OpenCV/numpyで扱う画像データをQt Widget上に表示する

ということで、表題通り、OpenCV/numpyなどで扱ってる画像データをQt(pyqt5)のウィジェット上に表示する方法。
そんなに難しくもないのだけど、メモとして投稿してみる。

ここでは、Pythonから使えるQtラッパーであるPyQt5を使った例。
C++とかでも記述方法が変わるだけで要点は同じである。

まずは、イメージの配列(メモリ上に展開されている)を、QPixmapに変換。
下記ソースを見てもらえれば分かるように、ARGB形式のデータである必要がある。なので、もしGrayscaleやRGB形式のデータであれば、OpenCVのcvtColor()などで、事前にARGB形態に変換しておく必要がある。

import PyQt5.QtCore as QtCore
import PyQt5.QtGui as QtGui
import PyQt5.QtWidgets as QtWidgets

def create_QPixmap(image):
  qimage = QtGui.QImage(image.data, image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1] * 4, QtGui.QImage.Format_ARGB32_Premultiplied)
  pixmap = QtGui.QPixmap.fromImage(image)
  return pixmap

で、表示するためには、何らかのQWidget上に、このQPixmapを描画する必要がある。
なので、QWidgetを拡張して1つ、クラスを作っておくと便利である。
このクラスでは、ウィジェットが描画されるタイミングで呼び出されるpaintEvent()を拡張して、その中でイメージを描画するようにしてみた。さらなる高速描画が必要なら、OpenGLなどの利用も検討かな。
QtGui.QPainterを利用するところがポイント。

class ImageWidget(QtWidgets.QWidget):
  def __init__(self, image):
    super(ImageWidget, self).__init__()
    self.image = image

  def paintEvent(self, event):
    painter = QtGui.QPainter(self)
    if self.image is None:
      painter.setPen(QtCore.Qt.black)
      painter.setBrush(QtCore.Qt.black)
      painter.drawRect(0, 0, self.width(), self.height())
      return
    pixmap = create_QPixmap(self.image)
    painter.drawPixmap(0, 0, self.image.shape[1], self.image.shape[0], pixmap)

  def set_image(self, image):
    self.image = image
    self.update()

ということで、以上！
matplotlib使うよりスピードはダンチだし、OpenCVのimshow()みたいな簡易的な感じでもないし、pygame使うよりはちゃんとしたGUI形態に出来る。用途に応じて使い分けましょう。