将PyQt4.QtGui.QImage对象转化为base64字符串

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#base64 #pyqt #QImage #截屏 #ByteArray

本文介绍了如何在PyQt4项目中将QtGui.QImage对象转换为base64字符串，主要应用于网页截屏场景。首先描述了问题背景，即需要将截屏得到的QImage对象转化为能用于网页展示的base64格式。解决方案包括将QImage对象转换为ByteArray，以PNG格式保存，然后使用base64编码生成字符串。

将PyQt4.QtGui.QImage对象转化为base64字符串

问题描述

  在做网页截屏项目时，遇到了一个问题，就是要将截屏得到的图片转化为 base64 加密的字符串。我在进行截屏时，使用的是定义一个与网页大小相同的QImage对象，然后用QPainter将网页内容画到QImage上的方法。这时，就需要将QImage对象转化为 base64 字符串。

解决方法

 #size为网页大小
 img = QtGui.QImage(size, QtGui.QImage.Format_ARGB32)
 painter = QtGui.QPainter(img)
 self.webPage.mainFrame().render(painter)
 painter.end()
 #QImage通过ByteArray转化为BASE64字符串
 data = QtCore.QByteArray()<
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今天同事让帮忙将bmp图像转换到Base64格式的字符串，尝试了一下， 直接上代码吧！！（环境：vs2015 + Qt5.9） 头文件： #pragma once #include <QtWidgets/QMainWindow> #include "ui_Bmp2Base64vs.h" class QImage; class Bmp2Base64vs...
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注意：如果用QDataStream是无法实现编码为html也能识别的字符串的（对比一下一些在线转换网站即可知道不是相同的，比如前面的字符串就没有iVBORw0KGgo这些字符，我也不知道为什么。原理：把一连串的二进制数，拆为6个6个的二进制组，然后每个组头部补2个0，从而将数的范围限制在64以内，都是可视化字符了。），必须用QBuffer就可以了的。例如这个博客我测试就总是不行，但是它转出来的也可以用它自己函数转回去的。//QImage主要是为图像处理(提供了像素级别的操作)而设计的独立于硬件的类，
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                 QImage image(QString::fromLocal8Bit(iter-&gt;filePath.c_str()));         QByteArray ba;         QBuffer buf(&amp;ba);         image.save(&amp;buf, "jpg");         QByteArray hexed = ...
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当我们安装好开发环境后，打开pycharm在其设置里面点击按钮自动安装即可。创建完窗口后需要规定窗口的大小，位置等属性。首先，我们用pycharm创建一个demo.py的文件。QtCore 保存的是界面设置的常用参数。安装完成后我们会在这里面看到这几个东西说明安装成功了。QtGui 与界面相关属性设置的类。# 设置窗口关闭后，python程序结束。##使用pyqt5创建一个简单的Gui程序。创建文件为simprg.py。# 窗口展示的固定写法。#创建窗口类 继承。
import os import uuid from PyQt5.QtGui import QTextCursor, QImage, QTextDocument, QPixmap from PyQt5.QtCore import QUrl def save_images_locally(self, document, image_folder="images"): # 自动创建图片文件夹 if not os.path.exists(image_folder): os.makedirs(image_folder) cursor = QTextCursor(document) block = document.begin() while block.isValid(): it = block.begin() while it != block.end(): fragment = it.fragment() if fragment.isValid(): # 获取当前文本片段的字符格式 char_format = fragment.charFormat() if char_format.isImageFormat(): image_format = char_format.toImageFormat() resource = document.resource(QTextDocument.ImageResource, image_format.name()) if isinstance(resource, QImage): image = resource file_name = f"{uuid.uuid4()}.png" file_path = os.path.join(image_folder, file_name) # 保存图片到本地 image.save(file_path) # 替换文档中的图片资源为本地路径 new_image_url = QUrl.fromLocalFile(file_path) document.addResource(QTextDocument.ImageResource, new_image_url, image) # 替换 HTML 中的 src 属性 html = document.toHtml() old_src = f'src="{image_format.name().toString()}"' new_src = f'src="{new_image_url.toString()}"' html = html.replace(old_src, new_src) document.setHtml(html) it += 1 block = block.next() 加在这里面就行
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from PyQt5.QtGui import QTextCursor, QImage, QTextDocument from PyQt5.QtCore import QUrl, QFileDialog ``` ### ✅ 2. 图片保存格式 当前是保存为 `.png` 格式，如果你想保存为 `.jpg` 或其他格式，可以修改...
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失效状态(Disabled,不可用),例如进行多窗口操作时.单击其中的一个窗口，可以在窗口中输人数据,则这个窗口是激活状态,其他窗口是非活跃状态。color1 = p.color(p.ColorRole.WindowText) # 获取调色板中的窗口文字的颜色。QPalette 类有两个基本的概念,一个是颜色组ColorGroup,另一个是颜色角色ColorRole。运行结果：这里通过setColor的方法将调色板的窗口文字和背景颜色方便设置为了红色和绿色，并应用到部件。
