Opencv与Qt （一）之运行测试读取图片

刚刚在vs上装好了QT和Opencv，试一下效果把。

我简单的创建了一个label，然后使用Opencv导入图像，因为Opencv导入图像是MAT格式的，在使用Qt的时候我们要把导入的图像转换成Qimage类型的。

所以，我写了一个转换函数。

QImage QtGuiApplication1::cvMat2QImage(const Mat& mat)    // Mat 改成 QImage
{
	if (mat.type() == CV_8UC1)					// 单通道
	{
		QImage image(mat.cols, mat.rows, QImage::Format_Indexed8);
		image.setColorCount(256);				// 灰度级数256
		for (int i = 0; i < 256; i++)
		{
			image.setColor(i, qRgb(i, i, i));
		}
		uchar *pSrc = mat.data;					// 复制mat数据
		for (int row = 0; row < mat.rows; row++)
		{
			uchar *pDest = image.scanLine(row);
			memcpy(pDest, pSrc, mat.cols);
			pSrc += mat.step;
		}
		return image;
	}

	else if (mat.type() == CV_8UC3)				// 3通道
	{
		const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;			// 复制像素
		QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888);	// R, G, B 对应 0,1,2
		return image.rgbSwapped();				// rgbSwapped是为了显示效果色彩好一些。
	}
	else if (mat.type() == CV_8UC4)
	{
		const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;			// 复制像素
															// Create QImage with same dimensions as input Mat  
		QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_ARGB32);		// B,G,R,A 对应 0,1,2,3
		return image.copy();
	}
	else
	{
		return QImage();
	}
}

　　

之后就是简单的创建一个label。并把转换成Qimage的图片放在label里面。

下面放出完整的代码。

以下是h文件

#pragma once

#include <QtWidgets/QMainWindow>
#include "ui_QtGuiApplication1.h"
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include "qimage.h"

#include <QFileDialog>
#include <QLabel>

using namespace cv;          //OpenCV命名空间

class QtGuiApplication1 : public QMainWindow
{
	Q_OBJECT

public:
	QtGuiApplication1(QWidget *parent = Q_NULLPTR);
	QLabel *label;

private:
	Ui::QtGuiApplication1Class ui;
	QImage cvMat2QImage(const Mat & mat);
	Mat QImage2cvMat(QImage image);
	

};

　　以下是Cpp文件

#include "MainWindow.h"


using namespace cv;

QtGuiApplication1::QtGuiApplication1(QWidget *parent)
	: QMainWindow(parent)
{
	ui.setupUi(this);
	this->setFixedSize(200, 300);
	Mat srcImage = imread("G:\\picture\\123456789.jpg");//读取图片数据  
	label = new QLabel(this);
	label->setGeometry(QRect(10,10,180,280));
	QImage disImage = cvMat2QImage(srcImage);
	label->setPixmap(QPixmap::fromImage(disImage.scaled(label->size(), Qt::KeepAspectRatio)));//显示图像

}






QImage QtGuiApplication1::cvMat2QImage(const Mat& mat)    // Mat 改成 QImage
{
	if (mat.type() == CV_8UC1)					// 单通道
	{
		QImage image(mat.cols, mat.rows, QImage::Format_Indexed8);
		image.setColorCount(256);				// 灰度级数256
		for (int i = 0; i < 256; i++)
		{
			image.setColor(i, qRgb(i, i, i));
		}
		uchar *pSrc = mat.data;					// 复制mat数据
		for (int row = 0; row < mat.rows; row++)
		{
			uchar *pDest = image.scanLine(row);
			memcpy(pDest, pSrc, mat.cols);
			pSrc += mat.step;
		}
		return image;
	}

	else if (mat.type() == CV_8UC3)				// 3通道
	{
		const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;			// 复制像素
		QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_RGB888);	// R, G, B 对应 0,1,2
		return image.rgbSwapped();				// rgbSwapped是为了显示效果色彩好一些。
	}
	else if (mat.type() == CV_8UC4)
	{
		const uchar *pSrc = (const uchar*)mat.data;			// 复制像素
															// Create QImage with same dimensions as input Mat  
		QImage image(pSrc, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_ARGB32);		// B,G,R,A 对应 0,1,2,3
		return image.copy();
	}
	else
	{
		return QImage();
	}
}


Mat QtGuiApplication1::QImage2cvMat(QImage image)			// QImage改成Mat
{
	Mat mat;
	switch (image.format())
	{
	case QImage::Format_ARGB32:
	case QImage::Format_RGB32:
	case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied:
		mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
		break;
	case QImage::Format_RGB888:
		mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC3, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
		cv::cvtColor(mat, mat, CV_BGR2RGB);
		break;
	case QImage::Format_Indexed8:
		mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
		break;
	}
	return mat;
}

　

　运行Main文件之后，可以得到下面的结果

一个简单的测试opencv和qt的程序就完成啦。