OpenCV-PyQT项目实战OpenCV 与PyQt的图像转换

Posted 2023-02-21 YouCans

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了OpenCV-PyQT项目实战OpenCV 与PyQt的图像转换相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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OpenCV-PyQT项目实战（1）安装与环境配置
 OpenCV-PyQT项目实战（2）QtDesigner 和 PyUIC 快速入门
 OpenCV-PyQT项目实战（3）信号与槽机制
 OpenCV-PyQT项目实战（4）OpenCV 与PyQt的图像转换
 OpenCV-PyQT项目实战（5）项目案例01

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OpenCV-PyQT项目实战（4）OpenCV 与PyQt的图像转换

OpenCV-PyQT项目实战（4）OpenCV 与PyQt的图像转换

本节介绍 OpenCV 与PyQt的图像格式及转换。

在OpenCV-PyQt的项目中，通常使用OpenCV读写和处理图像，使用PyQt进行显示和交互。但是，OpenCV与PyQt中的图像存储格式不同，需要进行转换。这里有不少坑，小心行驶。

1. OpenCV的图像格式

1.1 以Numpy数组表示数字图像

数字图像由像素点组成的矩阵来描述，以多维数据集来表示和处理。

OpenCV的Python API是基于Numpy库来存储和处理多维数组，图像的数据结构是ndarray多维数组。OpenCV中对图像的任何操作，本质上都是对Numpy多维数组的操作和运算。

OpenCV 中的二值图像和灰度图像用二维数组 (h, w) 表示，数组中的每个元素表示对应一个像素的灰度，每个像素的位深度为 8位。

OpenCV 中二值图像被作为特殊的灰度图像，每个像素点的值为 0（黑色）或 255（白色）。

OpenCV 中的彩色图像用三维数组 (h, w, ch=3) 表示，数组中的每个元素对应一个像素的某种颜色分量，每个像素的位深度为 24位。

OpenCV 使用 BGR 格式，色彩通道顺序为 B/G/R，因此 B 通道是 img[:, :, 0]， G 通道是 img[:, :, 1]， R 通道是 img[:, :, 2]。

1.2 图像的属性

OpenCV 中图像对象的数据结构是 ndarray 多维数组，因此 ndarray 数组的属性和操作方法也都适用于 OpenCV 的图像对象。例如：

img.ndim：查看图像的维数，彩色图像的维数为 3，灰度图像的维数为 2。
img.shape：查看图像的形状，即图像栅格的行数（高度）、列数（宽度）、通道数。
img.size：查看图像数组元素总数，灰度图像的数组元素总数为像素数量，彩色图像的数组元素总数为像素数量与通道数的乘积。

例程 1：OpenCV 图像数组的属性

    # 图像数组的属性
    imgFile = "../images/imgLena.tif"  # 读取文件的路径
    img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    img2 = cv2.imread(imgFile, flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像
    # cv2.imshow("Demo1", img1)  # 在窗口显示图像
    # key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

    # 维数(ndim), 形状(shape), 元素总数(size), 元素类型(dtype)
    print("Ndim of img1(BGR): , img2(Gray): ".format(img1.ndim, img2.ndim))  # number of rows, columns and channels
    print("Shape of img1(BGR): , img2(Gray): ".format(img1.shape, img2.shape))  # number of rows, columns and channels
    print("Size of img1(BGR): , img2(Gray): ".format(img1.size, img2.size))  # size = rows * columns * channels
    print("Dtype of img1(BGR): , img2(Gray): ".format(img1.dtype, img2.dtype))  # uint8

本例程的运行结果如下：

Ndim of img1(BGR): 3, img2(Gray): 2
Shape of img1(BGR): (512, 512, 3), img2(Gray): (512, 512)
Size of img1(BGR): 786432, img2(Gray): 262144
Dtype of img1(BGR): uint8, img2(Gray): uint8