import sys print(sys.path) print(sys.version) from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QTabWidget, QWidget, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QHBoxLayout, QStatusBar, QMessageBox) from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from processes.init import ProcessManager from gui.query_widget import QueryWidget from config import Config from enum import Enum from qfluentwidgets import StyleSheetBase, Theme, isDarkTheme, qconfig class StyleSheet(StyleSheetBase, Enum): """ Style sheet """ MAIN_WINDOW = "main_window" def path(self, theme=Theme.DARK): theme = qconfig.theme if theme == Theme.AUTO else theme return f"app/resource/qss/{theme.value.lower()}/{self.value}.qss" class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("工牌识别打卡系统") self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) # apply style sheet to main window StyleSheet.MAIN_WINDOW.apply(self) # 初始化进程管理器 self.process_manager = ProcessManager() # 创建主选项卡 self.tabs = QTabWidget() self.setCentralWidget(self.tabs) # 实时识别选项卡 self.real_time_tab = QWidget() self.init_real_time_tab() # 数据查询选项卡 self.query_tab = QueryWidget(self.process_manager.db_manager) self.tabs.addTab(self.real_time_tab, "实时识别") self.tabs.addTab(self.query_tab, "打卡记录") # 状态栏 self.status_bar = QStatusBar() self.setStatusBar(self.status_bar) self.status_bar.showMessage("系统就绪") # 连接信号 self.start_btn.clicked.connect(self.start_recognition) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_recognition) # 初始化定时器 self.timer = QTimer() self.timer.timeout.connect(self.update_frame) self.recognition_active = False def init_real_time_tab(self): layout = QVBoxLayout() # 视频显示区域 self.video_label = QLabel() self.video_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.video_label.setMinimumSize(800, 600) self.video_label.setText("摄像头未启动") layout.addWidget(self.video_label) # 控制按钮区域 btn_layout = QHBoxLayout() self.start_btn = QPushButton("开始识别") self.stop_btn = QPushButton("停止识别") self.stop_btn.setEnabled(False) btn_layout.addWidget(self.start_btn) btn_layout.addWidget(self.stop_btn) layout.addLayout(btn_layout) # 识别结果区域 result_layout = QHBoxLayout() self.face_label = QLabel() self.face_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.face_label.setMinimumSize(200, 200) self.face_label.setText("头像") result_layout.addWidget(self.face_label) info_layout = QVBoxLayout() self.id_label = QLabel("工号：") self.name_label = QLabel("姓名：") self.time_label = QLabel("时间：") self.status_label = QLabel("状态：等待识别...") info_layout.addWidget(self.id_label) info_layout.addWidget(self.name_label) info_layout.addWidget(self.time_label) info_layout.addWidget(self.status_label) result_layout.addLayout(info_layout) layout.addLayout(result_layout) self.real_time_tab.setLayout(layout) def start_recognition(self): """启动识别过程""" try: self.process_manager.start_processes() self.recognition_active = True self.timer.start(30) # ≈33ms/frame self.start_btn.setEnabled(False) self.stop_btn.setEnabled(True) self.status_label.setText("状态：识别中...") self.status_bar.showMessage("识别已启动") except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "启动错误", f"无法启动识别进程: {str(e)}") def stop_recognition(self): """停止识别过程""" self.recognition_active = False self.timer.stop() self.process_manager.stop_processes() self.start_btn.setEnabled(True) self.stop_btn.setEnabled(False) self.status_label.setText("状态：已停止") self.status_bar.showMessage("识别已停止") def update_frame(self): """更新视频帧和识别结果""" # 获取最新帧 if not self.process_manager.frame_queue.empty(): frame = self.process_manager.frame_queue.get() height, width, channel = frame.shape bytes_per_line = 3 * width q_img = QImage(frame.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) pixmap = QPixmap.fromImage(q_img) self.video_label.setPixmap(pixmap.scaled( self.video_label.width(), self.video_label.height(), Qt.KeepAspectRatio)) # 获取识别结果 if not self.process_manager.result_queue.empty(): result = self.process_manager.result_queue.get() if result['status'] == 'success': self.id_label.setText(f"工号：{result['badge_id']}") self.name_label.setText(f"姓名：{result['name']}") self.time_label.setText(f"时间：{result['time']}") self.status_label.setText("状态：打卡成功！") # 显示头像 if result['face_path']: pixmap = QPixmap(result['face_path']) self.face_label.setPixmap(pixmap.scaled(200, 200, Qt.KeepAspectRatio)) # 更新查询界面 self.query_tab.load_records() def closeEvent(self, event): """窗口关闭时清理资源""" self.stop_recognition() self.process_manager.cleanup() event.accept() 报错QIODevice::read (QFile, "app\resource\qss\light\main_window.qss"): device not open怎么解决？
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