cv::Mat接受tiff格式图片并转换为Qimage格式

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#图像处理

文章讲述了如何使用OpenCV的Mat类和Qt的QImage类进行数据转换，具体包括Mat的构造方法，涉及图像的高度、宽度、类型以及步长信息，以及如何将QImage转换为Mat进行处理，转换时注意QImage的格式如ARGB32。

记录一下，以备以后查阅

// Mat构造：行数，列数，存储结构，数据，step每行多少字节
cv::Mat image = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
QImage allImage((uchar*)image.data,image.cols,image.rows,image.step,QImage::Format_ARGB32);

QT与OpenCV开发常用的图像格式转换函数详解
走向CTO的路上...
07-09 844
QT提供的图像格式，支持多种数据类型和像素格式。OpenCV提供的图像格式，支持多种数据类型和通道数。OpenCV早期使用的图像格式，现已基本被Mat取代。将QImage转换为Mat，可以使用函数。该函数将QImage中的像素数据复制到Mat中，并根据QImage的格式设置Mat的相应属性。QT与OpenCV是两个功能强大的开发框架，可以用于各种图像处理和计算机视觉应用。通过学习图像格式转换函数，可以轻松地在QT和OpenCV之间进行数据传递，从而开发出更加灵活和强大的应用。
OpenCV中表示图像的类Mat在QT里的基本使用
m0_74055118的博客
04-03 2026
在Qt中使用OpenCV的Mat类来表示和处理图像是相对简单的，因为Qt和OpenCV都是跨平台的，并且可以很好地在一起工作。以下是如何在Qt项目中使用OpenCV的Mat在Qt的源代码文件中，你需要包含OpenCV的头文件以及opencv统一的命名空间来使用Mat类。
Qt QImage 显示TIFF格式图片
qthello
01-06 4064
以3通道图像为例，位深度 显示96位，意思是 一个像素，可以显示的颜色范围为2的96次方种，每个通道32位，也就是4个字节。利用Qt 控件 显示 tiff 图片，由于tiff图像深度位96位，3通道，所以无法直接用QImage 显示，QImage 支持24位，因此需要利用Opencv 进行转换。（5），最后建议使用 QGraphicsView 显示 QImage 这样可以进行缩放，更利用观看。（2），加载后进行 规一化，然后进行位深 转换，将32f 转成8u。
C++、 OPENCV应用之tiff图像读取
weixin_52921501的博客
07-07 389
当然，读者可根据自己的需求定义自己的图像存储结构体，将读取到的图像信息赋值给对应的结构体变量。
qt图像处理-将OpenCV的cv::Mat类型转换为QImage类型
电脑管家
06-24 2761
以上介绍了几种将OpenCV的cv::Mat转换为QImage的方法。根据具体需求选择合适的方法，例如是否需要处理颜色通道转换、内存布局、以及图像类型等。通过合理使用这些方法，可以在Qt应用程序中高效地处理和显示OpenCV图像。
基于pyqt5+opencv实现16位tif影像转jpg
a486259的博客
07-07 2001
现在大部分图像软件都支持tiff影像的浏览，但都是仅限于8位的影像，对应CV16U类型的tiff影像并不支持（这需要专业的gis软件才可进行操作）。为了便捷操作，故此基于pyqt5+opencv实现16位tif影像转jpg的软件。本博文涉及基于ui文件直接构建界面、实现文件拖拽打开、按钮组状态切换、点击图像弹出文件对话框功能。
C++下GDAL的详细使用案例（含项目配置、tif读取为cv::Mat、Mat保存为tif）
a486259的博客
06-10 1万+
直接到下列链接下载即可，按照说明，将lib目录添加的系统环境变量中即可windows下GDAL322的库-深度学习文档类资源-优快云下载包含目录中设置include目录 库目录中设置lib的路径 附加依赖项中设置gdal_i.lib GDAL读取数钱需要注册一下驱动（用于编码解码图像的驱动），同时可以设置一下支持中文路径。加载数据时需要注意，GA_Update和GA_ReadOnly两种模式。 2.1 获取图像的尺寸 这里所有的波段的size都是一样的 2.2 获取图像的通道数 2.3
【Halcon图像处理实战】：图片转换为Qt兼容格式的终极指南
![【Halcon图像处理实战】：图片转换为Qt兼容格式的终极指南]...随后，本文深入分析了Qt兼容格式转换的理论与实践，并探讨了如何在Qt中集成Halcon图像处
#include "stereomatch2_main.h" #include "ui_stereomatch2_main.h" #include "stereomatch2_utils.h" #include <QDir> #include <QDebug> #include <QFile> #include <QTextStream> #include <algorithm> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 获取目录下的图像文件（Qt化，跨平台） int get_file_names(const QString& imgPath, QVector<QString>& fileNames) { fileNames.clear(); QDir dir(imgPath); if (!dir.exists()) { qWarning() << "[提示] 图像目录不存在：" << imgPath; return -1; } // 筛选jpg/png文件（不区分大小写） QStringList filters; filters << "*.jpg" << "*.JPG" << "*.png" << "*.PNG"; dir.setNameFilters(filters); QFileInfoList infoList = dir.entryInfoList(QDir::Files); for (const QFileInfo& info : infoList) { fileNames.append(info.fileName()); // 仅存文件名（后续拼接路径） } return 0; } // 匹配左右图像对 QVector<QPair<QString, QString>> matchImagePairs( const QVector<QString>& allFiles, const QString& imgPath, const QString& leftPrefix, const QString& rightPrefix) { QVector<QPair<QString, QString>> imagePairs; QVector<QString> leftFiles, rightFiles; QString lowerLeft = leftPrefix.toLower(); QString lowerRight = rightPrefix.toLower(); // 1. 