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OpenCV-Python基础教程2-PyQt编写GUI界面

时间:2019-01-18 23:12:14      阅读:719      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:功能   自己的   就是   att   for   exit   新建   asa   row   

参考网址:https://tianchi.aliyun.com/course/courseConsole?courseId=40992&chapterIndex=1&sectionIndex=16

前面一直都是使用命令行运行代码,不够人性化。这篇用Python编写一个GUI界面,使用PyQt5编写图像处理程序。包括:打开、关闭摄像头,捕获图片,读取本地图片,灰度化和Otsu自动阈值分割的功能。

使用Qt Designer来设计界面。而anaconda里自带了designer.exe,我使用的就是这个。designer.exe的路径:D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\,如果是普通的Python环境,则需要自行安装

pip install pyqt5-tools

安装完成后,designer.exe应该在Python的安装目录下:xxx\Lib\site-packages\pyqt5_tools\

生成一个简单的界面,后面还会用到

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget

if __name__ == __main__:
    app = QApplication(sys.argv)
    window = QWidget()
    window.setWindowTitle(Hello World!)
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

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一、界面设计

在D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\下打开designer.exe,会弹出创建新窗体的窗口,我们直接点击"创建"(英文版是create)

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界面左侧是Qt的常用控件"Widget Box",右侧有一个控件属性窗口"Property Editor"。本例中我们只用到了"Push Button"控件和"Lbel"控件,可以在属性窗口调整它的大小150x150(可以根据自己的需求适当调大或者缩小):

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控件上显示的文字"text"属性和控件的名字"objectName"属性需要修改,便于显示和代码调用,可以按照下面的表格命名:

控件 显示内容text 控件名objectName
PushButton 打开摄像头 btnOpenCamera
PushButton 捕获图片 btnCapture
PushButton 打开图片 btnReadImage
PushButton 灰度化 btnGray
PushButton 阈值分割 btnThreshold
Label 摄像头 labelCamera
Label 捕获图 labelCapture
Label 结果图 labelResult

前面设计好了界面,接下来就是实现"打开摄像头"到"阈值分割"这五个按钮的功能,也就是给每个按钮指定一个函数,逻辑代码写在这个函数里面。这个函数就称事件,Qt中称为槽连接

点击Designer工具栏的Edit Signals/Slots按钮,进入槽函数编辑界面,点击旁边的"Edit Widgets"可以恢复正常视图:

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在弹出的配置窗口中,可以看到左侧是按钮的常用事件,我们选择点击事件”clicked()”,然后添加一个名为”btnOpenCamera_Clicked()”的槽函数:

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重复上面的步骤,给五个按钮添加五个槽函数,最终结果如下:

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Ctrl + S保存.ui文件。我们需要将ui转py代码。

打开cmd命令行,切换到ui文件的保存目录。Windows下有个小技巧,可以在目录的地址栏输入cmd,一步切换到当前目录:

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执行这条指令

pyuic5 -o mainForm.py using_pyqt_create_ui.ui

生成mainForm.py文件,里面包含一个名为”Ui_MainWindow”的类。

二、编写逻辑代码

mainForm.py是根据ui文件生成的,也就是说,一旦ui文件有所改变,需要重新生成覆盖原来的文件。

新建一个mainEntry.py存放逻辑代码,代码虽然很长,但是很简单并不难懂。有些部分有所重复,并没有将其封装成一个函数(博主能力有限),感兴趣的可以试一下

import sys
import cv2
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QMainWindow
from mainForm import Ui_MainWindow


class PyQtMainEntry(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setupUi(self)

        self.camera = cv2.VideoCapture(0)
        self.is_camera_opened = False  # 摄像头有没有打开标记

        # 定时器:30ms捕获一帧
        self._timer = QtCore.QTimer(self)
        self._timer.timeout.connect(self._queryFrame)
        self._timer.setInterval(30)