1.3 图像的数据类型

OpenCV库函数对于数据类型有严格要求，错误的数据类型将导致语法错误。

OpenCV中图像的数据类型的参数命名格式为：

CV_数字位数数字类型C通道数

例如，CV_8UC3表示3通道8位无符号整数格式的矩阵。

OpenCV数据类型与Numpy数据类型的对应关系如表2-1所示。图像处理中最常用的数据类型是8位无符号整数CV_8U，对应于np.uint8。

表2-1 OpenCV与Numpy数据类型的对照关系

数据类型	OpenCV	Numpy	取值范围
8位无符号整数	CV_8U	uint8	0～255
8位符号整数	CV_8S	int8	-128～127
16位无符号整数	CV_16U	uint16	0～65 535
16位符号整数	CV_16S	int16	-32 768～32 767
32位符号整数	CV_32S	int32	-2 147 483 648～-2 147 483 647
32位单精度浮点数	CV_32F	float32	-FLT_MAX～FLT_MAX, INF, NAN
64位双精度浮点数	CV_64F	float64	-DBL_MAX～DBL_MAX, INF, NAN

使用ndarray.dtype可以获得Numpy数组的数据类型，使用ndarray.astype可以把数据类型转换成指定的Numpy数据类型。

1.4 OpenCV 图像转换

OpenCV 中的函数 cv.cvtColor() 用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。可以转换彩色图像的颜色通道顺序、将彩色图像转换为灰度图像，或将图像在RGB空间与其它色彩空间相互转换。

函数原型：

cv.cvtColor(src, code [, dst, dstCn=0]]) → dst

参数说明：

src：输入图像，ndarray 多维数组，格式为CV_8U、CV_16U或CV_32F
dst：输出图像，大小和深度与 src 相同
dstCn：输出图像的通道数，默认值为 0 表示由自动计算
code：颜色空间转换代码，详见 ColorConversionCodes
- COLOR_BGR2RGB：BGR通道顺序转换为RGB
- COLOR_BGR2GRAY：BGR彩色图像转换为灰度图像
- COLOR_BGR2HSV：BGR图像转换为HSV图像

注意问题：
⑴ OpenCV使用RGB模型表示彩色图像时使用BGR格式，按B/G/R顺序存储为多维数组。而PIL、PyQt、Matplotlib等库使用的是R/G/B格式。
⑵ 灰度图像是单通道，在OpenCV、Matplotlib中都是Numpy二维数组。
⑶ 图像中各通道像素值的范围，由图像像素的位深度 depth决定。大多数图像和视频格式为8位无符号整数（CV_8U），取值范围 0～255。
⑷ 图像格式转换通常是线性变换，像素的位深度不影响变换结果；但在进行非线性计算或变换时，需要把输入图像归一化到适当的取值范围，才能得到正确的结果。例如CV_8U由于数据精度较低可能丢失部分信息，使用CV_16U或CV_32F就可以解决这个问题。
⑸ 将图像由GRAY转换为RGB 时，转换规则为：R=G=B=gray。
⑹ 函数cv.cvtColor提供了150多种转换类型，通过以下程序可以查询：

print([i for i in dir(cv) if i.startswith(‘COLOR_’)])

例程 2：OpenCV 图像的颜色空间转换


# 图像的颜色空间转换
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
    # 读取原始图像
    imgBGR = cv.imread("../images/Lena.tif", flags=1)  # 读取为彩色图像

    imgRGB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2RGB)  # BGR 转换为 RGB
    imgGRAY = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # BGR 转灰度图像
    imgHSV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HSV)  # BGR 转 HSV 图像
    imgYCrCb = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YCrCb)  # BGR 转 YCrCb
    imgHLS = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2HLS)  # BGR 转 HLS 图像
    imgXYZ = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2XYZ)  # BGR 转 XYZ 图像
    imgLAB = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2LAB)  # BGR 转 LAB 图像
    imgYUV = cv.cvtColor(imgBGR, cv.COLOR_BGR2YUV)  # BGR 转 YUV 图像

    # 调用matplotlib显示处理结果
    titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']
    images = [imgBGR, imgRGB, imgGRAY, imgHSV, imgYCrCb,
              imgHLS, imgXYZ, imgLAB, imgYUV]
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    for i in range(9):
        plt.subplot(3, 3, i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
        plt.title(". ".format(i+1, titles[i]))
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.tight_layout()
plt.show()

2. PyQt的图像类

2.1 QImage类

Qt提供了四个类来处理图像数据：QImage，QPixmap，QBitmap和QPicture。

QImage 是为I/O设计和优化的，并且可以直接进行像素访问和操作；
QPixmap 是针对在屏幕上显示图像而设计和优化的；
QBitmap 是一个继承QPixmap的便利类，深度为1；
QPicture类是一个记录和重放QPainter命令的绘图设备。

QImage类提供了独立于硬件的图像表示形式，允许直接访问像素数据，并可用作绘画设备。

QImage类支持Format枚举描述的几种图像格式：单色、8位、32位和alpha混合图像。

QImage提供了多种方式来读取图像文件，在创建QImage对象时可以加载图像文件，也可以在创建对象之后，使用load()或者loadFrameData()函数来加载图像。加载图像时，文件名可以是磁盘上的实际文件，也可以是嵌入到应用程序的资源。

QImage提供了获取图像信息的函数，以及实现图像转换的函数。

函数原型

[QImage](const uchar *data, int width, int height, int bytesPerLine, QImage::Format format, QImageCleanupFunction cleanupFunction = nullptr, void *cleanupInfo = nullptr)

用给定的宽度，高度和格式构造一个使用现有内存缓冲区数据的图像。宽度和高度必须以像素指定。bytesPerLine指定每行的字节数。详见官网介绍：QImage Class | Qt GUI 5.10

几何尺寸信息：函数size(), width(), height(), dotsPerMeterX()和dotsPerMeterY()提供了图像的尺寸和纵横比信息。rect()函数返回图像的外接矩形，vaild()函数用于判断一组坐标是否位于这个外接矩形内。
色彩信息：使用pixel()函数可以获得指定像素的颜色，该颜色是一个独立于文件格式的QRgb值。对于单色或者8位图像，colorCount()和colorTable() 函数提供存储数据的颜色分量的信息。hasAlphaChannel()函数用于检查是否有alpha通道。
文本信息： text() 函数返回给定文本关键值的图像文本信息。函数textKeys()返回图像的文本关键值信息。
底层信息： depth()函数返回图像的位深度信息。图像支持的深度信息把包括1（单色），8、16、24和32位。bitPlaneCount()返回图像的位平面数。

QImage对象可以按值传递，因为QImage类使用隐式数据共享。QImage对象也可以进行流式处理和比较。

因为QImage是一个QPaintDevice子类，所以可以使用QPainter直接绘制图像。在QImage上使用QPainter时，可以在当前GUI线程之外的其他线程中执行绘制。

例程3：获取QImage的尺寸

from PyQt5 import QtGui
qimage = QtGui.QImage('C:/Users/wxscn/Desktop/test.jpg')
# 直接查询 rect 得不到长宽
rect = qimage.rect()
# 获取长宽的方法 1
w = rect.width()
h = rect.height()
# 获取长宽的方法 2
w_ = qimage.width()
h_ = qimage.height()
print(rect, (w, h), (w_, h_))
# 运行结果：PyQt5.QtCore.QRect(0, 0, 536, 868) (536, 868) (536, 868)

例程3：获取QPixmap的尺寸

qpixmap = QtGui.QPixmap('C:/Users/wxscn/Desktop/test.jpg')
w = qpixmap.width()
h = qpixmap.height()
print((w, h))
# 运行结果：(536, 868)

例程4：调整QPixmap的尺寸

qpixmap = qpixmap.scaled(w, h, QtCore.Qt.KeepAspectRatio)

例程5：获取QImage的像素值

(r,g,b) = QtGui.QColor(qimage.pixel(x, y)).getRgb()[:-1]

