如何将const char转换QImage

时间: 2024-05-15 17:18:12 浏览: 115
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图片批量转换为C语言数组

您好！针对您的问题，可以使用QT的QImage::loadFromData()函数将const char转换为QImage。具体的实现可以参考下面的代码： ``` const char* data = // your const char data QImage img; img.loadFromData(reinterpret_cast<const uchar*>(data), sizeof(data)); ``` 需要注意的是，因为QImage::loadFromData()函数接受的是unsigned char*类型的数据，所以需要使用reinterpret_cast进行类型转换。同时也需要传入数据的大小，这里使用sizeof()获取const char数组的大小。 希望以上解答对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提出。
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/home/topeet/Qt_Project/homework1/widget.cpp:81: error: invalid conversion from 'std::basic_string<char>::size_type {aka unsigned int}' to 'const char*' [-fpermissive] std::string image = ((const unsigned char*)buffer.str().data(), buffer.str().size()); ^

buffer.str().size()) 修改为 std::string((const char*)buffer.str().data(), buffer.str().size())，这样就可以将 buffer.str() 转换成 std::string 类型，然后存储到 image 变量中。 修改后的代码如下...

没有与参数列表匹配的 重载函数 "loadimage" 实例C/C++(304) d.cpp(31, 3): 参数类型为: (IMAGE *, const char [8])

然后你尝试调用它，传入了 (IMAGE *, const char [8]) 类型的参数，这可能是不正确的，因为数组 const char [8] 被当作是指针传递，而不是一个单独的字符串指针。 错误的具体信息提到的是 "d.cpp(31, 3)"，这...

// Test.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include <iostream> int main(char* filename, char* outputFilename) { int row, col; unsigned char fheadg[54]; char palette[1024]; FILE* fp; // 打开文件 fp = fopen(filename, "rb"); if (fp == NULL) { printf("Error: cannot open file.\n"); return -1; } // 读取位图文件头部结构体 if (fread(fheadg, sizeof(char), 54, fp) != 54) { printf("Error: invalid bitmap file.\n"); fclose(fp); return -1; } // 读取调色板数据 if (fread(palette, sizeof(char), 1024, fp) != 1024) { printf("Error: invalid bitmap file.\n"); fclose(fp); return -1; } // 获取图像的行数和列数 col = *(int*)&fheadg[18]; row = abs(*(int*)&fheadg[22]); // 分配内存并读取像素数据 unsigned char* image = (unsigned char*)malloc(row * col * sizeof(unsigned char)); fread(image, sizeof(unsigned char), row * col, fp); // 关闭文件 fclose(fp); // 转换为灰度图像 unsigned char* grayImage = (unsigned char*)malloc(row * col * sizeof(unsigned char)); ReadGrayImage(grayImage, image, row, col); // 写入灰度图像 WriteGraylmage(outputFilename, row, col, grayImage, fheadg, palette); // 释放内存空间 free(image); free(grayImage); return 0; } int ReadGrayImage(const char* FileName, int* Row, int* Col, unsigned char* Image, unsigned char* Fheadg, char* Pallette) { long Index; int k, i, j; FILE* ImageDataFile; errno_t err; if (err = fopen_s(&ImageDataFile, FileName, "rb")) return(0); for (i = 0; i < 54; i++) Fheadg[i] = fgetc(ImageDataFile); *Col = Fheadg[19] * 256 + Fheadg[18]; *Row = Fheadg[23] * 256 + Fheadg[22]; for (i = 0; i < 1024; i++) Pallette[i] = fgetc(ImageDataFile); k = (*Col) * 3 % 4; if (k == 4) k = 0; Index = 0; for (i = 0; i < *Row; i++) { for (j = 0; j < *Col; j++, Index++) Image[Index] = fgetc(ImageDataFile); for (j = 1; j <= k; j++) fgetc(ImageDataFile); } fclos

这段代码是用来读取位图文件并将其转换为灰度图像的，其中包括了打开文件、读取位图文件头部结构体、读取调色板数据、获取图像的行数和列数、分配内存并读取像素数据、转换为灰度图像、写入灰度图像、释放内存空间等...

void writeRGB888ToJPEG(const unsigned char* imageData, const std::string& filename) { cv::Mat rgbImage(HEIGHT, WIDTH, CV_8UC3, (unsigned char*)imageData); // 将 RGB_888 格式转换为 BGR 格式 cv::cvtColor(rgbImage, rgbImage, cv::COLOR_RGB2BGR); // 设置 JPEG 压缩参数 std::vector<int> compression_params; compression_params.push_back(cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY); compression_params.push_back(90); // 压缩质量为 90% // 写入 JPEG 文件 cv::imwrite(filename, rgbImage, compression_params); }中将PIXEL_FORMAT_RGB_888格式写入图片颜色空间是否正确

然后，使用cv::cvtColor函数将RGB格式转换为BGR格式，因为OpenCV默认使用BGR颜色空间。最后，使用cv::imwrite函数将转换后的图像以90%的压缩质量写入名为filename的JPEG文件中。因此，代码中将PIXEL_FORMAT_RGB_888...

