QImage 图像格式小结
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嗯，这个QImage的问题研究好久了，有段时间没用，忘了，已经被两次问到了，突然有点解释不清楚，我汗颜，觉得有必要重新总结下了，不然无颜对自己了。
图像的数据是以字节为单位保存的，每一行的字节数必须是4的整数倍，不足的补0。
（因为我们使用的是32操作系统，因此数据是按照32位对齐的，所以每行的字节数必须是4的整数倍也就是说每行的数据位必须是32位的整数倍。）这里是按照我的理解的，貌似错了，修正一下，最近在看数据对齐，这段话先忽略了，没有删掉，是因为，想留个足迹，等我找到合适的答案再贴上来。不过，图像的数据确实是按32位对齐的。
如果不是整数倍，则根据公式： W = ( w * bitcount + 31 )/32 * 4;
注： w是图像的宽度，bitcount是图像的位深，即32、24等， 计算得到的W是程序中图像每行的字节数。
这里讲述QImage的32、24、8位图。
图像格式:QImage::Format_RGB32 ,QImage::Format_RGB888,QImage::Format_Indexed8。
构造图像：
(1)、QImage myImage1 = QImage(filename); 根据文件名打开图像，如果图像本身是32、24位的，程序中图像是32位的，如果图像本身是8位、1位的，程序中对应为8位、1位。
(2)、QImage myImage2 = QImage(width, height, QImage::Format_…); 根据图像宽高来构造一幅图像，程序会自动根据图像格式对齐图像数据。
操作图像：按照(2)的方式构造图像，在Debug下，如果不给图像myImage2初值，图像不是黑的， 但release下，则构造好的图像默认为黑色。
好了，现在我们需要对图像数据操作，32位图像无疑是最简单的，因为它数据是对齐的。用width表示图像宽度，height表示图像高度。
首先熟悉几个函数：
a、uchar* bits(); 可以获取图像的首地址
b、int byteCount(); 图像的总字节数
c、int bytesPerLine(); 图像每行字节数
1、QImage::Format_RGB32，存入格式为B,G,R,A 对应 0,1,2,3
QImage::Format_RGB888，存入格式为R, G, B 对应 0,1,2
QImage::Format_Indexed8，需要设定颜色表，QVector<QRgb>
灰度图像颜色表设定：
QVector<QRgb> colorTable;
for(int k=0;k<256;++k) {
colorTable.push_back( qRgb(k,k,k) );
}
2、QImage image32 = QImage(width, height, QImage::Format_32);
QImage image24 = QImage(width, height, QImage::Format_24);
QImage image8 = QImage(width, height, QImage::Format_8);
image8.setColorTable(colorTable);
3、需要取每个像素处理，采用指针取值，行扫的方式：
int lineNum_32 = 0; //行数
int pixelsub_32 = 0; //像素下标
uchar* imagebits_32 = image32.bits(); //获取图像首地址，32位图
uchar* imagebits24 = image24.bits();
uchar* imagebits8 = image8.bits();
for(int i=0; i<height; ++i)
{
//按照通常的理解，我们会如下处理，取每行
lineNum_32 = i * width * 4; //对于任意图像，这句没有问题
// lineNum_24 = i * width * 3; //？？当width不是4的整数倍时，这句取不到每行开头
// lineNum_8 = i * width; //？？当width不是4的整数倍时，这句取不到每行开头
for(int j=0; j<width; ++j)
{
int r_32 = imagebits_32[ lineNum_32 + j * 4 + 2];
int g_32 = imagebits_32[ lineNum_32 + j * 4 + 1];
int b_32 = imagebits_32[ lineNum _32 + j * 4];
// int r_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j * 3]; //注意区别32位的图
// int g_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j *3 + 1];
// int b_24 = imagebits_24[ lineNum_24 + j * 3 + 2];
// int gray_8 = imagebits_8[ lineNum_8 + j];
……
//自己的操作
}
}
//？？出问题了，因为实际的图像数据并不是以width为真实宽度的，解决，有两种方法：
第一种方法：自己计算实际的宽度
修改为：
// 获取每行的字节数
int W_32 = ( width * 32 + 31 )/32 * 4; //注意这里没有四舍五入，所以不要随意换算
int W_24 = ( width * 24 + 31 )/32 * 4;
int W_8 = ( width * 8 + 31)/32 * 4;
//也可以使用QT函数来获取，功能和上面一样
{
int W_32 = image32.bytesPerLine();
int W_24 = image24.bytesPerLine();
int W_8 = image8.bytesPerLine();
}
for(int i=0; i<height; ++i)
{
//现在可以按照通常的理解，取每行
lineNum_32 = i * W_32; //注意，这里不再需要乘倍数了(4, 3等)
// lineNum_24 = i * W_24;
// lineNum_8 = i * W_8;
for(int j=0; j<width; ++j)
{
//这里的操作同上面的一样
}
}
第二种方法：采用scanLine(int)来获取每行的首地址，
for(int i=0; i<height; ++i)
{
imagebits_32 = image32.scanLine(i);
imagebits_24 = image24.scanLine(i);
imagebits_8 = image8.scanLine(i);
for(int j=0; j<width; ++j)
{
int r_32 = imagebits_32[ j * 4 + 2];
int g_32 = imagebits_32[ j * 4 + 1];
int b_32 = imagebits_32[ j * 4];
// int r_24 = imagebits_24[ j * 3];
// int g_24 = imagebits_24[ j *3 + 1];
// int b_24 = imagebits_24[ j * 3 + 2];
// int gray_8 = imagebits_8[ j ];
……
//自己的操作
}
}
OK，上述两种方法的索引就不会出现图像数据偏移的问题
4、大家注意到QImage的这个构造函数了吧，QImage::QImage ( uchar * data, int width, int height, Format format )
嗯，这个函数就是从uchar* 的数据来构造图像，一般我们都可能先将图像数据存在uchar*中，
uchar* data32 = new uchar[ width * height * 4];
uchar* data24 = new uchar[ width * height * 3];
uchar* data8 = new uchar[ width * height];
从data32构造图像，不会有任何问题，但是当width不是4的整数倍时，你就不可能从data24和data8构造出自己想要的数据，程序会挂掉的，因为这两个数组的数据量根本不够一幅图（还记得数据补齐不）。
解决办法：
你需要首先计算出，你的图像的真实数据量(字节数)， 可以根据QImage.byteCount()函数来获取图像的字节数，当然，你也可以自己计算，计算公式 byteCount = height * W; 这里的W就是每行的字节数，上面已经讲过了它的计算方法。
然后，你可以由QByteArray来获取转换的指针数据：
如：你的图像数据放在数组 uchar* srcData; 中
QByteArray imageByteArray = QByteArray( (const char*)srcData, byteCount );
uchar* transData = (unsigned char*)imageByteArray.data();
QImage desImage = QImage(transData, width, height, QImage::Format_…);
嗯，经过上述转换后，transData中将是补齐数据的数组，由此构造的图像不会有任何问题。
好了，终于总结完了，有很多小的问题，我不想写了，应该够用了，如果有具体其他问题，大家再仔细想想，肯定能解决的，哈哈
