QImage qimg 释放qimage

在Qt中，如果需要释放QImage对象所持有的内存并将其销毁，可以使用delete运算符。例如：

QImage* qimg = new QImage();
// do something with qimg
delete qimg;

这将释放QImage指针qimg所持有的内存，并将其销毁。需要注意的是，在使用delete运算符之前，需要确保不再使用QImage指针访问QImage对象，否则会导致未定义行为。

如果QImage对象是作为局部变量或成员变量声明的，可以直接在其作用域结束时销毁。例如：

void foo() {
    QImage qimg;
    // do something with qimg
} // qimg is automatically destroyed here

这将在函数foo的作用域结束时销毁QImage对象qimg。

需要注意的是，如果QImage对象是通过指针分配的内存，需要在使用delete运算符之前使用delete运算符释放内存。例如：

QImage* qimg = new QImage();
// do something with qimg
delete qimg;

这将释放QImage指针qimg所持有的内存，并将其销毁。

相关问题

Qlabel 转QImg

在Qt中，`QLabel`通常用于显示文本、图片等，并不是直接处理图像数据的容器。如果你想将`QLabel`中的图像转换成`QImage`，首先需要确保`QLabel`关联了一个`QPixmap`，这是因为`QLabel`通过`setPixmap()`方法显示图片。如果你已经有了`QPixmap`，你可以轻松地将其转换为`QImage`。

这是一个例子：

// 假设你有一个 QLabel，它设置了 QPixmap
QLabel *myLabel = new QLabel;
myLabel->setPixmap(QPixmap("path_to_your_image.png"));

// 现在从 QLabel 的 QPixmap 中提取 QImage
QPixmap pixmap = myLabel->pixmap();
QImage image = pixmap.toImage();

// 现在你可以对image进行操作

如果你想直接从`QLabel`的`paintEvent()`中读取并转换，你需要先捕获绘制到的`QPainter`，然后使用其提供的函数获取图像信息。

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。