QImage 图像格式小结
原地址:http://tracey2076.blog.51cto.com/1623739/539690
嗯,这个QImage的问题研究好久了,有段时间没用,忘了,已经被两次问到了,突然有点解释不清楚,我汗颜,觉得有必要重新总结下了,不然无颜对自己了。
图像的数据是以字节为单位保存的,每一行的字节数必须是4的整数倍,不足的补0。
(因为我们使用的是32操作系统,因此数据是按照32位对齐的,所以每行的字节数必须是4的整数倍也就是说每行的数据位必须是32位的整数倍。)这里是按照我的理解的,貌似错了,修正一下,最近在看数据对齐,这段话先忽略了,没有删掉,是因为,想留个足迹,等我找到合适的答案再贴上来。不过,图像的数据确实是按32位对齐的。
如果不是整数倍,则根据公式: W = ( w * bitcount + 31 )/32 * 4;
注: w是图像的宽度,bitcount是图像的位深,即32、24等, 计算得到的W是程序中图像每行的字节数。
这里讲述QImage的32、24、8位图。
图像格式:QImage::Format_RGB32 ,QImage::Format_RGB888,QImage::Format_Indexed8。
构造图像:
(1)、QImage myImage1 = QImage(filename); 根据文件名打开图像,如果图像本身是32、24位的,程序中图像是32位的,如果图像本身是8位、1位的,程序中对应为8位、1位。
(2)、QImage myImage2 = QImage(width, height, QImage::Format_…); 根据图像宽高来构造一幅图像,程序会自动根据图像格式对齐图像数据。
操作图像:按照(2)的方式构造图像,在Debug下,如果不给图像myImage2初值,图像不是黑的, 但release下,则构造好的图像默认为黑色。
好了,现在我们需要对图像数据操作,32位图像无疑是最简单的,因为它数据是对齐的。用width表示图像宽度,height表示图像高度。
首先熟悉几个函数:
a、uchar* bits(); 可以获取图像的首地址
b、int byteCount(); 图像的总字节数
c、int bytesPerLine(); 图像每行字节数
1、QImage::Format_RGB32,存入格式为B,G,R,A 对应 0,1,2,3
QImage::Format_RGB888,存入格式为R, G, B 对应 0,1,2
QImage::Format_Indexed8,需要设定颜色表,QVector<QRgb>
灰度图像颜色表设定:
QVector<QRgb> colorTable;
for(int k=0;k<256;++k)
{
colorTable.push_back( qRgb(k,k,k) );
}
2、QImage image32 = QImage(width, height, QImage::Format_32);
QImage image24 = QImage(width, height, QImage::Format_24);
QImage image8 = QImage(width, height, QImage::Format_8);
image8.setColorTable(colorTable);
3、需要取每个像素处理,采用指针取值,行扫的方式:
int lineNum_32 = 0; //行数
int pixelsub_32 = 0; //像素下标
uchar* imagebits_32 = image32.bits(); //获取图像首地址,32位图
uchar* imagebits24 = image24.bits();
uchar* imagebits8 = image8.bits();
for(int i=0; i<height; ++i)
{
//按照通常的理解,我们会如下处理,取每行
lineNum_32 = i * width * 4; //对于任意图像,这句没有问题
// lineNum_24 = i * width * 3; //??当width不是4的整数倍时,这句取不到每行开头
// lineNum_8 = i * width; //??当width不是4的整数倍时,这句取不到每行开头
for(int j=0; j<width; ++j)
{
int r_32 = imagebits_32[ lineNum_32 + j * 4 + 2];
int g_32 = imagebits_32[ lineNum_32 + j * 4 + 1];
int b_32 = imagebits_32[ lineNum _32 + j * 4];
// int r_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j * 3]; //注意区别32位的图
// int g_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j *3 + 1];
// int b_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j * 3 + 2];
// int gray_8 = imagebits_8[ lineNum_8 + j];
