opencv 结合pyqt5 编写简单的图像处理GUI程序

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opencv 结合pyqt5 编写简单的图像处理GUI程序

2023-03-09 11:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

实验目标

实验目标我们学的内容都是跑在命令行中的，并没有界面，那么”脚本语言”Python如何搭建GUI界面呢？其实Python支持多种图形界面库，如Tk(Tkinter)、wxPython、PyQt等，虽然Python自带Tkinter，无需额外安装包，但我更推荐使用PyQt，一是因为它完全基于Qt，跨平台，功能强大，有助于了解Qt的语法，二是Qt提供了Designer设计工具，界面设计上可以拖控件搞定，非常方便，大大节省时间。

pyqt5

安装pyqt5： pip install pyqt5 我推荐使用Qt Designer来设计界面，如果你装的是Anaconda的话，就已经自带了designer.exe，例如我的是在：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在Python安装目录下：xxx\Lib\site-packages\pyqt5_tools\。可以使用下面的代码生成一个简单的界面：

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_())

上述代码输出结果

界面设计

根据我们的挑战内容，解决思路是使用Qt Designer来设计界面，使用Python完成代码逻辑。打开designer.exe，会弹出创建新窗体的窗口，我们直接点击“create”：创建图形用户界面界面的左侧是Qt的常用控件”Widget Box”，右侧有一个控件属性窗口”Property Editor”，其余暂时用不到。本例中我们只用到了”Push Button”控件和”Label”控件：最上面的三个Label控件用于显示图片，可以在属性窗口调整它的大小，我们统一调整到150×150：拖动widget实现实验目标的效果调整label的宽和高另外，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。可以按照下面我推荐的命名：控件属性设置这样大致界面就出来了，很简单：调整部件属性后的图形用户界面

按钮事件

我们知道GUI是通过事件驱动的，什么意思呢？比如前面我们已经设计好了界面，接下来就需要实现”打开摄像头”到”阈值分割”这5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。这种函数就称为事件，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：点击，进入槽函数编辑界面然后点击按钮并拖动，当产生类似于电路中的接地符号时释放鼠标，参看下面动图：图解按钮绑定事件1 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：图解按钮绑定事件2 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：添加按钮事件后结果到此，我们就完成了界面设计的所有工作，按下Ctrl+S保存当前窗口为.ui文件。.ui文件其实是按照XML格式标记的内容，可以用文本编辑器将.ui文件打开看看。

ui文件转py代码

因为我们是用Designer工具设计出的界面，并不是用Python代码敲出来的，所以要想真正运行，需要使用pyuic5将ui文件转成py文件。pyuic5.exe默认在%\Scripts\下，比如我的是在：D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\。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：然后执行这条指令： pyuic5 -o mainForm.py using_pyqt_create_ui.ui 如果出现pyuic5不是内部命令的错误，说明pyuic5的路径没有在环境变量里，添加下就好了。执行正常的话，就会生成mainForm.py文件，里面应该包含一个名为”Ui_MainWindow”的类。

编写逻辑代码

在同一工作目录下新建一个”mainEntry.py”的文件，存放逻辑代码。代码中的每部分我都写得比较独立，没有封装成函数，便于理解。代码看上去很长，但很简单，可以每个模块单独看。

import sys import cv2 as cv 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 = cv.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) 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)) def btnReadImage_Clicked(self): ''' 从本地读取图片 ''' # 打开文件选取对话框 filename, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '打开图片') if filename: self.captured = cv.imread(str(filename)) # OpenCV图像以BGR通道存储，显示时需要从BGR转到RGB self.captured = cv.cvtColor(self.captured, cv.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)) 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 = cv.cvtColor(self.captured, cv.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)) def btnThreshold_Clicked(self): ''' Otsu自动阈值分割 ''' if not hasattr(self, "captured"): return _, self.cpatured = cv.threshold( self.cpatured, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.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)) @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 cv.cvtColor(self.frame, cv.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)) if __name__ == "__main__": app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) window = PyQtMainEntry() window.show() sys.exit(app.exec_()) 程序运行情况

运行GUI程序

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