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OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例03：鼠标定位

7月前 作者：youcans_ 分类：Toy博客 阅读(48) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例03：鼠标定位。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例03：鼠标定位


本节介绍OpenCV和PyQt 实现鼠标定位的方法和案例。通过 PyQt 创建交互界面，使用鼠标事件在图像窗口点击定位，并将鼠标定位坐标返回到 OpenCV 进行图像处理。

1. OpenCV 中实现鼠标点击定位

函数cv.setMouseCallback用于设置回调函数，将回调函数与指定窗口绑定。

函数原型：

cv. setMouseCallback (windowName, onMouse[, param]) → retval

函数cv.setMouseCallback设置回调函数，将鼠标事件响应函数onMouse与指定窗口windowName进行绑定。回调函数在鼠标事件发生时自动执行。

参数说明：

● windowName：图像显示窗口的名称

● onMouse：回调函数的函数名，鼠标事件的响应函数

● param：传递到回调函数的参数，可选项

回调函数的格式：

def onMouse (event, x, y, flags, param)

● x, y：事件发生时鼠标在图像坐标系的坐标

● param：传递到setMouseCallback函数调用的参数，可选项

● event：鼠标事件的类型

- cv.EVENT_MOUSEMOVE：鼠标移动

- cv.EVENT_LBUTTONDOWN：点击鼠标左键

- cv.EVENT_RBUTTONDOWN：点击鼠标右键

- cv.EVENT_MBUTTONDOWN：点击鼠标中键

- cv.EVENT_LBUTTONUP：释放鼠标左键

- cv.EVENT_RBUTTONUP：释放鼠标右键

- cv.EVENT_MBUTTONUP：释放鼠标中键

- cv.EVENT_LBUTTONDBLCLK：双击鼠标左键

- cv.EVENT_RBUTTONDBLCLK：双击鼠标右键

- cv.EVENT_MBUTTONDBLCLK：双击鼠标中键

● flags：查看某种按键动作是否发生

- cv.EVENT_FLAG_LBUTTON：鼠标左键拖曳

- cv.EVENT_FLAG_RBUTTON：鼠标右键拖曳

- cv.EVENT_FLAG_MBUTTON：鼠标中键拖曳

- cv.EVENT_FLAG_CTRLKEY：按下Ctrl键不放

- cv.EVENT_FLAG_SHIFTKEY：按下Shift键不放

- cv.EVENT_FLAG_ALTKEY：按下Alt键不放

注意问题：

⒈回调函数onMouse是一个通过函数指针调用的函数，是指定窗口windowName鼠标事件的响应函数，在鼠标事件发生时执行。

⒉回调函数没有返回值。需要传递变量值时，可以把变量定义为全局变量，或通过参数param进行传递。

⒊回调函数运行后会一直监听鼠标动作，相当于打开一个并行的进程，一直占用系统资源。可以使用destroyWindow函数关闭监听的窗口，回调函数就会结束。


例程8-1：OpenCV 鼠标回调函数获取点击坐标

# cvDemo08.py
# OpenCV 鼠标回调函数获取点击坐标
# Copyright 2023 Youcans, XUPT
# Crated：2023-02-16

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def onMouseAction(event, x, y, flags, param):  # 鼠标交互 (左键选点右键完成)
    global status
    setpoint = (x, y)
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:  # 鼠标左键点击
        pts.append(setpoint)  # 选中一个多边形顶点
        print("选择顶点 {}：{}".format(len(pts), setpoint))
    elif event == cv.EVENT_MBUTTONDOWN:  # 鼠标中键点击
        pts.pop()  # 取消最近一个顶点
    elif event == cv.EVENT_RBUTTONDOWN:  # 鼠标右键点击
        status = False  # 结束绘图状态
        print("结束绘制，按 ESC 退出。")


if __name__ == '__main__':
    img = cv.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)
    imgCopy = img.copy()

    # 鼠标交互 ROI
    print("单击左键：选择 ROI 顶点")
    print("单击中键：删除最近的顶点")
    print("单击右键：结束 ROI 选择")
    print("按 ESC 退出")
    pts = []  # 初始化 ROI 顶点坐标集合
    status = True  # 开始绘图状态
    cv.namedWindow('origin')  # 创建图像显示窗口
    cv.setMouseCallback('origin', onMouseAction, status)  # 绑定回调函数
    while True:
        if len(pts) > 0:
            cv.circle(imgCopy, pts[-1], 5, (0,0,255), -1)  # 绘制最近一个顶点
        if len(pts) > 1:
            cv.line(imgCopy, pts[-1], pts[-2], (255, 0, 0), 2)  # 绘制最近一段线段
        if status == False:  # 判断结束绘制 ROI
            cv.line(imgCopy, pts[0], pts[-1], (255,0,0), 2)  # 绘制最后一段线段
        cv.imshow('origin', imgCopy)
        key = 0xFF & cv.waitKey(10)  # 按 ESC 退出
        if key == 27:  # Esc 退出
            break
    cv.destroyAllWindows()  # 释放图像窗口

