在上一篇中，明明就可以使用OpenCV的 cv2.imshow()顯示圖片, 那為何還要硬生生的使用matplotlib來顯示圖片呢? 其原因很簡單，就是為了說明BGR及RGB的不同。網路上的大部份文章都是這麼教的。但本站以PyQt為主，所以當然要詳述PyQt與OpenCV的關連

PyQt其實也有自已的一套圖形處理模式，所以應該就不需依賴OpenCV了?? 其實不然，因為OpenCV有很多實用的演算功能是PyQt5所沒有的。所以必需將OpenCV運算後的結果顯示在PyQt上。因此必需了解OpenCV與PyQt5之間的轉換

OpenCV to QPixmap

OpenCV讀入的圖檔為 numpy的陣列格式。若要轉成QPixmap，需將陣列先轉成RGB格式，再用QImage()將陣列轉成QImage格式. 

有一點必需注意，img=img[:,:,::-1]是屬於淺度複製，OpenCV可以直接使用。
而img=img[:,:,::-1].copy()是屬於深度複製，QImage只能使用深度複製的numpy 陣列.

def cv_imread(self, filePath):
    img = cv2.imdecode(np.fromfile(filePath, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    return img
if __name__=='__main__':
    img = self.cv_imread(file)
    img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = QImage(img, img.shape[1], img.shape[0], img.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888)
    
    # Label只接收QPixmap格式，可用如下轉換
    pix = QPixmap(img)
    # 也可以使用fromImage()轉換
    # pix=QPixmap.fromImage(img)
    # self.lblPicture.setPixmap(pix)

    # pix.load(file)
    pix = pix.scaled(400, 300)
    self.label.setPixmap(pix)