如果你希望在使用QImage进行预测后添加样本采集，可以根据以下示例代码进行修改：
import sys
import cv2
from PySide6.QtCore import Qt
from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
self.setWindowTitle("Sample Collection")
self.setFixedSize(800, 600)
self.image_label = QLabel(self)
self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.image_label.setFixedSize(640, 480)
self.capture_button = QPushButton("Capture", self)
self.capture_button.setGeometry(350, 520, 100, 40)
self.capture_button.clicked.connect(self.capture_sample)
def capture_sample(self):
image = self.image_label.pixmap().toImage()
# 将QImage转换回OpenCV图像
width = image.width()
height = image.height()
ptr = image.bits()
ptr.setsize(image.byteCount())
# 使用NumPy从QImage数据中创建OpenCV图像（BGR格式）
cv_image_bgr = np.array(ptr).reshape(height, width, 4)[:, :, :3]
# 进行目标检测预测或其他操作，例如使用YOLOv8模型
# 假设获取到了目标检测结果
detections = [{'class_name': 'person', 'bbox': (100, 100, 200, 200)},
{'class_name': 'car', 'bbox': (300, 300, 150, 80)}]
for detection in detections:
class_name = detection['class_name']
bbox = detection['bbox'] # (x, y, width, height)
x, y, w, h = bbox
cv2.rectangle(cv_image_bgr , (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(cv_image_bgr , class_name, (x, y-10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0 ,0), 2)
# 将样本图像保存到指定位置（这里仅作示例，可以根据需要自定义保存格式和路径）
sample_file = f"{class_name}_{x}_{y}.jpg"
cv2.imwrite(sample_file, cv_image_bgr[y:y+h,x:x+w])
# 将BGR格式的图像转换为RGBA格式以便显示在界面上
cv_image_rgba = cv2.cvtColor(cv_image_bgr , cv2.COLOR_BGR2RGBA)
q_image_with_annotation = QImage(cv_image_rgba.data,
width,
height,
QImage.Format_RGBA8888)
self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_image_with_annotation))
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()
window.show()
sys.exit(app.exec())
在这个修改后的示例代码中，我们使用NumPy从QImage数据中创建OpenCV图像，并进行目标检测预测或其他操作。假设我们获取到了目标检测结果，并在图像上绘制了边界框和类别信息。然后，将感兴趣区域截取下来，并保存为样本图像。
请注意，这里仅提供了简单的保存方式，你可以根据实际需求自定义保存格式和路径。
希望这对你有所帮助！
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
