result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_RGB2BGR) result = QImage(result.data, result.shape[1], result.shape[0], QImage.Format_RGB888) result = result.scaled(new_width, new_height) self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(result))

这段代码是将OpenCV库处理后的图像result，转换成QImage格式后，再通过QPixmap将图像显示在GUI界面上。具体来说，代码的执行过程如下：

1. cv2.cvtColor函数将图像result从RGB颜色空间转换成BGR颜色空间；
2. QImage构造函数将BGR格式的图像数据result.data转换成QImage格式；
3. result.scaled函数将QImage格式的图像按照指定的宽度和高度进行缩放；
4. 最后，QPixmap.fromImage函数将缩放后的QImage转换成QPixmap，然后通过self.label.setPixmap函数将图像显示在label控件上。

这段代码主要用于将图像显示在GUI界面上，其中new_width和new_height是指定的图像显示宽度和高度。

相关问题

img = cv2.imread(fileName) print(fileName) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label_4.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是将文件加载并读入到img变量中，然后对图像进行缩放（使用letterbox函数）以适应所选的img_size。最后将变换后的图像存入img中。在PyTorch的上下文中，这些变换是不进行梯度计算的，因为没有必要对它们进行反向传播。

解析代码：img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.result = cv2.resize( self.result, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_AREA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是进行目标检测的推理过程，并将检测结果展示在界面上。

首先，使用OpenCV读取图片，然后对图片进行预处理，包括缩放、转换颜色空间、转换数据类型等。然后，将处理后的图片输入模型进行推理，得到检测结果，再对结果进行非极大值抑制，去除重复的检测框。最后，将检测结果绘制在原图上，保存展示图片，并将展示图片转换为Qt中可以显示的QImage格式，并在界面上展示。