OpenCV的BGR图像和其反转版本RGB图像[:,:,::-1]有什么区别？

Question

OpenCV的BGR图像和其反转版本RGB图像[:,:,::-1]有什么区别？

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我试图使用QLabel展示一个opencv图片。我得到了两个不同版本的图片，第一个是opencv的BGR图片，第二个是使用image[:,:,::-1]得到的RGB图片。BGR版本可以正常工作，但是RGB版本不行。

以下代码可以正常工作

src = cv.imread('image.jpg')
h,w,ch = src.shape
bytesPerLine = ch * w
qImg = QImage(src.data, w, h, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
qImg = qImg.rgbSwapped()
self.ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))

这些代码无法运行：

src = cv.imread('image.jpg')
src = src[:,:,::-1]
h,w,ch = src.shape
bytesPerLine = ch * w
qImg = QImage(src.data, w, h, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
self.ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))

- Yifeng_Li

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- eyllanesc · Accepted Answer

正如您所注意到的，OpenCV以BGR格式读取图像，而QImage以RGB格式读取。在第一种方法中，您在不进行转换的情况下将其转换为QImage，然后使用rgbSwapped()方法进行转换。

通过测试第一种方法，我得到：

1000 loops, best of 5: 291 usec per loop

在第二种方法中，您尝试在将其转换为QImage之前进行操作，但当我执行它时，我得到以下错误，假设您也会遇到相同的错误。

Traceback (most recent call last):
  File "xxxx.py", line 18, in <module>
    qImg = QtGui.QImage(src.data, w, h, bytesPerLine, QtGui.QImage.Format_RGB888)
TypeError: arguments did not match any overloaded call:
  QImage(): too many arguments
  QImage(QSize, QImage.Format): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(int, int, QImage.Format): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(bytes, int, int, QImage.Format): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(sip.voidptr, int, int, QImage.Format): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(bytes, int, int, int, QImage.Format): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(sip.voidptr, int, int, int, QImage.Format): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(List[str]): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(str, format: str = None): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(QImage): argument 1 has unexpected type 'memoryview'
  QImage(Any): too many arguments

这是因为NumPy使用memoryview来优化某些任务。在这种情况下，当执行src[:,:,::-1]时，一种优化方式是不修改数据，而是修改访问数据的方式，这是通过缓冲区协议来实现的。

而在这种情况下，QImage不支持这种类型的数据，所以解决方案是使用tobytes()或bytes()来访问字节。

import cv2
from PyQt5 import QtGui, QtWidgets

if __name__ == '__main__':
    import sys
    src = cv2.imread('image.jpg')
    src = src[:,:,::-1]
    h, w, ch = src.shape
    bytesPerLine = ch * w
    qImg = QtGui.QImage(src.data.tobytes(), w, h, bytesPerLine, QtGui.QImage.Format_RGB888)
    # Or
    # qImg = QtGui.QImage(bytes(src.data), w, h, bytesPerLine, QtGui.QImage.Format_RGB888)
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    w = QtWidgets.QLabel()
    w.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(qImg))
    w.show()
    sys.exit(app.exec_())

时间：

500 loops, best of 5: 523 usec per loop

另一种解决方案是使用OpenCV的cvtColor()函数，如果您修改了数据：

import cv2
from PyQt5 import QtGui, QtWidgets

if __name__ == '__main__':
    import sys
    src = cv2.imread('image.jpg')
    src = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    h, w, ch = src.shape
    bytesPerLine = ch * w
    qImg = QtGui.QImage(src.data, w, h, bytesPerLine, QtGui.QImage.Format_RGB888)
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    w = QtWidgets.QLabel()
    w.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(qImg))
    w.show()
    sys.exit(app.exec_())

时间：

1000 loops, best of 5: 263 usec per loop