来自 Numpy 数组的 PyQt5 QImage
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【中文标题】来自 Numpy 数组的 PyQt5 QImage【英文标题】：PyQt5 QImage from Numpy Array 【发布时间】：2018-07-16 06:57:31 【问题描述】：考虑以下代码
from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QLabel, QSizePolicy, QApplication
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
from PyQt5.QtCore import Qt
import numpy as np
import sys
class Test(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
self.initUI()
def initUI(self):
self.setGeometry(10,10,640, 400)
pixmap_label = QLabel()
pixmap_label.setSizePolicy(QSizePolicy.Ignored, QSizePolicy.Ignored)
pixmap_label.resize(640,400)
pixmap_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
im_np = np.ones((1800,2880,3),dtype=uint8)
im_np = np.transpose(im_np, (1,0,2))
qimage = QImage(im_np, im_np.shape[1], im_np.shape[0],
QImage.Format_RGB888)
pixmap = QPixmap(qimage)
pixmap = pixmap.scaled(640,400, Qt.KeepAspectRatio)
pixmap_label.setPixmap(pixmap)
self.setCentralWidget(pixmap_label)
self.show()
def main():
app = QApplication(sys.argv)
win = Test()
sys.exit(app.exec_())
if __name__=="__main__":
main()
我收到以下错误
TypeError：参数不匹配任何重载调用：QImage()： 参数太多 QImage(QSize, QImage.Format)：参数 1 有 意外类型'numpy.ndarray' QImage（int，int，QImage.Format）： 参数 1 具有意外类型 'numpy.ndarray' QImage(bytes, int, int, QImage.Format)：参数 1 具有意外类型“numpy.ndarray” QImage(sip.voidptr, int, int, QImage.Format)：参数 1 有 意外类型'numpy.ndarray' QImage（字节，int，int，int， QImage.Format)：参数 1 具有意外类型“numpy.ndarray” QImage(sip.voidptr, int, int, int, QImage.Format)：参数 1 有 意外类型'numpy.ndarray' QImage（List [str]）：参数1有 意外类型'numpy.ndarray' QImage（str，格式：str = None）： 参数 1 具有意外类型 'numpy.ndarray' QImage(QImage)： 参数 1 具有意外类型 'numpy.ndarray' QImage(Any): too many 论据
根据this post，这可能是由 numpy 创建视图引起的。 修改线条
im_np = np.array(img)
im_np = np.transpose(im_np, (1,0,2))
到
im_np = np.array(img)
im_np = np.transpose(im_np, (1,0,2))
im_np_cpy = np.copy(im_np)
产生同样的错误。为了测试我没有通过视图，我打印了测试结果
im_np_cpy.base is im_np
这是错误的。 使用 cv2 可以正确显示图像。 我显然错过了一些东西，知道什么吗？
干杯！
【问题讨论】：
【参考方案1】：轴转置、重新排序（BGR 到 RGB）或任何不需要复制的转换，将创建一个新的图像容器，代表相同的图像缓冲区。问题开始出现在另一个模块的接口点。通常，图像缓冲区表示为沿定义的轴顺序的连续字节流。可以通过以下方式解决：
im_np = np.array(img)
im_np = np.transpose(im_np, (1,0,2))
im_np = np.ascontiguousarray(im_np)
qimage = QImage(im_np.data, im_np.shape[1], im_np.shape[0],
QImage.Format_RGB888)
或者（更快）通过：
im_np = np.array(img)
qimage = QImage(im_np.data, im_np.shape[1], im_np.shape[0],
QImage.Format_BGR888)
【讨论】：
【参考方案2】：这样做：
h,w = img.shape
qimage = QImage(img.data, w, h, 3*w, QImage.Format_RGB888)
【讨论】：
【参考方案3】：Ivan 的回答简短而优雅，但是 numpy 使用 (H, W) 顺序，而 Qt 使用 (W, H) 顺序。因此，要使其工作，我必须在第二行交换 w 和 h：
h, w, _ = img.shape
qimage = QImage(img.data, w, h, 3 * w, QImage.Format_RGB888)
（我更愿意对上述答案发表评论，但我没有足够的声誉。）
【讨论】：
【参考方案4】：检查模块 qimage2ndarray 是否满足您的需求，只需一行代码 https://pypi.org/project/qimage2ndarray/
yourQImage=qimage2ndarray.array2qimage(yournumpyarray)
【讨论】：
【参考方案5】：我在转置后添加了一个副本，如下所示：
im_np = np.transpose(im_np,(1,0,2)).copy()
这对我有用。
【讨论】：
好的...这似乎解决了它...但是为什么呢？做 im_np_cpy = np.copy(im_np) 有什么问题？首先进行转置有什么问题？内存视图？ 我不知道 a = np.copy(matrix) 是什么。我知道 a = matrix.copy() 有效，例如从 data[row:stride,column:stride].copy() 中的数据中获取一部分 根据numpy.copy 和numpy.ndarray.copy 的文档，唯一的区别在于控制内存布局的order。在您的解决方案中，默认值为 C-order。虽然在我的是 K，这意味着它试图匹配原始矩阵的布局。现在我不知道这意味着什么，但显然是在搞砸 Qt。
谢谢，这对我有用。不幸的是，制作副本会大大减慢我的进程。
我认为根本原因是"view" 的某个关键attr 实际上返回base object attrs。就像view.strides 实际上给出了view.base.strides，但是view.shape 很好（与view.copy().strides 相比）。我认为img for QImage(img.data, ...) constr 必须有.base. 或.base.base.flags['OWNDATA'] → True，不幸的是，除非你copy 它¯\_(ツ)_/¯ 否则不会发生。我花了一段时间才弄清楚这一点。使用 bytesPerLine 的 Qimage constructor 对应 @eyllanesc...以上是关于来自 Numpy 数组的 PyQt5 QImage的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
使用 PySide 将 QImage 转换为 Numpy 数组