筛选左图/右图 for (const QString& fileName : allFiles) { QString lowerName = fileName.toLower(); if (lowerName.contains(lowerLeft)) { leftFiles.append(imgPath + "/" + fileName); // 完整路径 } else if (lowerName.contains(lowerRight)) { rightFiles.append(imgPath + "/" + fileName); } } // 2. 按序号匹配（如Left_001 → Right_001） for (const QString& leftPath : leftFiles) { // 提取左图前缀后的后缀（如"Left_001.jpg" → "_001.jpg"） int leftPrefixPos = leftPath.indexOf(leftPrefix, 0, Qt::CaseInsensitive); if (leftPrefixPos == -1) continue; QString leftSuffix = leftPath.mid(leftPrefixPos + leftPrefix.length()); // 遍历右图找匹配后缀 for (auto it = rightFiles.begin(); it != rightFiles.end(); ++it) { const QString& rightPath = *it; int rightPrefixPos = rightPath.indexOf(rightPrefix, 0, Qt::CaseInsensitive); if (rightPrefixPos == -1) continue; QString rightSuffix = rightPath.mid(rightPrefixPos + rightPrefix.length()); if (leftSuffix == rightSuffix) { imagePairs.append(qMakePair(leftPath, rightPath)); rightFiles.erase(it); // 避免重复匹配 break; } } } return imagePairs; } // 创建结果子文件夹（Qt跨平台） QString createResultDir( const QString& baseDir, const QString& leftFileName, const QString& rightFileName) { // 提取简化文件名（去掉路径和后缀） QFileInfo leftInfo(leftFileName); QString leftShort = leftInfo.baseName(); // 如"Left_001" QFileInfo rightInfo(rightFileName); QString rightShort = rightInfo.baseName(); // 结果文件夹路径 QString resultDir = baseDir + "/Result_" + leftShort + "_" + rightShort; QDir dir(resultDir); // 若不存在则创建 if (!dir.exists()) { if (!dir.mkpath(".")) { qWarning() << "[错误] 创建文件夹失败：" << resultDir; return ""; } } return resultDir; } // 保存点云数据 void saveXYZ(const QString& filename, const cv::Mat& mat) { const double max_z = 1.0e4; QFile file(filename); if (!file.open(QIODevice::WriteOnly | QIODevice::Text)) { qWarning() << "[错误] 无法打开点云文件：" << filename; return; } QTextStream out(&file); for (int y = 0; y < mat.rows; ++y) { for (int x = 0; x < mat.cols; ++x) { cv::Vec3f point = mat.at<cv::Vec3f>(y, x); if (fabs(point[2] - max_z) < FLT_EPSILON || fabs(point[2]) > max_z) continue; out << point[0] << " " << point[1] << " " << point[2] << "\n"; } } file.close(); qInfo() << "[提示] 点云已保存至：" << filename; } // OpenCV Mat 转 Qt QImage（支持灰度/彩色） QImage cvMatToQImage(const cv::Mat& mat) { // 灰度图（CV_8UC1） if (mat.type() == CV_8UC1) { return QImage(mat.data, mat.cols, mat.rows, mat.step, QImage::Format_Grayscale8); } // 彩色图（CV_8UC3，BGR转RGB） else if (mat.type() == CV_8UC3) { cv::Mat rgbMat; cv::cvtColor(mat, rgbMat, cv::COLOR_BGR2RGB); return QImage(rgbMat.data, rgbMat.cols, rgbMat.rows, rgbMat.step, QImage::Format_RGB888); } return QImage(); } // 读取双目内参（yml文件） bool readStereoIntrinsics( const QString& filename, cv::Mat& M1, cv::Mat& D1, cv::Mat& M2, cv::Mat& D2) { cv::FileStorage fs(filename.toStdString(), cv::FileStorage::READ); if (!fs.isOpened()) { qWarning() << "[错误] 内参文件打开失败：" << filename; return false; } fs["M1"] >> M1; fs["D1"] >> D1; fs["M2"] >> M2; fs["D2"] >> D2; fs.release(); return true; } // 读取双目外参（yml文件） bool readStereoExtrinsics( const