QImg = QImage(self.lvbo_img.data, cols1, rows1, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)

这段代码是用来创建一个 QImage 对象的。其中，self.lvbo_img.data 是一个指向图像数据的指针，cols1 和 rows1 分别表示图像的列数和行数，bytesPerLine 表示每行像素所占用的字节数，QImage.Format_RGB888 表示图像的像素格式为 RGB888，即每个像素由 3 个字节表示，分别对应红、绿、蓝三个通道的亮度值。创建成功后，可以将该 QImage 对象用于显示图像、保存图像等操作。

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QImg = QImage(self.frame.data, img_cols, img_rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)什么意思

这段代码是将摄像头或者视频流的帧数据转化为 QImage 格式的图像数据，其中 img_cols 和 img_rows 表示图像的宽度和高度，bytesPerLine 表示每行像素所占用的字节数，QImage.Format_RGB888 表示使用 RGB888 格式来存储图像数据，即每个像素使用 24 位（3 字节）存储其 RGB 值。

class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;*.jpeg;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img=np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] #将预测结果显示至图像上 return_img=cv2.putText(self.img,str(predictClass)+":"+str(predictProb),(50,100),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,1.2,(255,255,255),2,) qimg2=qimage2ndarray.array2qimage(return_img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg2)) self.label_2.show()

这段代码是一个基于 PyQt5 和 TensorFlow 的图像分类系统，它可以打开用户选择的图片，并使用 MobileNet 模型对其进行分类预测。具体来说，当用户点击“输入图片”按钮时，程序会弹出文件选择对话框，让用户选择一张图片。然后程序会使用 OpenCV 库读取该图片，并将其缩放到 400×400 像素大小，并显示在程序窗口中心的标签上。接着，程序会将图像转换为浮点格式，并缩放到 224×224 像素大小，以符合 MobileNet 模型的输入要求。然后程序会将图像添加一个维度，以便将其传递给 MobileNet 模型进行预测。在预测完成后，程序会将预测结果绘制在原始图像上，并显示在标签上，以便用户查看。