Question

我正在开发基于PyQt4 GUI的基于传感器的Python应用程序。传感器正在生成16位测量...每个“线”256个16位“像素”。通过获得256行来获取正方形“图像”，得到16位数的（256,256）Numpy阵列。我只想将其显示为灰度图像。传感器环路在QThread中运行并发出QImage信号。信号连接到一个插槽，该插槽通过将数据打包成32位RGB图像来呈现主GUI中的数据。当然，为了将16位灰度像素打包成32位RGB图像，我不得不将16位像素缩放到8位，并且丢失了大量的动态范围。提供了一个显示我当前策略的MWE（这显然不是我更大的基于线程传感器的应用程序......它只是提取显着部分）。请注意，我是Python初学者，我正在尽力跟上......

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Grayscale to RGB32 QPixmap tests
"""

import sys
import numpy as np
from PyQt4 import QtGui, QtCore

class PixmapTest(QtGui.QWidget):

    def __init__(self):
        super(PixmapTest, self).__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):      
        imglayout = QtGui.QHBoxLayout(self)

        img_16bit = np.random.randint(0,65535,size=(256,256)).astype(np.uint32)
        img_16bit_to_8bit = (img_16bit / 65535.0 * 255).astype(np.uint32)
        packed_img_array = (255 << 24 | (img_16bit_to_8bit) << 16 | (img_16bit_to_8bit) << 8 | (img_16bit_to_8bit)).flatten()
        img = QtGui.QImage(packed_img_array, 256, 256, QtGui.QImage.Format_RGB32)
        pixmap = QtGui.QPixmap(img.scaledToWidth(img.width()*2))

        imglabel = QtGui.QLabel(self)
        imglabel.setPixmap(pixmap)

        imglayout.addWidget(imglabel)
        self.setLayout(imglayout)

        self.move(300, 200)
        self.setWindowTitle('QPixmap Test')
        self.show()        

def main():

    app = QtGui.QApplication(sys.argv)
    form = PixmapTest()
    sys.exit(app.exec_())


if __name__ == '__main__':
    main()

具体来说，我的问题是：

有更好的方法吗？解决方案必须保持“轻量级”（即PyQt4 QImage / QPixmap）。我不能使用Matplotlib或任何重量级，因为它太慢。越接近原生Python / Numpy越好。我意识到这最终是QImage类的限制，但我希望有一个聪明的解决方案，我只是没有看到让我保持当前信号/插槽“接线”我有。
通过实验，我发现我必须声明所有最终被处理的数组最终作为np.uint32在QImage中结束（尽管np.int32似乎也能正常工作）。如果我只是将倒数第二个数组声明为uint32 / int32，它就不起作用。我不明白为什么。
我通过Y' = 0.2126 * R + 0.7152 * G + 0.0722 * B和其他类似的转换来改变亮度。可能在这里“抛光粪便”，但我认为我会包含这个，因为SX上的其他答案似乎表明这很重要。尽管失去了动态范围，但似乎可以简单地将相同的值分配给我的MWE中的R，G，B。

根据下面的评论中的要求，这里是来自传感器的一些样本数据的直方图，以说明动态范围：

histogram of actual sensor data

Answer 1

这里我使用了一些函数数据进行演示：

y, x = np.mgrid[-10:10:256j, -10:10:256j]
data = ((np.sin(y**2 + x**2) + 2) * 1000).astype(np.uint16)

img_8bit = (data / 256.0).astype(np.uint8) # use the high 8bit
img_8bit = ((data - data.min()) / (data.ptp() / 255.0)).astype(np.uint8) # map the data range to 0 - 255
img = QtGui.QImage(img_8bit.repeat(4), 256, 256, QtGui.QImage.Format_RGB32)

当使用高8位时，它看起来像：

enter image description here

当map min＆amp;最大值为（0,255），它看起来像：

enter image description here

要将8位图像转换为32位，您只需调用img_8bit.repeat(4)，这将重复每个字节4次，因此可以将内存视为uint32缓冲区。由于您QImage创建了Format_RGB32而不是Format_ARGB32，因此不会使用最重要的字节。

将16位灰度转换为QImage

1 个答案: