cv::Mat 与 QImage 之间的转换

在OpenCV和Qt中，分别使用cv::Mat和QImage表示图像。如果需要在两者之间进行转换，可以使用以下方法：

1. cv::Mat转QImage

可以使用以下代码将cv::Mat转换为QImage：

cv::Mat mat;
// 读取或创建cv::Mat图像
QImage img(mat.data, mat.cols, mat.rows, static_cast<int>(mat.step), QImage::Format_RGB888);

此处，使用QImage的构造函数，将cv::Mat的数据指针、宽、高、每行字节数和像素格式传入，创建一个QImage图像。

2. QImage转cv::Mat

可以使用以下代码将QImage转换为cv::Mat：

QImage img;
// 读取或创建QImage图像
cv::Mat mat(img.height(), img.width(), CV_8UC4, img.bits(), img.bytesPerLine());

此处，使用cv::Mat的构造函数，将QImage的高、宽、像素格式、数据指针和每行字节数传入，创建一个cv::Mat图像。需要注意的是，QImage的像素格式与cv::Mat的像素格式并不完全对应，需要根据实际情况选择合适的像素格式。

相关问题

cv::cvtColor(mat, image_ycrcb, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV);这一步转换失败

抱歉，我的回答之前有误。在OpenCV中，没有直接支持将YUV422（CBYCRY排列方式）转换为RGB的颜色空间转换函数。因此，你需要手动进行转换。

以下是一种手动将YUV422（CBYCRY排列方式）转换为RGB的方法：

#include <opencv2/opencv.hpp>

void convertYUV422toRGB(const cv::Mat& yuv422, cv::Mat& rgb) {
    int width = yuv422.cols;
    int height = yuv422.rows;
    
    rgb.create(height, width, CV_8UC3);
    
    for (int y = 0; y < height; y++) {
        const uchar* yuv_data = yuv422.ptr(y);
        uchar* rgb_data = rgb.ptr(y);

        for (int x = 0; x < width; x += 2) {
            int Y1 = yuv_data[x * 2];
            int U = yuv_data[x * 2 + 1];
            int Y2 = yuv_data[x * 2 + 2];
            int V = yuv_data[x * 2 + 3];

            int C = Y1 - 16;
            int D = U - 128;
            int E = V - 128;

            int R1 = (298 * C + 409 * E + 128) >> 8;
            int G1 = (298 * C - 100 * D - 208 * E + 128) >> 8;
            int B1 = (298 * C + 516 * D + 128) >> 8;

            C = Y2 - 16;

            int R2 = (298 * C + 409 * E + 128) >> 8;
            int G2 = (298 * C - 100 * D - 208 * E + 128) >> 8;
            int B2 = (298 * C + 516 * D + 128) >> 8;

            rgb_data[x * 3] = cv::saturate_cast<uchar>(R1);
            rgb_data[x * 3 + 1] = cv::saturate_cast<uchar>(G1);
            rgb_data[x * 3 + 2] = cv::saturate_cast<uchar>(B1);

            rgb_data[x * 3 + 3] = cv::saturate_cast<uchar>(R2);
            rgb_data[x * 3 + 4] = cv::saturate_cast<uchar>(G2);
            rgb_data[x * 3 + 5] = cv::saturate_cast<uchar>(B2);
        }
    }
}

int main() {
    // 读取YUV422图像数据
    cv::Mat image_yuv422(height, width, CV_8UC2, yuv422_data);

    // 创建RGB图像
    cv::Mat image_rgb;

    // 将YUV422转换为RGB
    convertYUV422toRGB(image_yuv422, image_rgb);

    // 显示RGB图像
    cv::imshow("RGB Image", image_rgb);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在这个示例中，我们手动将YUV422（CBYCRY排列方式）转换为RGB。`convertYUV422toRGB()`函数遍历每个像素对，并根据转换公式计算RGB值。最后，我们可以将转换后的RGB图像显示出来。

请注意，这个手动转换方法假设输入图像是YUV422（CBYCRY排列方式）格式，并且每个像素占用2个字节。确保将`height`和`width`替换为图像的实际高度和宽度，并将`yuv422_data`替换为指向YUV422数据的指针。

cv::Mat input_image = imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);cv::Mat gray_image;cv::cvtColor(input_image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);gray_image.convertTo(gray_image, CV_8U);用python改写这段代码

以下是将上述C++代码转换为Python代码的方法：

import cv2

input_image = cv2.imread('input.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image = cv2.convertScaleAbs(gray_image, alpha=(255.0/65535.0)) # 将图像转换为8位深度

if input_image is None:
    print("Input image is empty!")

这里使用了OpenCV的Python绑定，具体实现与C++代码相似。需要注意的是，在Python中，OpenCV的函数名与C++中略有不同，例如cv::cvtColor()在Python中是cv2.cvtColor()，cv::IMREAD_COLOR在Python中是cv2.IMREAD_COLOR。同时，Python中也提供了cv2.convertScaleAbs()函数，可以将图像转换为8位深度。