本文介绍两种方法来把OpenCV的Mat转换成QT的QImage或者QPixmap。
方法一
本方法基本思路是把图片编码成某种格式图片的Buffer，然后QT或者OpenCV框架用该Buffer来构造出图片。
cv::Mat转成QImage和QPixmap
QImage matToImage(const Mat& cvImage) {
vector<uchar> imgBuf;
imencode(".bmp", cvImage, imgBuf);
QByteArray baImg((char*)imgBuf.data(), static_cast<int>(imgBuf.size()));
QImage qimg;
qimg.loadFromData(baImg, "BMP");
return qimg;
}
QPixmap matToPixmap(const Mat& cvImage)
{
return QPixmap::fromImage(matToImage(cvImage));
}
QImage和QPixmap转换cv::Mat
Mat imageToMat(const QImage& image) {
QByteArray ba;
QBuffer buffer(&ba);
buffer.open(QIODevice::WriteOnly);
image.save(&buffer, "BMP");
vector<uchar> imgBuf;
return imdecode(std::vector<uchar>(ba.begin(), ba.end()), IMREAD_COLOR);
}
Mat PixmapToMat(const QPixmap& image) {
return imageToMat(image.toImage());
}
我把图转换成BMP格式而没有转换成JPG、PNG格式，主要考虑的是性能因素。编码成JPG和PNG格式，编码器需要更多的CPU计算才可以完成，但是消耗少量的内存；与之相反，转换成BMP消耗更多的内存，而节省大量的CPU计算。请根据你自己的约束选择正确的策略。
方法二
在github上有一个项目asmOpenCVasmOpenCV ，这个项目提供API来完成转换。所有代码都在一个头文件中，非常容易集成。这个方法比较简单就不多介绍了。
比较
方法一
优点
- 该方案不依赖任何第三方的代码。
- 该方案适应性比较好，能处理各种格式的图片。
缺点
- 该方案转换过程中需要编解码过程，性能会受到影响。
- 该方案需要Buffer来保存临时生成的图片，需要消耗更多的内存。
方法二
优点
- 生成QImage和QPixmap不需要重新申请内存，直接使用Mat的内存，效率比较高，并且节省内存。
- 所有代码只在一个头文件中，比较容易集成。
缺点
- 支持部分图片格式，适应性不好。
