们将`img_data`转换为numpy数组，并将其存储到mat文件中。

注意，在这个例子中，我们只将压缩后的图像数据存储到mat文件中。如果你需要存储其他数据，你需要将它们添加到一个字典中，并将该字典作为参数传递给`savemat`函数。例如，如果你需要将图像的宽度和高度存储到mat文件中，你可以这样做：

import cv2
import numpy as np
from scipy.io import savemat

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 压缩图像并转换为numpy数组
_, img_data = cv2.imencode('.jpg', img)
img_array = np.array(img_data)

# 保存图像宽度和高度到mat文件
data = {'img': img_array, 'width': img.shape[1], 'height': img.shape[0]}
savemat('test.mat', data)

这个例子中，我们将图像的宽度和高度添加到一个字典中，并将该字典作为参数传递给`savemat`函数。在mat文件中，你可以使用`data['width']`和`data['height']`来访问这些值。

qlabel 自适应mat图片大小显示

要让 QLabel 自适应 Mat 图片大小显示，可以通过以下步骤实现：

1. 将 Mat 图像转换为 QPixmap 类型，使用 QPixmap::fromImage() 函数将 Mat 转换为 QImage，再使用 QPixmap::fromImage() 函数将 QImage 转换为 QPixmap。

2. 根据 QLabel 的大小和 QPixmap 的大小计算缩放比例，使用 QPixmap::scaled() 函数进行缩放。

3. 将缩放后的 QPixmap 设置为 QLabel 的图像，使用 QLabel::setPixmap() 函数进行设置。

下面是一个示例代码：

import cv2
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
from PyQt5.QtWidgets import QLabel, QWidget, QHBoxLayout

# 加载 Mat 图像
mat_img = cv2.imread('test.jpg')

# 将 Mat 转换为 QPixmap
qimg = QImage(mat_img.data, mat_img.shape[1], mat_img.shape[0], QImage.Format_RGB888)
qpixmap = QPixmap.fromImage(qimg)

# 创建 QLabel 和 QWidget
label = QLabel()
widget = QWidget()

# 将 QLabel 放置在 QWidget 中
layout = QHBoxLayout(widget)
layout.addWidget(label)

# 计算缩放比例并设置 QLabel 的图像
scale_ratio = min(label.width() / qpixmap.width(), label.height() / qpixmap.height())
scaled_pixmap = qpixmap.scaled(qpixmap.width() * scale_ratio, qpixmap.height() * scale_ratio)
label.setPixmap(scaled_pixmap)

# 显示 QWidget
widget.show()

在上面的代码中，我们首先将 Mat 图像转换为 QPixmap，并根据 QLabel 大小和 QPixmap 大小计算缩放比例。然后使用 QLabel::setPixmap() 函数将缩放后的 QPixmap 设置为 QLabel 的图像，并将 QLabel 放置在 QWidget 中进行显示。