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opencv与pyqt6结合例子

article 2025/1/1 23:15:51

文章目录

显示图像
- 代码
调整亮度和对比度
- 代码
图像变换
- 代码

显示图像

创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序能够：
1.使用 OpenCV 加载一张图像。
2.在 PyQt 的窗口中显示这张图像。
3.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
4.当用户点击按钮时，相应地更新窗口中显示的图像。

代码

导入所需要的库

import sys
import cv2
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel
from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap

创建窗口类


class ImageProcessor(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.image = cv2.imread('imge.jpg')  # 加载图像
        self.gray_image = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图
		#  创建ui
        self.initUI()
    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Image Processor')
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        self.central_widget = QWidget()
        self.setCentralWidget(self.central_widget)

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

        self.image_label = QLabel()
        self.layout.addWidget(self.image_label)

        self.gray_button = QPushButton('转换为灰度图')
        self.gray_button.clicked.connect(self.convertToGray)
        self.layout.addWidget(self.gray_button)

        self.color_button = QPushButton('恢复为原始彩色图')
        self.color_button.clicked.connect(self.convertToColor)
        self.layout.addWidget(self.color_button)

        self.flip_button = QPushButton('翻转图像')
        self.flip_button.clicked.connect(self.flipImage)
        self.layout.addWidget(self.flip_button)

        self.rotate_button = QPushButton('旋转图像')
        self.rotate_button.clicked.connect(self.rotateImage)
        self.layout.addWidget(self.rotate_button)

        self.updateImageLabel()

    def updateImageLabel(self):
        height, width = self.image.shape[:2]
        bytes_per_line = 3 * width
        q_image = QImage(self.image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)
        pixmap = QPixmap.fromImage(q_image)
        self.image_label.setPixmap(pixmap)

    def convertToGray(self):
        self.image = self.gray_image
        self.updateImageLabel()

    def convertToColor(self):
        self.image = cv2.cvtColor(self.gray_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        self.updateImageLabel()

    def flipImage(self):
        self.image = cv2.flip(self.image, 1)  # 水平翻转
        self.updateImageLabel()

    def rotateImage(self):
        self.image = cv2.rotate(self.image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)  # 顺时针旋转90度
        self.updateImageLabel()

调整亮度和对比度

创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序能够：
1.使用 OpenCV 加载一张彩色图像，并在 PyQt 的窗口中显示它。
2.提供一个滑动条（QSlider），允许用户调整图像的亮度。
3.当用户调整滑动条时，实时更新窗口中显示的图像亮度。
4.添加另一个滑动条（QSlider），允许用户调整图像的对比度。
5.当用户调整滚动条时，实时更新窗口中显示的图像对比度。
6.提供一个按钮（QPushButton），允许用户将图像保存为新的文件。
7.当用户点击保存按钮时，将调整后的图像保存到指定的路径，OpenCV中使用cv2.imwrite()来保存图片。

代码

import sys
import cv2
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QSlider, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QLabel
from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt6.QtCore import Qt

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

        self.image = cv2.imread('imge.jpg')  # 加载图像
        self.brightness = 0
        self.contrast = 1

        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Image Processor')
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        self.central_widget = QWidget()
        self.setCentralWidget(self.central_widget)

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

        self.image_label = QLabel()
        self.layout.addWidget(self.image_label)

        self.brightness_slider = QSlider()
        self.brightness_slider.setOrientation(Qt.Orientation.Vertical)
        self.brightness_slider.setMinimum(-100)
        self.brightness_slider.setMaximum(100)
        self.brightness_slider.setValue(0)
        self.brightness_slider.valueChanged.connect(self.updateBrightness)
        self.layout.addWidget(self.brightness_slider)

        self.contrast_slider = QSlider()
        self.contrast_slider.setOrientation(Qt.Orientation.Vertical)
        self.contrast_slider.setMinimum(1)
        self.contrast_slider.setMaximum(10)
        self.contrast_slider.setValue(1)
        self.contrast_slider.valueChanged.connect(self.updateContrast)
        self.layout.addWidget(self.contrast_slider)

