qimage调用save方法保存QImage::Format_RGB888格式

当你想要使用 `QImage` 对象以 RGB888 格式（也称为 ARGB32 或 ABGR32，因为 Qt 中 `Format_RGB888` 实际上是存储透明度信息的）保存到文件时，可以这样调用 `save` 方法：

QImage img; // 假设img已经加载了你要保存的图像
if (img.format() != QImage::Format_RGB888) {
    img.convertToFormat(QImage::Format_RGB888); // 如果不是RGB888格式，转换成该格式
}

QString filePath = "path_to_save/image.jpg";
if (img.save(filePath)) {
    qDebug() << "Image saved successfully.";
} else {
    qDebug() << "Failed to save the image. Error message: " << img.errorString();
}

这段代码首先确认 `QImage` 的当前格式，如果不是 `QImage::Format_RGB888`，则调用 `convertToFormat()` 方法将其转换。然后，它设置一个文件路径，并试图保存图像。如果保存成功，会打印一条成功的消息；否则，会显示错误信息。

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#include "mainwindow.h"#include <QVBoxLayout>#include <QHBoxLayout>#include <QPainter>#include <QFileDialog>MainWindow::MainWindow(QWidget parent) : QMainWindow(parent){ // 设置窗口大小和标题 setFixedSize(800, 600); setWindowTitle(tr("Function Graph Drawer")); // 创建输入框和确认按钮 m_inputLineEdit = new QLineEdit; m_okButton = new QPushButton(tr("OK")); m_clearButton = new QPushButton(tr("Clear")); m_saveButton = new QPushButton(tr("Save")); // 创建绘制区域 m_drawWidget = new QWidget; m_drawWidget->setSizePolicy(QSizePolicy::Expanding, QSizePolicy::Expanding); // 设置布局 QVBoxLayout mainLayout = new QVBoxLayout; QHBoxLayout* inputLayout = new QHBoxLayout; inputLayout->addWidget(m_inputLineEdit); inputLayout->addWidget(m_okButton); inputLayout->addWidget(m_clearButton); inputLayout->addWidget(m_saveButton); mainLayout->addLayout(inputLayout); mainLayout->addWidget(m_drawWidget); QWidget* centralWidget = new QWidget; centralWidget->setLayout(mainLayout); setCentralWidget(centralWidget); // 连接按钮的信号和槽函数 connect(m_okButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::onOkButtonClicked); connect(m_clearButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::onClearButtonClicked); connect(m_saveButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::onSaveButtonClicked);}MainWindow::~MainWindow(){}void MainWindow::onOkButtonClicked(){ // 获取输入的函数 std::string function = m_inputLineEdit->text().toStdString(); // 在绘制区域中绘制函数图像 QPainter painter(m_drawWidget); painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing, true); painter.setPen(QPen(Qt::blue, 1)); // 绘制坐标轴和函数图像的代码省略，需要根据输入的函数计算出相应的点坐标 // 绘制完成后调用QWidget的update方法刷新显示 m_drawWidget->update();}void MainWindow::onClearButtonClicked(){ // 清除绘制区域中的所有图像 m_drawWidget->update();}void MainWindow::onSaveButtonClicked(){ // 弹出文件保存对话框，选择保存路径和文件名 QString fileName = QFileDialog::getSaveFileName(this, tr("Save Image"), "", tr("JPEG (*.jpg)")); // 将绘制区域中的内容保存为图片 QImage image(m_drawWidget->size(), QImage::Format_RGB32); QPainter painter(&image); m_drawWidget->render(&painter); image.save(fileName);}将这段代码省略的根据输入的函数绘制坐标轴和函数图像的代码补全

在onOkButtonClicked()函数中，需要根据输入的函数计算出相应的点坐标，并绘制坐标轴和函数图像。以下是可能的实现：

void MainWindow::onOkButtonClicked(){
    // 获取输入的函数
    std::string function = m_inputLineEdit->text().toStdString();

    // 在绘制区域中绘制函数图像
    QPainter painter(m_drawWidget);
    painter.setRenderHint(QPainter::Antialiasing, true);
    painter.setPen(QPen(Qt::blue, 1));

    // 绘制坐标轴
    painter.drawLine(0, m_drawWidget->height() / 2, m_drawWidget->width(), m_drawWidget->height() / 2);
    painter.drawLine(m_drawWidget->width() / 2, 0, m_drawWidget->width() / 2, m_drawWidget->height());

    // 绘制函数图像
    double x_step = 0.1;  // x轴单位长度代表的值
    double y_step = -0.1;  // y轴单位长度代表的值，注意是负数，因为y轴正方向向下
    double x_offset = m_drawWidget->width() / 2;  // x轴偏移量
    double y_offset = m_drawWidget->height() / 2;  // y轴偏移量
    double x = -x_offset / x_step;  // 从x轴左端点开始绘制
    double y = 0;
    bool valid = true;  // 标记计算是否有效
    while (x <= x_offset / x_step) {
        // 计算当前点的y值
        // 这里假设输入的函数只包含加减乘除和常数，变量为x
        // 如果需要支持更复杂的函数，可以使用第三方库或自己实现解析器
        std::string expr = function;
        size_t pos = expr.find("x");
        while (pos != std::string::npos) {
            expr.replace(pos, 1, "(" + std::to_string(x) + ")");
            pos = expr.find("x", pos + 1);
        }
        try {
            y = eval(expr.c_str());
        }
        catch (const std::invalid_argument&) {
            valid = false;
            break;
        }