#include <ros/ros.h>#include <sensor_msgs/Image.h>#include <sensor_msgs/LaserScan.h>#include <depthimage_to_laserscan/DepthImageToLaserScan.h> int main(int argc, char** argv){ // 初始化ROS节点 ros::init(argc, argv, "depth_to_laser"); // 创建ROS节点句柄 ros::NodeHandle nh; // 创建DepthImageToLaserScan客户端，用于调用depthimage_to_laserscan服务 ros::ServiceClient client = nh.serviceClient<depthimage_to_laserscan::DepthImageToLaserScan>("depthimage_to_laserscan"); // 创建激光雷达数据发布者 ros::Publisher laser_pub = nh.advertise<sensor_msgs::LaserScan>("laser_scan", 1); // 创建深度图像订阅者 ros::Subscriber depth_sub = nh.subscribe<sensor_msgs::Image>("depth_image", 1, [&](const sensor_msgs::Image::ConstPtr& depth_msg){ // 创建depthimage_to_laserscan服务请求 depthimage_to_laserscan::DepthImageToLaserScan srv; srv.request.image = *depth_msg; // 调用depthimage_to_laserscan服务，将深度图像转换为激光雷达数据 if (client.call(srv)) { // 将激光雷达数据发布出去 laser_pub.publish(srv.response.scan); } else { ROS_ERROR("Failed to call depthimage_to_laserscan service"); } }); // 进入ROS事件循环 ros::spin();

当接收到深度图像消息时，它会创建一个depthimage_to_laserscan服务请求，将深度图像转换为激光雷达数据，并将激光雷达数据发布出去。 你可以将这段代码保存为一个.cpp文件，然后使用CMake和ROS的catkin工具来编译...

void Widget::readFarme() { (*cam)>>(*frame);//读取当前帧信息 cv::cvtColor(*frame,frame,cv::COLOR_BGR2RGB);//转化为Qt的RGB格式 QByteArray imageData((const char*)frame->data, frame->cols * frame->rows * frame->elemSize());imag->loadFromData(imageData, frame->cols, frame->rows, QImage::Format_RGB888); ui->captrue_lab->setPixmap(QPixmap::fromImage(*imag));//将图片显示到label上 }语法错误

5. 检查从图像帧数据转换为QImage对象的过程是否正确。如果存在问题，请检查转换的代码。 6. 检查在设置QPixmap对象时是否存在问题。如果存在问题，请检查setPixmap()函数的参数是否正确。 请仔细检查以上几个方面...

将代码补充完整，水印为中国制造，void add_watermark(const char* filename) { // 打开文件 FILE* file = fopen(filename, "rb+"); if (file == NULL) { // 文件打开失败 return; } // 读取文件头 BMP_FILE_HEADER file_header; fread(&file_header, sizeof(BMP_FILE_HEADER), 1, file); // 读取信息头 BMP_INFO_HEADER info_header; fread(&info_header, sizeof(BMP_INFO_HEADER), 1, file); // 计算图像数据的位置 int data_offset = file_header.offset; // 读取图像数据 char* data = malloc(info_header.image_size); fseek(file, data_offset, SEEK_SET); fread(data, info_header.image_size, 1, file); // 在图像数据上方加上水印 // ... // 将修改后的图像数据写回文件 fseek(file, data_offset, SEEK_SET); fwrite(data, info_header.image_size, 1, file); // 关闭文件并释放内存 fclose(file); free(data); }

void add_watermark(const char* filename) { // 打开文件 FILE* file = fopen(filename, "rb"); if (file == NULL) { // 文件打开失败 return; } // 读取文件头 BMP_FILE_HEADER file_header; fread(&...

#include <ros/ros.h> #include <image_transport/image_transport.h> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "image_undistortion"); ros::NodeHandle nh; // 创建ROS消息发布者 image_transport::ImageTransport it(nh); image_transport::Publisher image_pub = it.advertise("undistorted_image", 1); // 定义相机内参矩阵和畸变系数 cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1); cv::Mat D = (cv::Mat_<double>(1, 5) << k1, k2, p1, p2, k3); // 创建cv_bridge对象 cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; // 创建图像订阅器 image_transport::Subscriber image_sub = it.subscribe("camera_image", 1, [&](const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) { try { // 将ROS消息转换为OpenCV格式 cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); // 去除畸变 cv::Mat undistorted_image; cv::undistort(cv_ptr->image, undistorted_image, K, D); // 将去除畸变后的图像发布出去 sensor_msgs::ImagePtr output_msg = cv_bridge::CvImage( std_msgs::Header(), "bgr8", undistorted_image).toImageMsg(); image_pub.publish(output_msg); } catch (cv_bridge::Exception& e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what()); } }); // 进入ROS循环 ros::spin(); return 0; }指出程序存在的问题