2.2 QImage 图像格式

QImage中存储的每个像素由一个整数表示。整数的大小因格式而异。QImage支持Format枚举描述的几种图像格式。

使用1位索引将单色图像存储到最多具有两种颜色的颜色表中。有两种不同类型的单色图像：大端（MSB优先）或小端（LSB优先）位顺序。
使用8位索引将8位图像存储到颜色表中，即它们每像素具有一个字节。颜色表是一个QVector＜QRgb＞，QRgb typedef相当于一个无符号整数，包含格式为0xAARGGBB的ARGB四元组。
32位图像没有颜色表；相反，每个像素都包含一个QRgb值。有三种不同类型的32位图像分别存储RGB（即0xffRRGGBB）、ARGB和预乘ARGB值。在预乘格式中，红色、绿色和蓝色通道乘以alpha分量除以255。
可以使用format（）函数检索图像的格式。使用convertToFormat（）函数将图像转换为另一种格式。allGray（）和isGrayscale（）函数用于判断彩色图像是否可以安全地转换为灰度图像。

PyQt提供以下图像格式：

QImage.Format_Invalid (0): 无效图片。
QImage.Format_Mono (1): 每像素使用1位存储图像。字节首先用高位（MSB方式打包）。
QImage.Format_MonoLSB (2): 每像素使用1位存储图像。字节首先用低位（LSB方式打包）。
QImage.Format_Indexed8 (3): 使用8位索引将图像存储到颜色表中。
QImage.Format_RGB32 (4): 图像使用32位RGB格式（0xffRRGGBB）存储。
QImage.Format_RGB888 (13): 图像以24位RGB格式（8-8-8）存储。
QImage.Format_RGBA8888 (17): 图像使用32位字节顺序RGBA格式（8-8-8-8）存储。
QImage.Format_Grayscale8 (24): 图像使用8位灰度格式存储。（在Qt 5.5中添加）。
QImage.Format_Grayscale16 (28): 图像使用16位灰度格式存储。（在Qt 5.13中添加）。
QImage.Format_BGR888 (29): 图像使用24位BGR格式存储。（在Qt 5.14中添加）。

2.3 图像变换和图像属性修改

QImage支持许多用于创建新图像的功能：

createAlphaMask(): 从该图像的alpha缓冲区生成并返回一个1-bpp的蒙版
mirrored(): 生成一个径向图像
scaled(): 生成一个缩放图像
rgbSwapped(): 从RGB图像构造一个BGR图像
scaledToWidth(): 返回缩放到指定宽度的图像
caledToHeight(): 返回缩放到指定高度的图像
transformed():返回使用给定的转换矩阵和转换模式转换的图像

一些用于就地图像属性的函数：

setDotsPerMeterX(): 设置物理单位的水平像素数来定义纵横比。
setDotsPerMeterY(): 设置物理单位的垂直像素数来定义纵横比。
fill(): 用给定的像素值填充整个图像。
invertPixels(): 使用给定的InvertMode值反转图像中的所有像素值。
setColorTable(): 设置用于转换颜色索引的颜色表。仅单色和8位格式。
setColorCount(): 调整颜色表的大小。仅单色和8位格式。

3. OpenCV图像转换为PyQt图像类

3.1 OpenCV图像转换为PyQt图像

OpenCV 图像格式不同，转换为 QImage类的方法和参数也不同。

特别地，对于彩色图像，由于 OpenCV 使用 RGB 模型表示彩色图像时使用BGR格式，按B/G/R顺序存储为多维数组，而 PyQt、Matplotlib 等库使用的是 R/G/B 格式。因此，将OpenCV彩色图像转换为QImage时，还要进行颜色通道的顺序调换。

# (1) OpenCV 彩色图像(3通道8位图像)-> QImage 
row, col, pix = image.shape[0], image.shape[1], image.strides[0]
qImg = QImage(image.data, col, row, pix, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

# (2) OpenCV 灰度图像(单通道8位图像)-> QImage 
row, col, pix = image.shape[0], image.shape[1], image.strides[0]
qImg = QImage(image.data, col, row, pix, QImage.Format_Indexed8)

