OpenCV和PyQt的应用

1.创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序可以或许：

• 利用 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。
  

代码：

1. import sys
2. import cv2
3. from PyQt6.QtGui import QPixmap, QImage
4. from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QLabel
5. from PyQt6 import uic
7. # 全局变量保存当前图像
8. current_image = None
10. # 处理图像的函数
11. def gray():
12.     global current_image
13.     if current_image is not None:
14.         img_gray = cv2.cvtColor(current_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
15.         img_rgb = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
16.         current_image = img_rgb  # 更新当前图像
18.         # 转换为 QPixmap 显示
19.         h, w, ch = img_rgb.shape
20.         bytes_per_line = 3 * w
21.         q_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
22.         ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))
23.         ui.label.setScaledContents(True)
24.     else:
25.         print("图像加载失败")
27. def img_RGB():
28.     global current_image
29.     img = cv2.imread('./1.png')  # 重新加载原图
30.     if img is not None:
31.         img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
32.         current_image = img_rgb  # 更新当前图像
34.         # 转换为 QPixmap 显示
35.         h, w, ch = img_rgb.shape
36.         bytes_per_line = 3 * w
37.         q_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
38.         ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))
39.         ui.label.setScaledContents(True)
40.     else:
41.         print("图像加载失败")
43. def fanzhuan():
44.     global current_image
45.     if current_image is not None:
46.         current_image = cv2.flip(current_image, 1)  # 水平翻转
48.         # 转换为 RGB 以便显示
49.         img_rgb = cv2.cvtColor(current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
50.         h, w, ch = img_rgb.shape
51.         bytes_per_line = 3 * w
52.         q_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
53.         ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))
54.         ui.label.setScaledContents(True)
55.     else:
56.         print("图像加载失败")
58. def xuanzhuan():
59.     global current_image
60.     if current_image is not None:
61.         h, w = current_image.shape[:2]
62.         center = (w // 2, h // 2)
63.         angle = 90  # 旋转角度
64.         M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
65.         current_image = cv2.warpAffine(current_image, M, (w, h))
67.         # 转换为 RGB 以便显示
68.         img_rgb = cv2.cvtColor(current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
69.         h, w, ch = img_rgb.shape
70.         bytes_per_line = 3 * w
71.         q_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
72.         ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))
73.         ui.label.setScaledContents(True)
74.     else:
75.         print("图像加载失败")
77. if __name__ == '__main__':
78.     app = QApplication(sys.argv)
80.     # 加载 UI 文件
81.     ui = uic.loadUi('./form.ui')
83.     # 初始加载图像
84.     img = cv2.imread('./1.png')
85.     if img is not None:
86.         img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
87.         current_image = img_rgb  # 保存原始图像为当前图像
89.         # 转换为 QPixmap 显示
90.         h, w, ch = img_rgb.shape
91.         bytes_per_line = 3 * w
92.         q_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
93.         ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))
94.         ui.label.setScaledContents(True)
96.     # 信号与槽的连接
97.     ui.btn1.clicked.connect(gray)  # 灰度转换
98.     ui.btn2.clicked.connect(img_RGB)  # 恢复 RGB
99.     ui.btn3.clicked.connect(fanzhuan)  # 水平翻转
100.     ui.btn4.clicked.connect(xuanzhuan)  # 旋转
102.     ui.show()
103.     sys.exit(app.exec())

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2.创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序可以或许：

