从uint32或uchar数组创建ARGB QImage

时间:2017-08-05 17:22:06

标签: c++ qt qimage argb

当我尝试使用QImage构造函数从reinterpret_cast<uchar*>(quint32*)创建ARGB32 QImage时,Image会丢失其颜色和alpha通道,并且生成的QImage是灰度的!

如果我尝试以灰度显示灰度图像,则会按预期显示灰度图像。所以我知道ushort数据到quint32数组的扩展和索引进展顺利,但出了什么问题?

A Qt forum post建议按我这样做的方式(据我所知)这样做,但是自从那个版本的Qt以来行为可能已经改变了? (我正在使用Qt 5.9)

我意识到文档说:

  

数据必须是32位对齐的,并且每个扫描线都是图像中的数据   也必须是32位对齐。

但我希望即使在reinterpret_cast<uchar*>()之后,quint32也会被32位对齐?

现在详细信息: 我正在将计算结果(带有无符号短值的数组)转换为半透明的蓝色到绿色到红色的图像,如下所示:

inline uchar val_to_blue(const double val) {
    if (val > 0.5)
        return 0;
    else if (val < 0.25)
        return 255;
    else // x={.5,...,.25}:a=255/(.25-.5)=-4*255 & b=-255*0.5/(0.25-0.5)=4/2*255=2*255 
        return (uchar)(val * -4.0 * 255.0) + 2 * 255;
}

inline uchar val_to_green(const double val) {
    if (val > 0.25 && val < 0.75)
        return 255;
    else if (val < 0.25)// x={0,...,.25}:a=255/(.25-0)=4*255 & b=-255*0/(0.25-0)=0 
        return (uchar)(val * 4.0 * 255.0);
    else // if (val > .75) // x={.75,...,1}:a=255/(.75-.5)=4*255 & b=-255*0.5/(0.75-0.5)=-4/2*255=-2*255 
        return (uchar)(val * -4.0 * 255.0) - 2 * 255;
}

inline uchar val_to_red(const double val) {
    if (val < 0.5)
        return 0;
    if (val > 0.75)
        return 255;
    else // x={0.5,...,0.75}:a=255/(0.75-0.5)=4*255 & b=-255*0.5/(0.75-0.5)=-4/2*255=-2*255 
        return (uchar)(val * 4.0 * 255.0) - 2 * 255;
}

inline QRgb val_to_rgba_scale(const double val) {
    return qRgba( // ax+b={0,...,255} for x={i,...,j}, a=255/(j-i), b= -255i/(j-i)
        val_to_blue(val),
        val_to_green(val),
        val_to_red(val),
        (uchar)(val * 81)
    );
}

其中val是从ushort数据缩放的0到1之间的双倍。 每个QRgb值都存储在quint32数组的相应索引处,如下所示:

if (m_pData[i*m_iWidth + j] >= uppVal)
    tmpData[tmpIdx] = 0x45ff0000;
else if (m_pData[i*m_iWidth + j] <= lowVal)
    tmpData[tmpIdx] = 0x00000000;
else
    tmpData[tmpIdx] = val_to_rgba_scale((m_pData[i*m_iWidth + j] - lowVal) / (double)winWidth);

其中(m_pData[i*m_iWidth + j] - lowVal) / (double)winWidth是ushort-to-double缩放方法。 这是在for循环中完成的。

最后我尝试用以下内容构建图像:

QImage tmpQImage = QImage(reinterpret_cast<unsigned char*>(tmpData), m_iWidth, m_iHeight, QImage::Format_ARGB32);

但这并不像我期望的那样有效,因为tmpQImage.allGray()在紧接着之后立即调用时返回true!

我做错了什么,我该怎么做才能创建一个ARGB图像并同时保留颜色和alpha通道?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我试图重现你的问题,但我不能。

OP的实际问题不是所提供代码的一部分,或者当我尝试从OP中形成MCVE时,我意外地错过了一个细节。

但是,我想提出我所得到的内容,因为这可能有助于修复OP。

我的来源testQImageGrayToRGB.cc

#include <vector>

#include <QtWidgets>

typedef unsigned char uchar;

namespace AGA {

uchar val_to_blue(const double val) {
  if (val > 0.5)
    return 0;
  else if (val < 0.25)
    return 255;
  else // x={.5,...,.25}:a=255/(.25-.5)=-4*255 & b=-255*0.5/(0.25-0.5)=4/2*255=2*255 
    return (uchar)(val * -4.0 * 255.0) + 2 * 255;
}

uchar val_to_green(const double val) {
  if (val > 0.25 && val < 0.75)
    return 255;
  else if (val < 0.25)// x={0,...,.25}:a=255/(.25-0)=4*255 & b=-255*0/(0.25-0)=0 
    return (uchar)(val * 4.0 * 255.0);
  else // if (val > .75) // x={.75,...,1}:a=255/(.75-.5)=4*255 & b=-255*0.5/(0.75-0.5)=-4/2*255=-2*255 
    return (uchar)(val * -4.0 * 255.0) - 2 * 255;
}

uchar val_to_red(const double val) {
  if (val < 0.5)
    return 0;
  if (val > 0.75)
    return 255;
  else // x={0.5,...,0.75}:a=255/(0.75-0.5)=4*255 & b=-255*0.5/(0.75-0.5)=-4/2*255=-2*255 
    return (uchar)(val * 4.0 * 255.0) - 2 * 255;
}

