将 numpy 数组转换为 PySide QPixmap答案

【问题标题】：Convert numpy array to PySide QPixmap将 numpy 数组转换为 PySide QPixmap
【发布时间】：2012-03-20 20:01:03
【问题描述】：

我想将图像转换为 NumPy 数组到 PySide QPixmap，所以我可以显示它（编辑：在我的 PySide UI 中）。我已经找到了这个工具：qimage2ndarray，但它只适用于 PyQt4。我尝试对其进行更改以使其与 PySide 一起使用，但我必须更改该工具的 C 部分，而且我没有使用 C 的经验。我该怎么做或有其他选择吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy pyside

【解决方案1】：

另一种选择是只使用 PIL 库。

>>> import numpy as np
>>> import Image
>>> im = Image.fromarray(np.random.randint(0,256,size=(100,100,3)).astype(np.uint8))
>>> im.show()

您可以查看http://www.pyside.org/docs/pyside/PySide/QtGui/QImage.html 处的 QPixmap 构造函数。

看起来你应该可以直接在构造函数中使用 numpy 数组：

类 PySide.QtGui.QImage(数据、宽度、高度、格式)

格式参数是以下之一：http://www.pyside.org/docs/pyside/PySide/QtGui/QImage.html#PySide.QtGui.PySide.QtGui.QImage.Format。

因此，例如，您可以执行以下操作：

>>> a = np.random.randint(0,256,size=(100,100,3)).astype(np.uint32)
>>> b = (255 << 24 | a[:,:,0] << 16 | a[:,:,1] << 8 | a[:,:,2]).flatten() # pack RGB values
>>> im = PySide.QtGui.QImage(b, 100, 100, PySide.QtGui.QImage.Format_RGB32)

我没有安装 PySide，所以我没有对此进行测试。它可能不会按原样工作，但它可能会引导您朝着正确的方向前进。

【讨论】：

对不起，我忘了提。我想在我的 PySide UI 中显示图像，所以很遗憾我不能那样做。
我将第二行更改为b = (255 << 24 | a[:,:,0] << 16 | a[:,:,1] << 8 | a[:,:,2])，它起作用了。非常感谢！
很好的解决方案！为了让它对我有用，我需要做一个小改动并使用 PySide.QtGui.QImage.Format_ARGB32。其余的都是一样的。
关心解释b=... 行，我根本不明白...：为什么是255、24、16、8？我猜它与 2^8、2^4、2^3 有关，但 24 呢？还有一个解释会很好，谢谢！
在这里发布了一个单独的问题并得到了很好的解释。不过谢谢！ stackoverflow.com/questions/27872239/…

【解决方案2】：

如果您自己创建数据，例如使用 numpy，我认为最快的方法是直接访问 QImage。您可以从缓冲区对象 QImage.bits() 创建一个 ndarray，使用 numpy 方法做一些工作，并在完成后从 QImage 创建一个 QPixmap。您也可以通过这种方式读取或修改现有的 QImage。

import numpy as np
from PySide.QtGui import QImage

img = QImage(30, 30, QImage.Format_RGB32)
imgarr = np.ndarray(shape=(30,30), dtype=np.uint32, buffer=img.bits())

# qt write, numpy read
img.setPixel(0, 0, 5)
print "%x" % imgarr[0,0]

# numpy write, qt read
imgarr[0,1] = 0xff000006
print "%x" % img.pixel(1,0)

确保数组不会比图像对象更长寿。如果需要，您可以使用更复杂的 dtype，例如用于单独访问 alpha、red、green 和 blue 位的记录数组（但要注意字节序）。

如果没有使用 numpy 计算像素值的有效方法，您还可以使用 scipy.weave 内联一些对 img.bits() 指向的数组进行操作的 C/C++ 代码。

如果您已经有一个 ARGB 格式的图像，那么按照之前的建议从数据创建 QImage 可能会更容易。

【讨论】：

【解决方案3】：

除了@user545424 关于使用 PIL 的回答，如果你不想依赖 PIL，你可以直接从你的 np 数组手动构造你的 Image：

width = 100
height = 100
data = np.random.randint(0,256,size=(width,height,3)).astype(np.uint8)

img = QtGui.QImage(width, height, QtGui.QImage.Format_RGB32)
for x in xrange(width):
    for y in xrange(height):
        img.setPixel(x, y, QtGui.QColor(*data[x][y]).rgb())

pix = QtGui.QPixmap.fromImage(img)

我敢肯定，使用 PIL，有一种方法可以将实际图像数据读入 QImage，但我会让 @user545424 解决该部分，因为它来自他的回答。 PIL自带ImageQt模块，方便直接转换Image -> QPixmap，可惜那是PyQt4 QPixmap，帮不上忙。

【讨论】：

谢谢，这行得通。但它需要大约 3 秒，这对我的应用程序来说太慢了。
@AntonS 也可以将ImageQt 与PySide 一起使用。您可以在import ImageQt 之前写sys.modules['PyQt4'] = PySide。示例代码：pastebin.com/DX2pbdpV。但我不知道什么更快。
非常感谢！这行得通，但是 user545425s 代码要快一点，并且不依赖于 PIL
@AntonS：user545424 的回答确实取决于 PIL。你的意思是我的不需要 PIL？
我的意思是第二部分，其中 rgb 值被移位，然后给 QImage()

【解决方案4】：

如果 user545424 的答案没有按预期工作：您在图像中看到伪影，那么我建议您将参数更改为

PySide.QtGui.QImage.Format_ARGB32

a = np.random.randint(0,256,size=(100,100,3)).astype(np.uint32)
b = (255 << 24 | a[:,:,0] << 16 | a[:,:,1] << 8 | a[:,:,2]).flatten() # pack RGB values
im = PySide.QtGui.QImage(b, 100, 100, PySide.QtGui.QImage.Format_ARGB32)

【讨论】：