        self.save_button = QPushButton('保存图像')
        self.save_button.clicked.connect(self.saveImage)
        self.layout.addWidget(self.save_button)

        self.updateImageLabel()

    def updateImageLabel(self):
        # 调整图像亮度和对比度
        adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(self.image, alpha=self.contrast, beta=self.brightness)
        adjusted_image = cv2.cvtColor(adjusted_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 将 OpenCV 图像转换为 QImage
        height, width, channel = adjusted_image.shape
        bytes_per_line = 3 * width
        q_image = QImage(adjusted_image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)

        # 将 QImage 转换为 QPixmap
        pixmap = QPixmap.fromImage(q_image)

        # 在 QLabel 上显示 QPixmap
        self.image_label.setPixmap(pixmap)

    def updateBrightness(self, value):
        self.brightness = value
        self.updateImageLabel()

    def updateContrast(self, value):
        self.contrast = value
        self.updateImageLabel()

    def saveImage(self):
        # 保存调整后的图像
        adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(self.image, alpha=self.contrast, beta=self.brightness)
        cv2.imwrite('adjusted_image.jpg', adjusted_image)

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = ImageProcessor()
    window.show()
    sys.exit(app.exec())

图像变换

创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序能够：
1.使用 OpenCV 加载一张图像。
2.在 PyQt 的窗口中显示这张图像。
3.提供一个下拉列表（QComboBox），对图像做（模糊、锐化、边缘检测）处理：

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
4.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。
5.提供一个按钮，当用户点击按钮时，能保存调整后的图像。

代码

import sys
import cv2
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QComboBox, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QLabel
from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap

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

        self.image = cv2.imread('imge.jpg')  # 加载图像

        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Image Processor')
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        self.central_widget = QWidget()
        self.setCentralWidget(self.central_widget)

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

        self.image_label = QLabel()
        self.layout.addWidget(self.image_label)

        self.processing_combobox = QComboBox()
        self.processing_combobox.addItems(['模糊', '锐化', '边缘检测'])
        self.processing_combobox.currentIndexChanged.connect(self.updateImage)
        self.layout.addWidget(self.processing_combobox)

        self.save_button = QPushButton('保存图像')
        self.save_button.clicked.connect(self.saveImage)
        self.layout.addWidget(self.save_button)

        self.updateImageLabel()

    def updateImageLabel(self):
        # 根据下拉列表选项处理图像
        processing_option = self.processing_combobox.currentText()
        if processing_option == '模糊':
            processed_image = cv2.GaussianBlur(self.image, (5, 5), 0)
        elif processing_option == '锐化':
            processed_image = cv2.Laplacian(self.image, cv2.CV_64F)
            processed_image = cv2.convertScaleAbs(processed_image)
        elif processing_option == '边缘检测':
            processed_image = cv2.Canny(self.image, 100, 200)

        # 将 OpenCV 图像转换为 QImage
        processed_image=cv2.cvtColor(processed_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        height, width, channel = processed_image.shape
        bytes_per_line = 3 * width
        q_image = QImage(processed_image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)

        # 将 QImage 转换为 QPixmap
        pixmap = QPixmap.fromImage(q_image)

        # 在 QLabel 上显示 QPixmap
        self.image_label.setPixmap(pixmap)

    def updateImage(self, index):
        self.updateImageLabel()

    def saveImage(self):
        # 保存调整后的图像
        processing_option = self.processing_combobox.currentText()
        if processing_option == '模糊':
            processed_image = cv2.GaussianBlur(self.image, (5, 5), 0)
        elif processing_option == '锐化':
            processed_image = cv2.Laplacian(self.image, cv2.CV_64F)
            processed_image = cv2.convertScaleAbs(processed_image)
        elif processing_option == '边缘检测':
            processed_image = cv2.Canny(self.image, 100, 200)

        cv2.imwrite('processed_image.jpg', processed_image)

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = ImageProcessor()
    window.show()
    sys.exit(app.exec())