将 Python Opencv 图像（numpy 数组）转换为 PyQt QPixmap 图像答案

【问题标题】：Convert Python Opencv Image (numpy array) to PyQt QPixmap image将 Python Opencv 图像（numpy 数组）转换为 PyQt QPixmap 图像
【发布时间】：2016-03-17 21:40:31
【问题描述】：

我正在尝试将 python opencv 图像转换为 QPixmap。

我按照说明显示Page Link，我的代码附在下面

img = cv2.imread('test.png')[:,:,::1]/255. 
imgDown = cv2.pyrDown(img)
imgDown = np.float32(imgDown)        
cvRGBImg = cv2.cvtColor(imgDown, cv2.cv.CV_BGR2RGB)
qimg = QtGui.QImage(cvRGBImg.data,cvRGBImg.shape[1], cvRGBImg.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888)
pixmap01 = QtGui.QPixmap.fromImage(qimg)
self.image01TopTxt = QtGui.QLabel('window',self)
self.imageLable01 = QtGui.QLabel(self)
self.imageLable01.setPixmap(pixmap01)

代码没有编译和运行时错误，但转换错误，我只是得到一些噪声图像。我不确定问题是什么。有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： python qt opencv qimage

【解决方案1】：

#image is the numpy array that you got from cv2.imread(example_image.jpg)

image = QtGui.QImage(image, image.shape[1],\
                            image.shape[0], image.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_RGB888)
pix = QtGui.QPixmap(image)

self.scene.addPixmap(pix)

【讨论】：

【解决方案2】：

用这个把cvImage转换成Qimage，这里cvImage是原图。

height, width, channel = cvImg.shape
bytesPerLine = 3 * width
qImg = QImage(cvImg.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)

并将此 Qimage 设置为来自 Qimage 的 Label.setPixmap 参数。好用！！！

【讨论】：

我必须明确创建QPixmap：self.imageLable01.setPixmap(QPixmap(qImg)) 并传递bytesPerLine + 1
任何提到 numpy 格式的文档总是 RGB888 ？
并不总是必须是 RGB888，来自 qt5 文档，doc.qt.io/qt-5/qimage.html#image-formats 支持的格式列表。当然，你必须确保你的 numpy 数组有正确的数据。
@MarkCarpenterJr 有没有办法确定我需要哪种图像格式？从您的链接尝试了几个，但没有一个有效。
@Matthias 您可以先尝试转换为特定格式，然后再创建QImage()。您还可以查看数组中的元组，并猜测确定格式，例如，RGB888 是每像素 8 位，被认为是 24 位格式，一个像素看起来像 3 个 8 位值；（255,255,255）。一切都取决于你在做什么。

【解决方案3】：

只是补充AdityaIntwala的答案，如果图像看起来是红色或蓝色，那是因为格式不是RGB，而是BGR（相反）。在这种情况下，使用 QImage.rgbSwapped 方法更正：

height, width, channel = cvImg.shape
bytesPerLine = 3 * width
qImg = QImage(cvImg.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

【讨论】：

【解决方案4】：

讨厌添加大量答案，但由于这是唯一对我有用的东西，我会这样做，以防其他人遇到同样的问题。

如上所述here on GitHub

先将numpy数组/ndarry包装在np.require(array, np.uint8, 'C')调用中，如：

arr2 = np.require(arr, np.uint8, 'C')
qImg = QtGui.QImage(arr2, width, height, QtGui.QImage.Format_RGB888)

【讨论】：

【解决方案5】：

这是我的看法：

def convert_nparray_to_QPixmap(self,img):
    w,h,ch = img.shape
    # Convert resulting image to pixmap
    if img.ndim == 1:
        img =  cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)

    qimg = QImage(img.data, h, w, 3*h, QImage.Format_RGB888) 
    qpixmap = QPixmap(qimg)

    return qpixmap

【讨论】：

【解决方案6】：

有最简单的方法：

from PIL.ImageQt import ImageQt 
from PIL import Image
from PySide2.QtGui import QPixmap
import cv2


# Convert an opencv image to QPixmap
def convertCvImage2QtImage(cv_img):
    rgb_image = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    PIL_image = Image.fromarray(rgb_image).convert('RGB')
    return QPixmap.fromImage(ImageQt(PIL_image))

【讨论】：