QImage.scaled

时间: 2024-03-15 10:37:24 浏览: 32
QImage.scaled是Qt中的一个函数,用于对图像进行缩放操作。根据提供的引用内容,我们可以看到有三种不同的使用方式。 引用和引用中的代码示例展示了使用QImage.scaled进行图片缩放的方法。这两种方法都是对原始图像进行缩放,并返回一个新的缩放后的图像。其中,第一个参数是缩放后的宽度,第二个参数是缩放后的高度。在引用中,使用了默认的缩放模式,即保持原始图像的宽高比例,并进行平滑的缩放。而在引用中,通过设置两个额外的参数,分别是Qt::IgnoreAspectRatio和Qt::SmoothTransformation,实现了忽略原始图像的宽高比例,并进行平滑的缩放。 引用中的代码示例展示了在一个自定义的函数shrinkImage中使用QImage.scaled进行图片缩小的方法。其中,img是通过QImage构造函数创建的一个图像实例,而size是缩小后的宽度和高度。通过调用img.scaled(size, Qt.IgnoreAspectRatio),可以得到一个按照指定尺寸缩小的图像,并将其转换为QPixmap。
相关问题

result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_RGB2BGR) result = QImage(result.data, result.shape[1], result.shape[0], QImage.Format_RGB888) result = result.scaled(new_width, new_height) self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(result))

这段代码是将OpenCV库处理后的图像result,转换成QImage格式后,再通过QPixmap将图像显示在GUI界面上。具体来说,代码的执行过程如下: 1. cv2.cvtColor函数将图像result从RGB颜色空间转换成BGR颜色空间; 2. QImage构造函数将BGR格式的图像数据result.data转换成QImage格式; 3. result.scaled函数将QImage格式的图像按照指定的宽度和高度进行缩放; 4. 最后,QPixmap.fromImage函数将缩放后的QImage转换成QPixmap,然后通过self.label.setPixmap函数将图像显示在label控件上。 这段代码主要用于将图像显示在GUI界面上,其中new_width和new_height是指定的图像显示宽度和高度。

下面这个方法中每一个函数的作用:def show_cv_img(self, img): shrink = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) QtImg = QtGui.QImage(shrink.data, shrink.shape[1], shrink.shape[0], shrink.shape[1] * 3, QtGui.QImage.Format_RGB888) jpg_out = QtGui.QPixmap(QtImg).scaled( self.label.width(), self.label.height()) self.label.setPixmap(jpg_out)

好的,我会回答你的问题。这个方法主要是用来将 opencv 格式的图片转化为 Qt 格式的图片,并将转化后的图片显示在 GUI 上。下面是每一个函数的作用: - cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB):将 BGR 格式的图片转化为 RGB 格式。 - QtGui.QImage():将转化后的图片数据包装为 QImage 对象。 - QtGui.QPixmap():将 QImage 对象转化为 QPixmap 对象,并进行缩放操作。 - self.label.setPixmap():将缩放后的 QPixmap 赋值给 QLabel 对象,用于在 GUI 上显示图片。

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以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat',代码如下: def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

以下代码出现错误:NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下:@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

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