pyqt和opencv结合01:读取图像、显示

在这里插入图片描述

1 、opencv读取图像用于pyqt显示

python 复制代码
# image = cv2.imread(file_path)
   image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
      # 将图像转换为 Qt 可接受的格式
   height, width, channel = image.shape
   bytes_per_line = 3 * width

   q_image = QImage(image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)
   pixmap = QPixmap.fromImage(q_image)
   self.image_label.setPixmap(pixmap)
   self.image_label.setScaledContents(True)

2、 opencv读取不了中文路径报错解决方式

python 复制代码
def read_chinese(file):
    image_numpy_data = cv2.imdecode(np.fromfile(file, dtype=np.uint8), -1)
    #返回numpy的ndarray
    return image_numpy_data

3 、pyqt中label默认不显示如何设置成显示

python 复制代码
self.image_label.setStyleSheet("border: 5px solid red;")

4、pyqt中label默认文字位于左侧如何设置成居中显示

python 复制代码
from PyQt5.QtCore import Qt
self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)

5、pyqt中label默认显示图像大小会裁剪如何设置成自适应

复制代码
    self.image_label.setScaledContents(True)

6、pyqt中打开文件对话框选择文件

复制代码
file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open Image File", "", "Image files (*.jpg *.png)")

以下是完整的代码:

python 复制代码
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import cv2
import numpy as np

from PyQt5.QtCore import Qt


def read_chinese(file):
    image_numpy_data = cv2.imdecode(np.fromfile(file, dtype=np.uint8), -1)
    #返回numpy的ndarray
    return image_numpy_data

class ImageReaderApp(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.setWindowTitle("Image Reader")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 300)
        self.setMinimumSize(400, 300)  # 设置最小尺寸
        self.central_widget = QWidget()
        self.setCentralWidget(self.central_widget)

        self.layout = QVBoxLayout()
        self.central_widget.setLayout(self.layout)

        self.image_label = QLabel()
        self.image_label.setText("图片展示区")
        self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.image_label.setStyleSheet("border: 5px solid red;")
        self.layout.addWidget(self.image_label)

        self.select_button = QPushButton("Select Image")
        self.select_button.clicked.connect(self.select_image)
        self.layout.addWidget(self.select_button)


    def select_image(self):
        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open Image File", "", "Image files (*.jpg *.png)")
        if file_path:
            # 使用 OpenCV 读取图像FD
            # image = cv2.imread(file_path)
            # 将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式
            image = read_chinese(file_path)

            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            # 将图像转换为 Qt 可接受的格式
            height, width, channel = image.shape
            bytes_per_line = 3 * width

            q_image = QImage(image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)
            pixmap = QPixmap.fromImage(q_image)
            self.image_label.setPixmap(pixmap)
            self.image_label.setScaledContents(True)


if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    window = ImageReaderApp()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())
相关推荐
astragin1 分钟前
神经网络常见层速查表
人工智能·深度学习·神经网络
嘀咕博客10 分钟前
文心快码Comate - 百度推出的AI编码助手
人工智能·百度·ai工具
cyyt20 分钟前
深度学习周报(9.8~9.14)
人工智能·深度学习
蒋星熠26 分钟前
深度学习实战指南:从神经网络基础到模型优化的完整攻略
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·卷积神经网络·transformer
星期天要睡觉1 小时前
计算机视觉(opencv)实战二十一——基于 SIFT 和 FLANN 的指纹图像匹配与认证
人工智能·opencv·计算机视觉
victory04311 小时前
wav2vec微调进行疾病语音分类任务
人工智能·分类·数据挖掘
semantist@语校1 小时前
第二十篇|SAMU教育学院的教育数据剖析:制度阈值、能力矩阵与升学网络
大数据·数据库·人工智能·百度·语言模型·矩阵·prompt
IT_陈寒2 小时前
React 性能优化必杀技:这5个Hook组合让你的应用提速50%!
前端·人工智能·后端
剪一朵云爱着2 小时前
一文入门:机器学习
人工智能·机器学习
hi0_62 小时前
机器学习实战(一): 什么是机器学习
人工智能·机器学习·机器人·机器学习实战