QImage image = m_CurImage.scaled(this->width(), this->height(), Qt::IgnoreAspectRatio, Qt::SmoothTransformation); painter.drawImage(QPoint(0, 0), image);在m_CurImage.scaled发生崩溃,

时间: 2024-04-04 22:30:54 浏览: 26
如果在 `m_CurImage.scaled()` 方法中发生崩溃,可能是由于以下原因引起的: 1. `m_CurImage` 对象为空或无效,导致无法进行缩放操作。你可以在调用 `scaled()` 方法之前检查一下 `m_CurImage` 是否已经被正确地初始化。 2. `this->width()` 或 `this->height()` 方法返回了无效值,导致无法进行缩放操作。你可以在调用 `scaled()` 方法之前检查一下这两个方法是否返回了有效的值。 3. `Qt::IgnoreAspectRatio` 或 `Qt::SmoothTransformation` 参数不被支持,导致无法进行缩放操作。你可以尝试使用其他的参数或者不使用这两个参数。 4. 其他未知的原因导致程序崩溃。你可以尝试使用调试工具分析程序崩溃的原因,并对代码进行调试。 希望这些方法可以帮助你解决问题。如果你有任何进一步的问题或需要更详细的解释,请随时问我。
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QImage image = QImage(this->player->videoSurface()->surfaceFormat().size(), QImage::Format_ARGB32); QPainter painter(&image); this->player->videoSurface()->surfaceFormat().videoFrameToPixmap(this->player->currentVideoFrame()).toImage().scaled(image.size()).swap(image);有些参数不存在

这段代码是想获取当前视频帧并将其转换为 QImage 对象,但是它存在一些错误。 首先,`videoSurface()` 函数返回的是 `QAbstractVideoSurface*` 类型的指针,因此需要判断指针是否有效。 其次,在 `QImage` 的构造函数中,需要传递一个有效的 `size` 参数,你可以通过调用 `this->player->videoSurface()->surfaceFormat().frameSize()` 来获取当前视频帧的大小。 最后,在调用 `videoFrameToPixmap` 函数时,需要传入一个 `QVideoFrame` 类型的参数,而不是 `this->player->currentVideoFrame()`。你可以尝试使用 `this->player->videoSurface()->currentFrame()` 来获取当前视频帧。 修改后的代码如下: ```c++ if (this->player->videoSurface()) { QSize frameSize = this->player->videoSurface()->surfaceFormat().frameSize(); QImage image(frameSize, QImage::Format_ARGB32); QPainter painter(&image); QVideoFrame currentFrame = this->player->videoSurface()->currentFrame(); if (!currentFrame.isValid()) { return; // 当前帧无效 } QPixmap pixmap = this->player->videoSurface()->surfaceFormat().videoFrameToPixmap(currentFrame); painter.drawPixmap(QRect(QPoint(0, 0), frameSize), pixmap); painter.end(); } ``` 希望能帮到你!

void Form::paintEvent(QPaintEvent *event) { QPainter painter(this); painter.setBrush(Qt::white); painter.drawRect(0, 0, this->width(), this->height()); //先画成白色 if (mImage.size().width() <= 0) return; //将图像按比例缩放成和窗口一样大小 QImage img = mImage.scaled(this->size(),Qt::KeepAspectRatio); int x = this->width() - img.width(); int y = this->height() - img.height(); x /= 2; y /= 2; painter.drawImage(QPoint(x,y),img); //画出图像 if(open_red==true){ QWidget *red_video=new QWidget(this); red_video->resize(this->width()/3,this->height()/3); //提取出图像中的R数据 painter.setBrush(Qt::white); painter.drawRect(0, 0, red_video->width(),red_video->height()); //先画成白色 if (R_mImage.size().width() <= 0) return; //将图像按比例缩放成和窗口一样大小 QImage R_img = R_mImage.scaled(red_video->size(),Qt::KeepAspectRatio); int R_x = red_video->width() - R_img.width(); int R_y = red_video->height() - R_img.height(); R_x /= 2; R_y /= 2; painter.drawImage(QPoint(R_x,R_y),R_img); //画出图像 } }

这段代码是一个继承自QWidget的自定义控件Form的paintEvent()函数实现。它会在窗口需要重绘时被调用,以便绘制窗口的外观。 首先,它会创建一个QPainter对象,用于在窗口上绘制图像。然后,它设置了画刷颜色为白色,并用画刷填充整个窗口。接着,它会检查mImage图片是否有宽度,如果没有就返回。然后,它将mImage图片按比例缩放,使其与窗口大小一致,并将其绘制在窗口中心位置。 最后,如果open_red变量为true,它将创建一个QWidget对象red_video,并将其大小设置为窗口大小的1/3。然后,它再次设置画刷颜色为白色,并用画刷填充red_video。接着,它检查R_mImage图片是否有宽度,如果没有就返回。然后,它将R_mImage图片按比例缩放,使其与red_video大小一致,并将其绘制在red_video中心位置。 总体来说,这段代码实现了在窗口中心绘制一张图片,并在窗口右下角绘制另一张图片的功能。

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修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

#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

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl',优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

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