……
//自己的操作
}
}
//??出问题了,因为实际的图像数据并不是以width为真实宽度的,解决,有两种方法:
第一种方法:自己计算实际的宽度
修改为:
// 获取每行的字节数
int W_32 = ( width * 32 + 31 )/32 * 4; //注意这里没有四舍五入,所以不要随意换算
int W_24 = ( width * 24 + 31 )/32 * 4;
int W_8 = ( width * 8 + 31)/32 * 4;
//也可以使用QT函数来获取,功能和上面一样
{
int W_32 = image32.bytesPerLine();
int W_24 = image24.bytesPerLine();
int W_8 = image8.bytesPerLine();
}
for(int i=0; i<height; ++i)
{
//现在可以按照通常的理解,取每行
lineNum_32 = i * W_32; //注意,这里不再需要乘倍数了(4, 3等)
// lineNum_24 = i * W_24;
// lineNum_8 = i * W_8;
for(int j=0; j<width; ++j)
{
//这里的操作同上面的一样
}
}
第二种方法:采用scanLine(int)来获取每行的首地址,
for(int i=0; i<height; ++i)
{
imagebits_32 = image32.scanLine(i);
imagebits_24 = image24.scanLine(i);
imagebits_8 = image8.scanLine(i);
for(int j=0; j<width; ++j)
{
int r_32 = imagebits_32[ j * 4 + 2];
int g_32 = imagebits_32[ j * 4 + 1];
int b_32 = imagebits_32[ j * 4];
// int r_24 = imagebits_24[ j * 3];
// int g_24 = imagebits_24[ j *3 + 1];
// int b_24 = imagebits_24[ j * 3 + 2];
// int gray_8 = imagebits_8[ j ];
……
//自己的操作
}
}
OK,上述两种方法的索引就不会出现图像数据偏移的问题
4、大家注意到QImage的这个构造函数了吧,QImage::QImage ( uchar * data, int width, int height, Formatformat )
嗯,这个函数就是从uchar* 的数据来构造图像,一般我们都可能先将图像数据存在uchar*中,
uchar* data32 = new uchar[ width * height * 4];
uchar* data24 = new uchar[ width * height * 3];
uchar* data8 = new uchar[ width * height];
从data32构造图像,不会有任何问题,但是当width不是4的整数倍时,你就不可能从data24和data8构造出自己想要的数据,程序会挂掉的,因为这两个数组的数据量根本不够一幅图(还记得数据补齐不)。
解决办法:
你需要首先计算出,你的图像的真实数据量(字节数), 可以根据QImage.byteCount()函数来获取图像的字节数,当然,你也可以自己计算,计算公式 byteCount = height * W; 这里的W就是每行的字节数,上面已经讲过了它的计算方法。
然后,你可以由QByteArray来获取转换的指针数据:
如:你的图像数据放在数组 uchar* srcData; 中
QByteArray imageByteArray = QByteArray( (const char*)srcData, byteCount );
uchar* transData = (unsigned char*)imageByteArray.data();
QImage desImage = QImage(transData, width, height, QImage::Format_…);
嗯,经过上述转换后,transData中将是补齐数据的数组,由此构造的图像不会有任何问题。
好了,终于总结完了,有很多小的问题,我不想写了,应该够用了,如果有具体其他问题,大家再仔细想想,肯定能解决的,哈哈
转载于:https://www.cnblogs.com/lanye/p/3506996.html
QImage 图像格式小结相关推荐
- QImage 图像格式小结,QImage::Format
文章转载自: https://blog.51cto.com/tracey2076/539690 嗯,这个QImage的问题研究好久了,有段时间没用,忘了,已经被两次问到了,突然有点解释不清楚,我汗颜, ...
- QImage 图像格式小结 Format_RGB32
原文链接 嗯,这个QImage的问题研究好久了,有段时间没用,忘了,已经被两次问到了,突然有点解释不清楚,我汗颜,觉得有必要重新总结下了,不然无颜对自己了. 图像的数据是以字节为单位保存的,每一行的字 ...