        // 绘制当前点和上一个点之间的线段
        if (x > -x_offset / x_step) {
            int x1 = static_cast<int>((x - x_step) * x_step + x_offset);
            int y1 = static_cast<int>(y_step * y + y_offset);
            int x2 = static_cast<int>(x * x_step + x_offset);
            int y2 = static_cast<int>(y_step * y + y_offset);
            painter.drawLine(x1, y1, x2, y2);
        }

        x += x_step;
    }

    // 绘制完成后调用QWidget的update方法刷新显示
    if (valid) {
        m_drawWidget->update();
    }
    else {
        // 如果计算无效，弹出错误提示框
        QMessageBox::warning(this, tr("Error"), tr("Invalid function!"));
    }
}

其中，eval()函数是一个简单的表达式求值函数，可以使用第三方库或自己实现一个更复杂的解析器。以下是eval()函数的实现：

double eval(const char* expr) {
    std::stack<double> num_stack;
    std::stack<char> op_stack;
    const char* p = expr;
    while (*p != '\0') {
        if (*p == '(') {
            op_stack.push(*p);
        }
        else if (*p >= '0' && *p <= '9') {
            double num = 0;
            while (*p >= '0' && *p <= '9') {
                num = num * 10 + (*p - '0');
                ++p;
            }
            num_stack.push(num);
            --p;
        }
        else if (*p == '+' || *p == '-') {
            while (!op_stack.empty() && op_stack.top() != '(') {
                double num2 = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                double num1 = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                if (op_stack.top() == '+') {
                    num_stack.push(num1 + num2);
                }
                else {
                    num_stack.push(num1 - num2);
                }
                op_stack.pop();
            }
            op_stack.push(*p);
        }
        else if (*p == '*' || *p == '/') {
            while (!op_stack.empty() && (op_stack.top() == '*' || op_stack.top() == '/')) {
                double num2 = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                double num1 = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                if (op_stack.top() == '*') {
                    num_stack.push(num1 * num2);
                }
                else {
                    num_stack.push(num1 / num2);
                }
                op_stack.pop();
            }
            op_stack.push(*p);
        }
        else if (*p == ')') {
            while (!op_stack.empty() && op_stack.top() != '(') {
                double num2 = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                double num1 = num_stack.top();
                num_stack.pop();
                if (op_stack.top() == '+') {
                    num_stack.push(num1 + num2);
                }
                else if (op_stack.top() == '-') {
                    num_stack.push(num1 - num2);
                }
                else if (op_stack.top() == '*') {
                    num_stack.push(num1 * num2);
                }
                else {
                    num_stack.push(num1 / num2);
                }
                op_stack.pop();
            }
            op_stack.pop();
        }

        ++p;
    }

    while (!op_stack.empty()) {
        double num2 = num_stack.top();
        num_stack.pop();
        double num1 = num_stack.top();
        num_stack.pop();
        if (op_stack.top() == '+') {
            num_stack.push(num1 + num2);
        }
        else if (op_stack.top() == '-') {
            num_stack.push(num1 - num2);
        }
        else if (op_stack.top() == '*') {
            num_stack.push(num1 * num2);
        }
        else {
            num_stack.push(num1 / num2);
        }
        op_stack.pop();
    }

    return num_stack.top();
}

利用 def vedio_dect(self): print(self.ved_path) cap = cv2.VideoCapture(self.ved_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获得视频帧率 start = time.time() while cap.isOpened(): # 读取视频帧:ret bool true(读取成功)；frame Numpy数组 ret, frame = cap.read() # print(ret) # print(frame) if ret: # 将视频帧转换为适合模型输入的格式, 将 numpy 数组转换为 PIL 图像对象。 # preprocess_frame = Image.fromarray(np.uint8(frame),mode='RGB') preprocess_frame = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) RGBImg = self.resize_img(preprocess_frame, self.ui.label_show) qt_img = QImage(RGBImg[:], RGBImg.shape[1], RGBImg.shape[0], RGBImg.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 转换为QImage格式 pixmap_img = QPixmap.fromImage(qt_img) self.ui.label_show.setPixmap(pixmap_img) # 使用烟雾检测模型或算法进行烟雾检测 testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame) # 根据检测结果进行后续处理 self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region) cv2.waitKey(int(500 / fps)) #调用它之后的一段时间内暂停程序执行，以等待用户按下键盘上的键或达到指定的时间,ms else: break cap.release() end=time.time() testTime=end-start return testTime 如何把检测完得到的各烟雾帧存储到缓冲空间，并另外调函数实现存储到本地

您可以使用Python中的列表(List)作为缓冲空间，将烟雾帧append到列表中。当列表中的元素个数达到一定的数量时，就可以调用另一个函数将这些帧存储到本地。

以下是示例代码：

1. 在初始化方法中创建一个空的列表，用于存储烟雾帧。

def __init__(self):
    self.smoke_frames = []

2. 在检测烟雾帧后，将其append到列表中。

testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame)
self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region)
self.smoke_frames.append(smoke_result_frame)

3. 当列表中的元素个数达到一定的数量时，调用另一个函数将这些帧存储到本地。

if len(self.smoke_frames) >= 10:
    self.save_smoke_frames(self.smoke_frames)
    self.smoke_frames = []

def save_smoke_frames(self, frames):
    # 将frames写入到本地文件中
    pass

在 `save_smoke_frames` 函数中，您可以使用OpenCV或Pillow等库将帧写入到本地文件中。