两句代码实现PIL转换为CV2使用的array,另有PyQt5 QImage图像转CV2格式的array

本文介绍如何使用两行代码将PIL图像转换为适用于CV2的数组格式,同时提供从PyQt5的QImage转换为numpy数组的方法,这对于进行图像处理和计算机视觉任务极为实用。

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两句代码实现PIL转换为CV2使用的array
PyQt5图像转array(QImage转换为np array)

PIL转换为CV2使用的array

def grab(axis):
    """RGB转BGR"""
    img = ImageGrab.grab(axis)
    img = np.array(img)[..., ::-1]
    return img

QImage转array

def grab_pyqt():
    hw = win32gui.WindowFromPoint(win32api.GetCursorPos())

    app = QApplication(sys.argv)
    screen = QApplication.primaryScreen()
    img = screen.grabWindow(hw).toImage()
    ptr = img.constBits()
    ptr.setsize(img.byteCount())

    mat = np.array(ptr).reshape(img.height(), img.width(), 4)  # 注意这地方通道数一定要填4,否则出错
    return mat
参考资源链接:[树莓派智能垃圾分类系统源码包:高分毕设可直接运行](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4kh2ufebz1?utm_source=wenku_answer2doc_content) 要使用树莓派结合PyTorch和PyQt5开发智能垃圾分类系统,首先需要确保你已经准备好了树莓派硬件、摄像头模块、以及一个microSD卡,并在树莓派上安装了Raspbian操作系统。以下是详细步骤和代码示例: 1. 树莓派环境设置: - 将microSD卡插入计算机,并使用Raspberry Pi Imager软件将Raspbian操作系统写入SD卡。 - 将SD卡插入树莓派,连接键盘、鼠标、显示器,并开启电源。 - 进行初始设置,包括更改默认密码、设置时区和国家、连接到WiFi网络等。 2. 安装必要的软件包: - 更新软件包列表并安装依赖项: ``` sudo apt-get update sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3-pip python3-opencv python3-pyqt5 ``` - 安装PyTorch,由于树莓派的计算能力有限,建议安装适合树莓派的轻量级版本,如使用PyTorch Lite。 3. 图像识别模块开发(PyTorch): - 使用预训练模型或自己训练一个模型来识别垃圾类别。 - 加载模型并使用摄像头模块实时捕获图像进行分类。 - 示例代码片段: ```python import torch from torchvision import models from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms # 加载模型并切换到评估模式 model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 图像预处理 transform = ***pose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) # 实时捕获图像并进行分类 def classify_image(): cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = cap.read() image = Image.fromarray(frame) image = transform(image).unsqueeze(0) output = model(image) _, predicted = torch.max(output.data, 1) print('Predicted:', predicted.item()) ``` 4. 用户界面开发(PyQt5): - 使用PyQt5创建一个图形用户界面,显示摄像头捕获的图像和识别结果。 - 示例代码片段: ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap from PyQt5.QtCore import QTimer import sys class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.label = QLabel(self) self.setCentralWidget(self.label) self.timer = QTimer(self) self.timer.timeout.connect(self.update_frame) self.timer.start(200) # 每200毫秒更新一次图像 def update_frame(self): # 获取图像并更新到标签上 img = ... # 获取实时图像代码 h, w, ch = img.shape bytes_per_line = ch * w qimg = QImage(img.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qimg)) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) mainWin = MainWindow() mainWin.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 5. 系统集成和调试: - 将图像识别模块和用户界面模块结合起来,确保当摄像头捕获图像时,系统能实时识别并显示结果。 - 对系统进行充分测试,确保稳定性和准确性。 通过以上步骤,你可以利用树莓派结合PyTorch和PyQt5开发出一个智能垃圾分类系统。建议参考《树莓派智能垃圾分类系统源码包:高分毕设可直接运行》资源包,其中包含了完整的源码和详细的开发文档,可以帮助你更好地理解和实现项目。 参考资源链接:[树莓派智能垃圾分类系统源码包:高分毕设可直接运行](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4kh2ufebz1?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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