- QImage图像格式解读
enum QImage::Format QImage::Format_Invalid 图像无效 QImage::Format_Mono 存储使用1位每像素的图像,字节填充最重要位第一 QImage:: ...
- Qt之QImage类
文章目录 QT--QImage类 QImage获取图像的数据信息 QImage图像格式转换 由RGB格式转换为BGR格式 将彩色图转换为灰度图 图像保存 QImage图像显示在QLabel上 QPix ...
- Linux环境中对海康威视工业相机SDK进行二次开发(QT+CMake+Opencv+海康SDK)
关于在Windows环境中对海康威视工业相机SDK进行二次开发的话,可以参考这两篇博客. 海康威视工业相机SDK二次开发(VS+Opencv+QT+海康SDK+C++)(一) 海康威视工业相机SDK二 ...
- [视觉实战案例]Qt下BYTE、QImage、HObject、Mat等图像格式的转换和图像显示方法
文章目录 一.图像格式间相互转换 1.BYTE转QImage.HObject和Mat 2.QImage.HObject和Mat的相互转换 二.图像显示方法 1.QLabel显示QPixmap图像 2. ...
- QImage与OpenCV中的MAT图像格式转换
1.Mat转换为QImage QImage Mat2QImage(const Mat& mat) { Mat rgb; cvtColor(mat, rgb, CV_BGR2RGB); ...
- QImage/cv::Mat/HObject的图像格式互相转换,4字节对齐
QImage/cv::Mat互相转换 QImage ImgChange::cvMat2QImage(const Mat &mat) // Mat 改成 QImage {if (mat.type ...
- Qt QImage像素格式小结
- 【Qt】QImage、QPixmap、QBitmap和QPicture
简述 Qt 提供了四个用于处理图像数据的类: QImage. QPixmap. QBitmap和QPicture.QImage是为 I/O 设计和优化的, 用于直接像素访问和操作, 而QPixmap是 ...
最新文章
- 多样化实现Windows phone 7本地数据访问5——深入Rapid Repository
- Linux容器的发展历史及其未来趋势
- Asp将查询结果导出到excel里
- 神策数据加入中国大数据产业生态联盟,神策营销云及融媒解决方案获联盟认证
- 关于产品推荐的10个问题
- Spring5 新增的两大功能,吹一波这个框架!
- ZJOI2008皇帝的烦恼
- tensorflow搭建神经网络
- 机器学习调参-模型选择
- html做换装游戏,index.html
- 【智能制造】智能制造将势不可挡
- cesium获取模型实时坐标_cesium获取坐标及高程
- 2021邵阳市地区高考成绩排名查询,2021邵阳最新高中排名前十
- 594. Longest Harmonious Subsequence
- 知网论文caj怎么转化成word
- 囧,现在才只QQ有远程控制
- 教室外的风景(宁波市第25届小学组)
- hdu 4389 X mod f(x) (数位dp||打表)
- 里程碑图、横道图、项目进度网络图比较
- 什么是扩散模型(Diffusion Models),为什么它们是图像生成的一大进步?
热门文章
- docker 中 NGINX+PHP+MYSQL+REDIS+Elasticsearch 环境搭建 (windows系统)
- LayaAir 位图添加遮罩与滤镜
- Docker 部署启动 Spring boot 项目
- CentOS 7.2 rpm 安装 Mysql 5.7
- 阶段5 3.微服务项目【学成在线】_day03 CMS页面管理开发_06-新增页面-前端-新增页面...
- 阶段3 2.Spring_10.Spring中事务控制_9 spring编程式事务控制1-了解
- springcloud之Feign、ribbon设置超时时间和重试机制的总结
- Vue集成微信开发趟坑:公众号以及JSSDK相关
- eclipse安装activiti 工作流插件
- bzoj4172: 弹珠