} // namespace AGA

namespace DS {

uchar val_to_blue(const double val)
{
  return val < 0.25 ? 255
    : val < 0.5 ? (0.5 - val) * 4 * 255
    : 0;
}

uchar val_to_green(const double val)
{
  return val < 0.25 ? val * 4 * 255
    : val < 0.75 ? 255
    : (1.0 - val) * 4 * 255;
}

uchar val_to_red(const double val)
{
  return val < 0.5 ? 0
    : val < 0.75 ? (val - 0.5) * 4 * 255
    : 255;
}

} // namespace DS

std::vector<quint32> buildImageData(
  const int w, const int h,
  uchar (*pFuncValToR)(double),
  uchar (*pFuncValToG)(double),
  uchar (*pFuncValToB)(double))
{
  // make temp. buffer to build up raw image data
  std::vector<quint32> data(w * h);
  // fill raw image - make values 0 ... 1 in n steps
  const int n = w - 1;
  for (int x = 0; x < w; ++x) {
    const double v = (double)x / n;
    QRgb qRgb = qRgba(pFuncValToR(v), pFuncValToG(v), pFuncValToB(v), 255);
    for (int y = 0; y < h; ++y) data[y * w + x] = qRgb;
  }
  // done
  return data;
}

int main(int argc, char **argv)
{
  qDebug() << "Qt Version: " << QT_VERSION_STR;
  QApplication app(argc, argv);
  // build contents
  enum { w = 256, h = 32 };
  std::vector<quint32> dataAGA = buildImageData(w, h,
    &AGA::val_to_red, &AGA::val_to_green, &AGA::val_to_blue);
  QImage qImgAGA((const uchar*)dataAGA.data(), w, h, QImage::Format_ARGB32);
  std::vector<quint32> dataDS = buildImageData(w, h,
    &DS::val_to_red, &DS::val_to_green, &DS::val_to_blue);
  QImage qImgDS((const uchar*)dataDS.data(), w, h, QImage::Format_ARGB32);
  // build some GUI
  QWidget win;
  QVBoxLayout qVBox;
  QLabel qLblAGA(
    QString::fromUtf8("QImage (Functions of Andreas Gravgaard Andersen):"));
  qVBox.addWidget(&qLblAGA);
  QLabel qLblImgAGA;
  qLblImgAGA.setPixmap(QPixmap::fromImage(qImgAGA));
  qVBox.addWidget(&qLblImgAGA);
  QLabel qLblDS(
    QString::fromUtf8("QImage (Functions of Scheff):"));
  qVBox.addWidget(&qLblDS);
  QLabel qLblImgDS;
  qLblImgDS.setPixmap(QPixmap::fromImage(qImgDS));
  qVBox.addWidget(&qLblImgDS);
  win.setLayout(&qVBox);
  win.show();
  // exec. application
  return app.exec();
}

我在Windows 10(64位)上使用VS2013,Qt5.6进行了编译和测试:

Snapshot of testQImageGrayToRGB

注意:

  1. val_to_函数让我有点怀疑:表达式转换为(uchar),然后添加一个常量项(绝对不符合(uchar),结果返回为uchar ...
    嗯...
    因此,我重新制作它们 - 稍作清理 实际上,视觉比较显示差异几乎是不可见的(唯一的例外是黄色区域的红线)。

  2. 我从原始QImage数组(包括强制转换为quint32 - hack)中制作uchar*没有任何问题。

  3. <强>更新

    可能是,这并不明显:示例代码经过精心设计,可以授予缓冲区数据(std::vector<quint32> dataAGAstd::vector<quint32> dataDS)的生命周期长于Qt图像的生命周期( QImage qImgAGAQImage qImgDS)。这是根据Qt doc完成的。对于QImage::QImage()

      

    缓冲区必须在QImage的整个生命周期内以及尚未修改或以其他方式从原始缓冲区中分离的所有副本保持有效。图像不会在销毁时删除缓冲区。您可以提供一个函数指针 cleanupFunction 以及一个额外的指针 cleanupInfo ,它将在最后一个副本被销毁时被调用。

    图像数据可能会消耗大量内存。因此,QImage实现尝试防止不必要的副本(安全的存储空间和时间)。相反,“用户”(即应用程序开发人员)负责确保正确存储图像数据。