# (3) OpenCV 灰度图像(单通道16位图像)-> QImage 
row, col, pix = image.shape[0], image.shape[1], image.strides[0]
qimage = QtGui.QImage(image.data, cols, rows, pix, QImage.Format_Grayscale16)

例程6：OpenCV图像转换为QImage类

def cvToQImage(image):  # OpenCV图像 转换为 PyQt图像
    # 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS=1
    row, col, pix = image.shape[0], image.shape[1], image.strides[0]
    channels = 1 if len(image.shape) == 2 else image.shape[2]
    if channels == 3:  # CV_8UC3
        qImg = QImage(image.data, col, row, pix, QImage.Format_RGB888)
        return qImg.rgbSwapped()
    elif channels == 1:
        qImg = QImage(image.data, col, row, pix, QImage.Format_Indexed8)
        return qImg
    else:
        QtCore.qDebug("ERROR: numpy.ndarray could not be converted to QImage. Channels = %d" % image.shape[2])
        return QImage()

3.２ PyQt图像转换为OpenCV图像

例程7：QPixmap类转换为OpenCV图像

def qPixmapToCV(qtpixmap):  # PyQt图像 转换为 OpenCV图像
    qImg = qPixmap.toImage()  # QPixmap 转换为 QImage
    shape = (qImg.height(), qImg.bytesPerLine()*8//qImg.depth())
    shape += (4,)
    ptr = qImg.bits()
    ptr.setsize(qImg.byteCount())
    image = np.array(ptr, dtype=np.uint8).reshape(shape)  # 定义 OpenCV 图像
    image = image[..., :3]
    return image

3.3 Image/QImage/QPixmap 的转换

qimage = image.toqimage()  # Image 转换为 QImage
qimage = QtGui.QImage(qpixmap)  # QPixmap 转换为 QImage
qpixmap = image.toqpixmap()  # Image 转换为 QPixmap
qpixmap = QtGui.QPixmap(qimage)  #　QImage　转换为　QPixmap

4. OpenCV-PyQt5 综合例程

例程 GUIdemo4.py 如下：

例程8：OpenCV-PyQt5 综合例程 GUIdemo4.py

# OpenCVPyqt04.py
# Demo04 of GUI by PyQt5
# Copyright 2023 Youcans, XUPT
# Crated：2023-01-31

import sys
import cv2 as cv
import numpy as np
from PyQt5 import QtCore
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *
from uiDemo3 import Ui_MainWindow  # 导入 uiDemo5.py 中的 Ui_MainWindow 界面类

class MyMainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):  # 继承 QMainWindow 类和 Ui_MainWindow 界面类
    def __init__(self, parent=None):
        super(MyMainWindow, self).__init__(parent)  # 初始化父类
        self.setupUi(self)  # 继承 Ui_MainWindow 界面类

        self.pushButton_1.clicked.connect(self.click_pushButton_1)  # 点击 pushButton_1 触发
        self.pushButton_2.clicked.connect(self.click_pushButton_2)  # 点击 pushButton_2 触发
        self.pushButton_3.clicked.connect(self.close)  # 点击 pushButton_3 关闭窗口
        return

    def click_pushButton_1(self):  # 点击 pushButton_1 触发
        img = self.openSlot()  # 读取图像
        print("click_pushButton_1", img.shape)
        qImg = self.cvToQImage(img)  # OpenCV 转为 PyQt 图像格式
        self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))

        # qtPixmap = QPixmap.fromImage(qImg)
        # image = self.qPixmapToCV(qtPixmap)
        # print("image = self.qPixmapToCV(qtPixmap)", image.shape)
        return

    def click_pushButton_2(self):  # 点击 pushButton_2 触发
        img = self.openSlot()  # 读取图像
        gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图像
        print("click_pushButton_2", img.shape, gray.shape)
        qImg = self.cvToQImage(gray)  # 灰度图像 转为 PyQt 图像格式
        self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))
        return

