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。