4. 程序中使用了 sensor_msgs::image_encodings::BGR8 来定义图像的编码格式，但是该编码格式只适用于 BGR 格式的图像，如果图像格式不是 BGR 则会出现问题。应该根据实际情况选择正确的图像编码格式。

void Widget::readFarme() { cam->operator>>(*frame); // 读取当前帧信息 cv::cvtColor(*frame, *frame, cv::COLOR_BGR2RGB); // 转化为Qt的RGB格式 QByteArray imageData((const char*)frame->data, frame->cols * frame->rows * frame->elemSize()); QImage image(frame->data, frame->cols, frame->rows, QImage::Format_RGB888); ui->video1_lab->setPixmap(QPixmap::fromImage(image)); // 将图片显示到label上 } void Widget::on_capture_btn_clicked() { QString defaultPath = QDir::homePath() + "/image"; QString filename = QFileDialog::getSaveFileName(this, tr("Save Image"), defaultPath, tr("Images (*.png *.xpm *.jpg)")); // QString filename=QFileDialog::getSaveFileName(this,tr("保存图片"),".",tr("图片(*.png *.jpg *.bmp)")); if(!filename.isEmpty()) { QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(*imag); pixmap.save(filename); //imag->save(filename); } else { qDebug()<<"程序异常"; } ui->captrue_lab->setPixmap(QPixmap::fromImage(*imag)); }图片无法显示在窗口，并且图片保存不了

1. 在 readFarme() 函数中，你将读取的帧数据转换为了 QImage，但是在函数结束时并没有将 *frame 释放，可能导致内存泄漏。 2. 在 on_capture_btn_clicked() 函数中，你使用了未定义的 *imag 指针，应该...

cam->operator>>(*frame); // 读取当前帧信息 cv::cvtColor(frame,frame,cv::COLOR_BGR2RGB); // 转化为Qt的RGB格式 QByteArray imageData((const char)frame->data, frame->cols * frame->rows * frame->elemSize()); imag->loadFromData(imageData, frame->cols, frame->rows, QImage::Format_RGB888);这段代码的第二行和最后一行存在语法错误

第二行代码中，需要将frame的数据类型转换为cv::Mat，并且在原地进行转换，因此需要使用*frame。 第三行代码中，QImage的构造函数可以直接传入frame->data指针，不需要使用QByteArray进行转换。同时，...

if(cvImg.channels()==3) //3 channels color image { cv::cvtColor(cvImg,cvImg,CV_BGR2RGB); qImg =QImage((const unsigned char*)(cvImg.data), cvImg.cols, cvImg.rows, cvImg.cols*cvImg.channels(), QImage::Format_RGB888); }

这段代码是用来将 OpenCV 中的 BGR 格式图片转换为 QImage 中的 RGB 格式图片。首先判断图片的通道数是否为3（即是否为彩色图像），如果是，则使用 cv::cvtColor 函数将 BGR 格式图片转换为 RGB 格式图片，然后将...

#include <stdio.h> #include <iostream> #include <chrono> #include <thread> #include <DjiRtspImageSource.h> #define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION #include "stb_image_write.h" static inline int64_t now() { return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count(); } static int write_data_to_file(const char* name, uint8_t* data, int size) { FILE* fd = fopen(name, "wb"); if(fd) { int w = (int)fwrite(data, 1, size, fd); fclose(fd); return w; } else { return -1; } } char rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live"; int main(int argc, char** argv) { if(argc < 1) return -1; if(argc == 1) { std::cout << "Usage : " << argv[0] << " <url>" << std::endl; return -1; } int64_t ts = now(); DjiRtspImageSource service(rtsp_url); service.setImageCallback(nullptr, [&ts](void* handler, uint8_t* frmdata, int frmsize, int width, int height, int pixfmt) -> void { printf("Image %d@%p -- %dx%d -- %d\n", frmsize, frmdata, width, height, pixfmt); if(frmdata) { int64_t t = now(); if(t - ts > 1000) { ts = t; char name[64]; static int counter = 0; sprintf(name, "pictures/%dx%d-%d_%d.jpg", width, height, pixfmt, ++counter); if(pixfmt == 5) stbi_write_jpg(name, width, height, 3, frmdata, 80); } } }); service.start(); for(;;) //for(int i=0; i<30; i++) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); } service.stop(); std::cout << "done." << std::endl; return 0; } 上述c++代码帮我同等转换成python代码

以下是将上述 C++ 代码转换为 Python 代码的等效版本： python import cv2 import time rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live" def write_data_to_file(name, data): with open(name, "wb") as fd: ...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