最近在做手寫體識別，需要將qt中手寫的數字轉換成像訓練集一樣。因此需要將qimage轉換為numpy array。
筆者使用的是pyqt，但是對qt和python之間資料之間的轉換不太熟悉。查了很長時間，也沒有找到詳細的說明，最後在stackoverflow中查到了轉換方法，但是說的也不清楚。
終於，經過查閱qt的參考手冊終於明白了轉換過程。
from pil import image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image = self.canvas_label.canvas.toimage(
)size = image.size(
)s = image.bits(
).asstring(size.width(
)* size.height(
)* image.depth()//
8)# format 0xffrrggbb
arr = np.fromstring(s, dtype=np.uint8)
.reshape(
(size.height(
), size.width(
), image.depth()//
8))new_image = image.fromarray(array)
# convert to gray
new_image.convert(
"l")
new_image.thumbnail((28
,28))
plt.imshow(new_image, cmap=
'gray'
)plt.show(
)
通過s = image.bits().asstring(size.width() * size.height() * image.depth() // 8)將影象資料轉換成字串。
引數是影象中位元組數，位元組數等於影象寬度 × 影象高度 × 通道數，即byt
es=w
idth
∗hei
ght∗
chan
nels
bytes = width * height * channels
bytes=
widt
h∗he
ight
∗cha
nnel
s 需要注意的是通道數，檢視qt的手冊知道qt的rgb影象的格式是0xffrrggbb,其實就是將alpha通道全部置為了0xff。
之前以為只有3個通道，所以一直有問題。qimage.depth()可以返回影象深度的位元數，對於rgb圖qimage.depth()返回值為32，所以整除8之後就是通道數。
之後使用np.fromstring()即可通過字串構造numpy array。
到這裡qimage轉換為numpy array的任務就完成了。之後需要將原圖進行灰度處理和壓縮。
使用image.convert()可以進行格式轉換，詳細用法見
使用image.thumbnail()進行壓縮，注意該方法只能進行壓縮，不能放大，而且是等比例壓縮。如果需要放大可以使用image.resize()方法。
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