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一、引言
在《PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放》介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能。其中的关键函数如下：
1def cvImgtoQtImg(cvImg): #定义opencv图像转PyQt图像的函数 2 QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) 3 4 QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.data, QtImgBuf.shape[1], QtImgBuf.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) 5 6 return QtImg
但在使用该函数将一系列图像转换并用PyQt显示时，发现部分时候存在变形或花屏。下图为截取的原图样例：
下图是部分效果图以及老猿测试时改变转换类型时转换后展示的效果图：
相关图形处理后的结果并不非常固定。
二、问题分析结论
针对上面的问题，老猿参考相关资料，并反复测试和分析，最后得到如下结论：
1、OpenCV的图像确实是BGR类型，包括VideoCapture和imread读取图像都是，而PyQt都是RGB类型，二者需要转换，而上面函数中的转换并不是完成BGR到RGB的转换，而是BGR到BGRA的转换，所以这种处理会导致图像颜色发生变化；
2、OpenCV彩色图像到PyQt彩色图像，需要变换到四通道图像RGBA格式才能完全不变形的显示图像，这儿的原理老猿还没弄清楚，但测试效果就是这样；
3、QImage对象构建时，图像的类型不应该使用Format_RGB32，而应该选择Format_RGB888，这二者是有区别的，关于这点请参考下面介绍的参考博文。
三、优化后的代码
考虑灰度图像的支持，该函数完善后的代码如下：
1`def cvImgtoQtImg(cvImg,isConvertToGray=False): # 定义opencv图像转PyQt图像的函数 2 if isConvertToGray: 3 QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 4 QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.data, QtImgBuf.shape[1], QtImgBuf.shape[0], QtGui.QImage.Format_Grayscale8) 5 else: 6 QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg, cv2.COLOR_BGR2RGBA) 7 QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.data, QtImgBuf.shape[1], QtImgBuf.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGBA8888 ) 8 9 return QtImg` 10 11* 12 13 14
这样优化以后，所有OpenCV的图像都能完整的在PyQt中使用，没有任何变形。
参考博文：
感谢CSDN博主"草帽小子说编程"的《QImage图像格式解读》，为本文相关测试提供了关键的帮助。
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