QString& filename, cv::Mat& R, cv::Mat& T, cv::Mat& R1, cv::Mat& R2, cv::Mat& P1, cv::Mat& P2, cv::Mat& Q, cv::Rect& roi1, cv::Rect& roi2) { cv::FileStorage fs(filename.toStdString(), cv::FileStorage::READ); if (!fs.isOpened()) { qWarning() << "[错误] 外参文件打开失败：" << filename; return false; } fs["R"] >> R; fs["T"] >> T; fs["R1"] >> R1; fs["R2"] >> R2; fs["P1"] >> P1; fs["P2"] >> P2; fs["Q"] >> Q; // 读取ROI（若文件中存在） if (fs["validRoi1"].isNone() || fs["validRoi2"].isNone()) { roi1 = cv::Rect(0, 0, 0, 0); roi2 = cv::Rect(0, 0, 0, 0); } else { std::vector<int> roi1Vec, roi2Vec; fs["validRoi1"] >> roi1Vec; fs["validRoi2"] >> roi2Vec; roi1 = cv::Rect(roi1Vec[0], roi1Vec[1], roi1Vec[2], roi1Vec[3]); roi2 = cv::Rect(roi2Vec[0], roi2Vec[1], roi2Vec[2], roi2Vec[3]); } fs.release(); return true; } ui界面文件写哪些内容
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09-27
可以使用 `QLabel` 显示图像，将读取的图像转换为 `QPixmap` 并设置给 `QLabel`。 ```cpp #include #include QLabel *imageDisplayLabel = new QLabel(this); // 假设 img 是读取的图像 QPixmap pixmap = QPixmap...
TIF图像文件的读取（c++代码）
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一 TIF图像介绍     TIFF是最复杂的一种位图文件格式。TIFF是基于标记的文件格式，它广泛地应用于对图像质量要求较高的图像的存储与转换。由于它的结构灵活和包容性大，它已成为图像文件格式的一种标准，绝大多数图像系统都支持这种格式。    TIFF 是一个灵活适应性强的文件格式，通过在文件头中包含“标签”它能够在一个文件中处理多幅图像和数据。标签能够标明图像的如图像大小这样的基本几何尺寸
读取tif格式图片程序
03-20
读取tif格式图片程序，读取tif格式图片加载显示，vc6.0和vs2010中测试通过
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成功读取tif图片信息
qt编写的解析16位深tiff灰度图的程序
05-19
1.该程序用QT开发，实现图片导入、显示、缩放、拖动及处理（冷暖色、灰度、亮度、饱和、模糊、锐化）。 经实测，我写的这个软件在导入10000*7096像素的超大图片的时候，缩放的速度比2345看图软件还快，2345缩放超大图会卡顿，但本软件不会^_^ 关于程序中缩放拖动部分的说面参见我的博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43935474/article/details/89327314； 2.载入图片后，鼠标移动的时候可以显示鼠所在点的图像的坐标以及灰度； 3.缩放的时候，图片右上角可以显示当前图片的缩放比例； 4.用户可导入16位深的tiff灰度图文件（一般来说是由相机拍摄的灰度图数据），导入16位深的tiff的时候，用户需要先点击界面左上角的checkbox，然后再导入tiff图片，否则图片解析不出来。 注：Qt自带的QImage只能导入8位深的tiff灰度图，如果用qt的QImage导入16位深的灰度图，图像数据会被强制转换成argb格式的图像，数据就被更改了，所以我自己编写一个解析tiff文件的功能，我翻阅了很多博客，其中如下链接给我的帮助最大： https://blog.youkuaiyun.com/chenlu5201314/article/details/56276903 上述博客作为详细解析tiff文件结构的说明文档，写的非常详细，我也是根据上面的内容，自己编写了一个解析tiff文件的类（当然功能很少，只能解析符合特定条件的tiff文件） //************************************************************ //by Bruce Xu //注：解析tiff的类只解析特定的tiff文件！ //1.解析的tiff文件中只存在一幅图，如果文件中存在多幅图，本类不支持解析！ //2.图像数据为8位或16位深度的灰度图，如果是其他类型的图片，本类不支持解析！ //3.图片没有被压缩过！ //************************************************************
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C 怎么读取Cpp文件_用C++加速julia：BMP图片读取
weixin_39946767的博客
11-03 356
最近写了一个程序，需要大批量地读取8位的BMP格式的灰度图，程序写完profiler一看，竟然读图和处理的时间不相上下，这是万万不可接受的。经过一番折腾，最后决定用C++来加速8位BMP图片的读取。目的很简单，读进来以后变成Float32类型就好了。打个广告：julia什么语言都能call，C，C++，Fortran，python，R，AnyCall！PyCall.jl + OpenCV方案想想，...
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【TIFF】四.翻译一下libtiff的手册
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12-31 3033
目录 一 如何获取当前libtiff的版本号 二. libTiff的数据类型 三.内存管理 四. 错误处理 五. 基本文件处理 六 TIFF目录 七.TIFF Tags 八. TIFF 压缩模式 九. 字节顺序 十.Data Placement 十一.TIFFRGBAImage 的支持 十二.Scanline-based Image I/O(线状IO) 十三....
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