    def openSlot(self, flag=1):  # 读取图像文件
        # OpenCV 读取图像文件
        fileName, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open Image", "../images/", "*.png *.jpg *.tif")
        if flag==0 or flag=="gray":
            img = cv.imread(fileName, cv.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取灰度图像
        else:
            img = cv.imread(fileName, cv.IMREAD_COLOR)  # 读取彩色图像
        print(fileName, img.shape)
        return img

    def saveSlot(self):  # 保存图像文件
        # 选择存储文件 dialog
        saveName, tmp = QFileDialog.getSaveFileName(self, "Save Image", "../images/", '*.png; *.jpg; *.tif')
        if self.img.size == 1:
            return
        ret = cv.imwrite(saveName, self.img)  # OpenCV 写入图像文件
        if ret:
            print(saveName, self.img.shape)
        return

    def cvToQImage(self, image):  # OpenCV图像 转换为 PyQt图像
        # 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS=1
        row, col, pix = image.shape[0], image.shape[1], image.strides[0]
        channels = 1 if len(image.shape)==2 else image.shape[2]
        if channels == 3:  # CV_8UC3
            qImg = QImage(image.data, col, row, pix, QImage.Format_RGB888)
            return qImg.rgbSwapped()
        elif channels == 1:
            qImg = QImage(image.data, col, row, pix, QImage.Format_Indexed8)
            return qImg
        else:
            QtCore.qDebug("ERROR: numpy.ndarray could not be converted to QImage. Channels = %d" % image.shape[2])
            return QImage()

    def qPixmapToCV(self, qPixmap):  # PyQt图像 转换为 OpenCV图像
        qImg = qPixmap.toImage()  # QPixmap 转换为 QImage
        shape = (qImg.height(), qImg.bytesPerLine() * 8 // qImg.depth())
        shape += (4,)
        ptr = qImg.bits()
        ptr.setsize(qImg.byteCount())
        image = np.array(ptr, dtype=np.uint8).reshape(shape)  # 定义 OpenCV 图像
        image = image[..., :3]
        return image

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)  # 在 QApplication 方法中使用，创建应用程序对象
    myWin = MyMainWindow()  # 实例化 MyMainWindow 类，创建主窗口
    myWin.show()  # 在桌面显示控件 myWin
    sys.exit(app.exec_())  # 结束进程，退出程序

检查一下应用程序 GUIdemo4 的各项功能：

点击 “1# 按钮”，选择路径和图像文件，读取图像文件并在窗口显示彩色图像；

点击 “2# 按钮”，选择路径和图像文件，读取图像文件并在窗口显示为灰度图像；

点击 “3# 按钮”，或工具栏中的 “退出”，关闭图形窗口应用程序；
点击工具栏中的 “帮助”，弹出信息提示框，点击 “OK” 可以关闭信息框；

【本节完】

版权声明：
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Crated：2023-02-02

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OpenCV-PyQT项目实战OpenCV 与PyQt的图像转换

文章目录

OpenCV-PyQT项目实战（4）OpenCV 与PyQt的图像转换

1. OpenCV的图像格式

1.1 以Numpy数组表示数字图像

1.2 图像的属性

例程 1：OpenCV 图像数组的属性

1.3 图像的数据类型

1.4 OpenCV 图像转换

例程 2：OpenCV 图像的颜色空间转换

2. PyQt的图像类

2.1 QImage类

例程3： 获取QImage的尺寸

例程3： 获取QPixmap的尺寸

例程4： 调整QPixmap的尺寸

例程5： 获取QImage的像素值

2.2 QImage 图像格式

2.3 图像变换和图像属性修改

3. OpenCV图像转换为PyQt图像类

3.1 OpenCV图像转换为PyQt图像

例程6：OpenCV图像转换为QImage类

3.２ PyQt图像转换为OpenCV图像

例程7：QPixmap类转换为OpenCV图像

3.3 Image/QImage/QPixmap 的转换

4. OpenCV-PyQt5 综合例程

例程8：OpenCV-PyQt5 综合例程 GUIdemo4.py

例程3：获取QImage的尺寸

例程3：获取QPixmap的尺寸

例程4：调整QPixmap的尺寸

例程5：获取QImage的像素值