Как вы заметили, opencv читает изображение в формате BGR, но QImage в RGB, в вашем первом методе вы конвертируете в QImage без выполнения конвертации, а затем используете метод rgbSwapped()
для конвертации.
Тестируя первый метод, я получаю:
1000 loops, best of 5: 291 usec per loop
Во втором методе вы пытаетесь сделать это перед преобразованием его в QImage, но когда я его выполняю, я получаю следующую ошибку, предполагая, что вы также получите ее.
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
И это потому, что numpy использует представление памяти для оптимизации определенных задач.И в этом случае при выполнении src[:,:,::-1]
один из способов оптимизации заключается не в изменении данных, а в способе доступа к данным, это осуществляется с помощью протокола буфера .
.case QImage не поддерживает этот тип данных, поэтому решение состоит в том, чтобы получить доступ к байтам, используя tobytes()
или bytes()
:
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_())
Время:
500 loops, best of 5: 523 usec per loop
Другим решением является использование cvtColor()
функции opencv, которая при изменении данных:
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_())
Время:
1000 loops, best of 5: 263 usec per loop