QImage::Format_Grayscale8 在opencv中怎么表示

在OpenCV中，QImage::Format_Grayscale8对应的是CV_8UC1格式。这种格式的图像是单通道的8位无符号整数格式（即每个像素用一个8位无符号整数表示），表示灰度图像。可以使用OpenCV中的函数将QImage转换为CV_8UC1格式的图像，例如：

QImage image;
// 加载或创建QImage图像
cv::Mat mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, image.bits(), image.bytesPerLine());

此处将QImage图像的数据和字节数组指针传递给cv::Mat构造函数，以创建一个CV_8UC1格式的Mat图像。

相关问题

QMap<int, QImage> algorithm::projectionTo2D( void *data,1000，1000, 1100, const QList<QPair<uint32_t, uint32_t>>& projection) 如何使

这个函数能够将数据投影到一个 1000x1000 的二维图像上，并输出一个包含 1100 个像素值的 QImage 对象，同时利用参数 projection 中的坐标信息调整投影的位置？

这个函数的实现需要用到计算机视觉中的投影变换技术，具体来说，可以使用 OpenCV 库中的 cv::warpPerspective 函数对原始数据进行投影变换。具体步骤如下：

1. 将原始数据转换为 OpenCV 中的 Mat 对象；
2. 根据 projection 中的坐标信息计算出变换矩阵；
3. 使用 cv::warpPerspective 函数对 Mat 对象进行投影变换；
4. 将变换后的 Mat 对象转换为 QImage 对象，并返回。

下面是一个伪代码示例：

QMap<int, QImage> algorithm::projectionTo2D(void *data, int width, int height, int numPixels, const QList<QPair<uint32_t, uint32_t>>& projection) {
    // 将 void* 数据转换为 cv::Mat 对象
    cv::Mat inputMat(height, width, CV_8UC1, data);
    
    // 构造投影变换矩阵
    cv::Mat transformMat = cv::getPerspectiveTransform(/* TODO: 根据 projection 计算出变换矩阵 */);
    
    // 对 Mat 对象进行投影变换
    cv::Mat outputMat;
    cv::warpPerspective(inputMat, outputMat, transformMat, cv::Size(numPixels, numPixels));
    
    // 将 Mat 对象转换为 QImage 对象
    QImage outputImage(outputMat.data, outputMat.cols, outputMat.rows, outputMat.step, QImage::Format_Grayscale8);
    
    // 将 QImage 对象存储到 QMap<int, QImage> 中并返回
    QMap<int, QImage> result;
    result.insert(0, outputImage);
    return result;
}

需要注意的是，这个函数仅能处理单通道的 8-bit 灰度图像，如果原始数据不符合这个要求，需要进行相应的转换。

cv::Mat转换成QImage

在计算机视觉领域，`cv::Mat`是OpenCV库中用于存储图像数据的主要数据结构，而`QImage`是Qt库中的一个图像对象。要将`cv::Mat`转换成`QImage`，你需要进行以下几个步骤：

1. **包含头文件**：
首先，在C++代码中，确保包含了所需的头文件：

   #include <opencv2/opencv.hpp>
   #include <qimage.h>

2. **创建cv::Mat到uchar数组**：
`cv::Mat`通常是以BGR颜色空间存储的，需要将其转换为灰度或者RGB，然后复制像素数据到uchar数组，因为`QImage`的基础类型是uchar。这里是一个简单的例子：

   uchar* data = new uchar[width * height * channels];
   memcpy(data, cv::Mat::data, width * height * channels);

其中，`width`, `height`, 和 `channels` 分别是从`cv::Mat`获取的宽度、高度和通道数。

3. **设置QImage的尺寸和格式**：
根据`cv::Mat`的大小创建一个新的`QImage`：

   QImage img((uchar*)data, width, height, width * channels, QImage::Format_RGB888);

如果你想保存为灰度图，可以改为`QImage::Format_Grayscale8`。

4. **清理内存**：
最后，记得释放之前分配的uchar数组：

   delete[] data;

5. **使用QImage对象**：
现在你可以直接使用`QImage`对象了，例如显示或者保存它。

// 显示转换后的QImage
QLabel label;
label.setPixmap(QPixmap::fromImage(img));