• 利用 OpenCV 加载一张彩色图像，并在 PyQt 的窗口中显示它。
  
• 提供一个滑动条（QSlider），答应用户调整图像的亮度。
  
• 当用户调整滑动条时，及时更新窗口中显示的图像亮度。
  
• 添加另一个滑动条（QSlider），答应用户调整图像的对比度。
  
• 当用户调整滚动条时，及时更新窗口中显示的图像对比度。
  
• 提供一个按钮（QPushButton），答应用户将图像生存为新的文件。
  
• 当用户点击生存按钮时，将调整后的图像生存到指定的路径，OpenCV中利用cv2.imwrite()来生存图片。
  

代码：

1. import cv2
2. from PyQt6 import uic
3. from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap
4. from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton, QLabel, QSlider
5. import sys
7. class MyWidget(QWidget):
8.     def __init__(self):
9.         super().__init__()
10.         ui = uic.loadUi("form2.ui", self)
11.         self.img: QLabel = ui.img
12.         # 图片亮度调整
13.         self.gamer: QSlider = ui.gamer
14.         self.gamer.setMinimum(-100)  # 设置亮度最小值
15.         self.gamer.setMaximum(100)  # 设置亮度最大值
16.         self.gamer.setValue(0)  # 设置初始值为 0
17.         self.gamer.valueChanged.connect(self.gamer_slot)
19.         # 图片对比度调整
20.         self.contrast: QSlider = ui.contrast_radio
21.         self.contrast.setMinimum(1)  # 设置对比度最小值
22.         self.contrast.setMaximum(100)  # 设置对比度最大值
23.         self.contrast.setValue(50)  # 设置初始值为 50
24.         self.contrast.valueChanged.connect(self.contrast_slot)
25.         # 保存图片
26.         self.save: QPushButton = ui.save
27.         self.save.clicked.connect(self.save_slot)
28.         # 读取图片
29.         self.img_data = cv2.imread("flower.png")
30.         self.display_image(self.img_data)
32.         # 初始亮度和对比度增量
33.         self.initial_brightness = 0
34.         self.initial_contrast = 1.0
36.     def gamer_slot(self):
37.         # 计算亮度变化
38.         brightness_change = self.gamer.value() - self.initial_brightness
39.         self.initial_brightness = self.gamer.value()
41.         # 使用 addWeighted 来调整亮度
42.         self.img_data = cv2.addWeighted(self.img_data, 1.0, 0, 0, brightness_change)
43.         self.display_image(self.img_data)
45.     def contrast_slot(self):
46.         # 计算对比度变化
47.         contrast_change = self.contrast.value() - self.initial_contrast
48.         self.initial_contrast = self.contrast.value()
50.         # 根据对比度调整图像
51.         alpha = 1 + (contrast_change / 100.0)  # 控制对比度变化的灵敏度
52.         self.img_data = cv2.convertScaleAbs(self.img_data, alpha=alpha, beta=0)
53.         self.display_image(self.img_data)
55.     def save_slot(self):
56.         cv2.imwrite("flower2.png", self.img_data)
58.     def display_image(self, img):
59.         if len(img.shape) == 2:  # 灰度图没有 color channels
60.             img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
61.         else:
62.             img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
64.         # 转换为 QPixmap
65.         h, w, ch = img_rgb.shape
66.         bytes_per_line = ch * w
67.         q_image = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
69.         # 显示图像
70.         self.img.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_image))
71.         self.img.setScaledContents(True)
73. if __name__ == "__main__":
74.     app = QApplication(sys.argv)
75.     myWin = MyWidget()
76.     myWin.show()
77.     sys.exit(app.exec())

复制代码

 

 
3.创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序可以或许：

• 利用 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（含糊、锐化、边缘检测）处理：
  

• 含糊——利用cv2.GaussianBlur()实现
  
• 锐化——利用cv2.Laplacian()、cv2.Sobel()实现
  
• 边缘检测——利用cv2.Canny()实现
  

• 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，能生存调整后的图像。
  

代码:

1. import cv2
2. from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap
3. from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton, QLabel, QComboBox
4. from PyQt6 import uic
5. import sys
7. class MyWidget(QWidget):
8.     def __init__(self):
9.         super().__init__()
10.         ui = uic.loadUi("form3.ui", self)
11.         self.img: QLabel = ui.label
12.         self.combox: QComboBox = ui.comboBox
13.         self.save: QPushButton = ui.save
15.         # 添加选项到下拉列表
16.         self.combox.addItems(["原图", "模糊", "锐化", "边缘检测"])
18.         # 加载图像
19.         self.img_data = cv2.imread("flower.png")
20.         self.modified_img = self.img_data  # 当前显示的图像
21.         self.display_image(self.img_data)
23.         # 信号与槽连接
24.         self.combox.currentIndexChanged.connect(self.combox_slot)
25.         self.save.clicked.connect(self.save_image)
27.     def combox_slot(self, index):
28.         if index == 0:
29.             img = self.img_data
30.         elif index == 1:
31.             img = cv2.GaussianBlur(self.img_data, (5, 5), 0)
32.         elif index == 2:
33.             img = cv2.Laplacian(self.img_data, -1)
34.         elif index == 3:
35.             img = cv2.Canny(self.img_data, 100, 200)
36.         self.modified_img = img  # 更新当前显示的图像
37.         self.display_image(img)
39.     def display_image(self, img):
40.         if len(img.shape) == 2:  # 灰度图没有 color channels
41.             img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
42.         else:
43.             img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
45.         # 转换为 QPixmap
46.         h, w, ch = img_rgb.shape
47.         bytes_per_line = ch * w
48.         q_image = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
50.         # 显示图像
51.         self.img.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_image))
52.         self.img.setScaledContents(True)
54.     def save_image(self):
55.         if self.modified_img is not None:
56.             cv2.imwrite("output.png", self.modified_img)
57.             print("图像已保存为 output.png")
59. if __name__ == "__main__":
60.     app = QApplication(sys.argv)
61.     window = MyWidget()
62.     window.show()
63.     sys.exit(app.exec())

复制代码

 

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