如山石的系统虚拟化之路

其关键在于用了toLocal8Bit()的编码转化，这一个函数的解释如下：以QByteArray形式返回字符串的本地8位表示形式。如果字符串包含本地8位编码不支持的字符，则返回的字节数组是未定义的。

先说说理论：什么叫图像的二值化？二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（黑色）或者255（白色），也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255，在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。黑色：二值化后的R = 0二值化后的G = 0二值化后的B = 0白色：二值化后的R = 255二值化后的G = 255二值化后的B = 255那么一个像素点在灰度化之后的灰度值怎么转化为0或者255呢？比如灰度值为100，那么在二值化后到

灰化是怎么判断的呢？灰化图在opencv中是单通道图，但保存时，会转化成RGB模式的图。所以，再加载，通过通道数，判断是否是灰度图，这样是不对的。解决方法：首先，一个图片在保存时，其实是以RGB模式保存的，这也是操作系统默认的保存方式。那一个灰化图在保存时，会默认转化为RGB模式，怎么转化，其就是把一个灰化值重复为三份，分别对应RGB,这样就可以了。如图所示：知道这个情况了：就知道如何判断一个图是否灰化了：那就是：R=G=B就可以了。

OpenCV是一个跨平台的库，使用它我们可以开发实时的计算机视觉应用程序。它主要集中在图像处理，视频采集和分析，包括人脸检测和物体检测等功能。数字图像在计算机中是以矩阵形式存储的，矩阵中的每一个元素都描述一定的图像信息，如亮度、颜色等等。数字图像处理就是通过一系列操作从矩阵数据中提取更深层次信息的过程。