    # QT显示图片
    def Qt_ShowImage(self):
        rows, cols, channels = self.captured.shape
        bytesPerLine = channels * cols
        # Qt显示图片时,需要先转换成QImgage类型
        QImg = QImage(self.captured.data, cols, rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
        self.labelCapture.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
            self.labelCapture.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))

    def Qt_ShowImage2(self):
        rows, columns = self.cpatured.shape
        bytesPerLine = columns
        # 灰度图是单通道,所以需要用Format_Indexed8
        QImg = QImage(self.cpatured.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_Indexed8)
        self.labelResult.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
            self.labelResult.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))

    def btnOpenCamera_Clicked(self):
        ‘‘‘
        打开和关闭摄像头
        ‘‘‘
        self.is_camera_opened = ~self.is_camera_opened
        if self.is_camera_opened:
            self.btnOpenCamera.setText("关闭摄像头")
            self._timer.start()
        else:
            self.btnOpenCamera.setText("打开摄像头")
            self._timer.stop()

    def btnCapture_Clicked(self):
        ‘‘‘
        捕获图片
        ‘‘‘
        # 摄像头未打开,不执行任何操作
        if not self.is_camera_opened:
            return

        self.captured = self.frame
        # 后面这几行代码几乎都一样,可以尝试封装成一个函数
        # rows, cols, channels = self.captured.shape
        # bytesPerLine = channels * cols
        # # Qt显示图片时,需要先转换成QImgage类型
        # QImg = QImage(self.captured.data, cols, rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
        # self.labelCapture.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
        #     self.labelCapture.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))
        Qt_ShowImage()

    def btnReadImage_Clicked(self):
        ‘‘‘
        从本地读取图片,文件路径不能有中文
        ‘‘‘
        # 打开文件选取对话框
        filename, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, 打开图片)
        if filename:
            self.captured = cv2.imread(str(filename))
            # OpenCV图像以BGR通道存储,显示时需要从BGR转到RGB
            self.captured = cv2.cvtColor(self.captured, cv2.COLOR_BGR2RGB)

            # rows, cols, channels = self.captured.shape
            # bytesPerLine = channels * cols
            # QImg = QImage(self.captured.data, cols, rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
            # self.labelCapture.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
            #     self.labelCapture.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))
            Qt_ShowImage(self)

    def btnGray_Clicked(self):
        ‘‘‘
        灰度化
        ‘‘‘
        # 如果没有捕获图片,则不执行操作
        if not hasattr(self, "captured"):
            return
        self.cpatured = cv2.cvtColor(self.captured, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        # rows, columns = self.cpatured.shape
        # bytesPerLine = columns
        # # 灰度图是单通道,所以需要用Format_Indexed8
        # QImg = QImage(self.cpatured.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_Indexed8)
        # self.labelResult.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
        #     self.labelResult.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))
        Qt_ShowImage2(self)

    def btnThreshold_Clicked(self):
        ‘‘‘
        Otsu自动阈值分割
        ‘‘‘
        if not hasattr(self, "captured"):
            return

        _, self.cpatured = cv2.threshold(
            self.cpatured, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
        # rows, columns = self.cpatured.shape
        # bytesPerLine = columns
        # # 阈值分割图也是单通道,也需要用Format_Indexed8
        # QImg = QImage(self.cpatured.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_Indexed8)
        # self.labelResult.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
        #     self.labelResult.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))
        Qt_ShowImage2(self)

    @QtCore.pyqtSlot()
    def _queryFrame(self):
        ‘‘‘
        循环捕获图片
        ‘‘‘
        ret, self.frame = self.camera.read()
        # img_rows, img_cols, channels = self.frame.shape
        # bytesPerLine = channels * img_cols
        #
        # cv2.cvtColor(self.frame, cv2.COLOR_BGR2RGB, self.frame)
        # QImg = QImage(self.frame.data, img_cols, img_rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
        # self.labelCamera.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
        #     self.labelCamera.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))
        Qt_ShowImage(self)

if __name__ == "__main__":
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    window = PyQtMainEntry()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10289980.html

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