pyQT + OpenCV小练习

一 ,创建一个 PyQt 应用程序,该应用程序能够:

使用 OpenCV 加载一张图像。

在 PyQt 的窗口中显示这张图像。

提供四个按钮(QPushButton):

  • 一个用于将图像转换为灰度图

  • 一个用于将图像恢复为原始彩色图

  • 一个用于将图像进行翻转

  • 一个用于将图像进行旋转

当用户点击按钮时,相应地更新窗口中显示的图像

1.思路分析

读取图片

添加按钮

将功能函数与按钮使用信号与槽连接

2.设计到的函数方法

复制代码
cv2.cvtColor(转换为灰度图)
复制代码
cv2.flip(翻转)
复制代码
cv2.getRotationMatrix2D(用于计算二维旋转矩阵的函数)
复制代码
cv2.warpAffine(对图像进行放射变换)

3.代码

python 复制代码
import cv2
import sys
from PyQt6.QtGui import QPixmap, QImage
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton


class MyWidget(QWidget):
   
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.resize(600, 400)

       
        self.lab3 = QLabel(self)
        self.lab3.resize(600, 400)
        self.lab3.setScaledContents(True)

        
        self.img = cv2.imread("./car5.png")
        self.update_image(self.img)

       
        btn1 = QPushButton("灰度", self)
        btn1.setStyleSheet("background-color:green")
        btn1.clicked.connect(self.change_image)  
        btn1.move(10, 10)  

        btn2 = QPushButton("彩色", self)
        btn2.setStyleSheet("background-color:green")
        btn2.clicked.connect(self.change_colours)  
        btn2.move(90, 10)

        btn3 = QPushButton("翻转", self)
        btn3.setStyleSheet("background-color:green")
        btn3.clicked.connect(self.change_transform)  
        btn3.move(170, 10)

        btn4 = QPushButton("旋转", self)
        btn4.setStyleSheet("background-color:green")
        btn4.clicked.connect(self.spin)  
        btn4.move(260, 10)


    def update_image(self, img):
        
        img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
        h, w, ch = img_rgb.shape
        bytes_per_line = ch * w
        qimage = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
        pixmap = QPixmap.fromImage(qimage)

        
        self.lab3.setPixmap(pixmap)

    def change_colours(self):
        self.update_image(self.img)

    def change_transform(self):
        img_filp = cv2.flip(self.img,0)
        self.update_image(img_filp)

    def spin(self):
        M = cv2.getRotationMatrix2D((self.img.shape[1]/2, self.img.shape[0]/2), 45, 0.5)

        img_warp = cv2.warpAffine(self.img,  
                                  M,  
                                  (700, 700),  大小
                                  flags=cv2.INTER_LINEAR,  
                                  
                                  )

        self.update_image(img_warp)


    def change_image(self):
       
        img_gray = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  
        self.update_image(img_gray)




if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)

    myWidget = MyWidget()

    myWidget.show()

    sys.exit(app.exec())

                             

4.效果展示


二,创建一个 PyQt 应用程序,该应用程序能够:
使用 OpenCV 加载一张图像。

在 PyQt 的窗口中显示这张图像。

提供一个下拉列表(QComboBox),对图像做(模糊、锐化、边缘检测)处理:
当用户点击下拉列表选项时,相应地更新窗口中显示的图像。

提供一个按钮,当用户点击按钮时,能保存调整后的图像。

思路分析

使用下拉列表将功能函数写入进去

设计到的函数方法
提供一个下拉列表(QComboBox)
模糊------使用cv2.GaussianBlur()实现

锐化------使用cv2.Laplacian()、cv2.Sobel()实现

边缘检测------使用cv2.Canny()实现

代码

python 复制代码
import cv2
import sys
import numpy as np
from PyQt6.QtGui import QPixmap, QImage
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QComboBox, QVBoxLayout


class MyWidget(QWidget):
   
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.resize(600, 400)

       
        self.lab3 = QLabel(self)
        self.lab3.resize(600, 400)
        self.lab3.setScaledContents(True)

     
        self.img = cv2.imread("./car5.png")
        self.update_image(self.img)

      
        self.combo_box = QComboBox(self)
        self.combo_box.addItem("请选择处理方式")
        self.combo_box.addItem("模糊")
        self.combo_box.addItem("锐化")
        self.combo_box.addItem("边缘检测")
        self.combo_box.currentIndexChanged.connect(self.process_image)  
        self.combo_box.move(10, 10)

    def update_image(self, img):
        
        img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
        h, w, ch = img_rgb.shape
        bytes_per_line = ch * w
        qimage = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
        pixmap = QPixmap.fromImage(qimage)

        self.lab3.setPixmap(pixmap)

    def process_image(self):
       
        selected_option = self.combo_box.currentText()

        if selected_option == "模糊":
         
            img_blurred = cv2.GaussianBlur(self.img, (15, 15), 0)
            self.update_image(img_blurred)

        elif selected_option == "锐化":
           
            kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5,-1], [0, -1, 0]])  
            img_sharpened = cv2.filter2D(self.img, -1, kernel)
            self.update_image(img_sharpened)

        elif selected_option == "边缘检测":
          
            img_gray = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            img_edges = cv2.Canny(img_gray, 100, 200)
            img_edges_colored = cv2.cvtColor(img_edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  
            self.update_image(img_edges_colored)

        else:
            self.update_image(self.img)


if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)

    myWidget = MyWidget()

    myWidget.show()

    sys.exit(app.exec())

效果展示

相关推荐
OICQQ676580083 天前
创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统 实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测,头部下垂 疲劳眼睛检测识别
yolo·pyqt·疲劳驾驶·检测识别·驾驶员检测·打哈欠检测·眼睛疲劳
小灰灰搞电子12 天前
Qt PyQt与PySide技术-C++库的Python绑定
c++·qt·pyqt
越甲八千14 天前
pyqt 简单条码系统
数据库·microsoft·pyqt
重生之我在厦门做测试15 天前
基于pyqt开发串口和对应映射值(path)的显示工具
pyqt
hvinsion18 天前
【开源解析】基于Python+Qt打造智能应用时长统计工具 - 你的数字生活分析师
python·pyqt·开源软件·应用时长统计
毕设做完了吗?21 天前
基于YOLOv8+Deepface的人脸检测与识别系统
python·yolo·毕业设计·pyqt
懷淰メ25 天前
python3GUI--基于PyQt5+DeepSort+YOLOv8智能人员入侵检测系统(详细图文介绍)
开发语言·深度学习·yolo·目标检测·pyqt·课程设计·deepsort
Humbunklung1 个月前
PySide6 GUI 学习笔记——常用类及控件使用方法(多行文本控件QTextEdit)
笔记·python·学习·pyqt
En^_^Joy1 个月前
PyQt常用控件的使用:QFileDialog、QMessageBox、QTreeWidget、QRadioButton等
开发语言·python·pyqt
zhlei_123451 个月前
封闭内网安装配置VSCode Anconda3 并配置 PyQt5开发
ide·vscode·pyqt