    # 提取多边形 ROI
    print("ROI 顶点坐标：", pts)
    points = np.array(pts, np.int)  # ROI 多边形顶点坐标集
    cv.polylines(img, [points], True, (255,255,255), 2)  # 在 img 绘制 ROI 多边形
    mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)  # 黑色掩模，单通道
    cv.fillPoly(mask, [points], (255,255,255))  # 多边形 ROI 为白色窗口
    imgROI = cv.bitwise_and(img, img, mask=mask)  # 按位与，从 img 中提取 ROI

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(131), plt.title("origin image"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(132), plt.title("ROI mask"), plt.axis('off')
    plt.imshow(mask, cmap='gray')
    plt.subplot(133), plt.title("ROI cropped"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(imgROI, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.tight_layout()
    plt.show()

OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例03：鼠标定位


2. PyQt实现鼠标点击定位

PyQt 中实现鼠标点击定位，本质上是鼠标动作的响应。

2.1 支持鼠标事件的自定义 Label 类

基本的 QLabel 类并不支持鼠标动作，因此需要自定义一个支持鼠标动作的 Label 类。

PyQt中，每个事件类型都被封装成相应的事件类，如鼠标事件为QMouseEvent，键盘事件为QKeyEvent等。而它们的基类是QEvent。

QMouseEvent 鼠标事件：

mousePressEvent (self, event)：鼠标按下事件
mouseReleaseEvent (self, event)：鼠标释放事件
mouseDoubieCiickEvent (self, event)：双击鼠标事件
mouseMoveEvent(self，event)：鼠标移动事件
enterEvent (self, event)：鼠标进入控件事件
leaveEvent (self, event)：鼠标离开控件事件
wheelEvent (self, event)：滚轮滚动事件

QMouseEvent 鼠标方法：

ignore()：让父控件继续收到鼠标事件
accept()：不让父控件继续收到鼠标事件
x()、y()：返回相对于控件空间的鼠标坐标值
pos()：返回相对于控件空间的QPoint对象
localPos()：返回相对于控件空间的QPointF对象
globalX()、globalY()：返回相对于屏幕的x,y 坐标值
globalPos()：返回相对于屏幕的QPoint对象
windowPos()：返回相对于窗口的QPointF对象
screenPos()：返回相对于屏幕的QPointF对象
timestamp()：返回事件发生的时间；

QMouseEvent 鼠标事件的具体内容：
按下并释放鼠标按钮时，将调用以下方法：

mousePressEvent (self, event) - 鼠标键按下时调用;
mouseReleaseEvent (self, event) - 鼠标键公开时调用;
mouseDoubieCiickEvent (self, event) - 双击鼠标时调用。必须注意，在双击之前的其他事件。双击时的事件顺序如下:

- MouseButtonPress
- MouseButtonRelease
- MouseButtonDblClick
- MouseButtonPress
- MouseButtonRelease

2.2 例程7-2：支持鼠标事件的自定义 MyLabel 类

程序说明：

  1. 在图像窗口点击鼠标左键，选取 2 个基准点绘制直线；点击鼠标右键，清除选择的基准点；
  2. 超过 2个基准点时，自动清零，重新选取基准点；
  3. 将选取点的坐标传回主程序，进行图像处理。
class MyLabel(QLabel):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MyLabel, self).__init__(parent)
        self.points = []

    def paintEvent(self, event):
        super().paintEvent(event)
        painter = QPainter()
        painter.begin(self)
        painter.setPen(QPen(Qt.blue, 4, Qt.SolidLine))  # 实线画笔，蓝色
        if len(self.points)==2:
            painter.drawLine(self.points[0][0], self.points[0][1], self.points[1][0], self.points[1][1])
        painter.setPen(QPen(Qt.red, 10))  # 画点，红色
        for k in range(len(self.points)):
            painter.drawPoint(self.points[k][0], self.points[k][1])
        painter.end()

    def mousePressEvent(self, event):
        if event.buttons() == Qt.LeftButton:  # 左键点击
            if len(self.points)==2:
                self.points.clear()  # 清空绝对坐标
            x0 = event.x()
            y0 = event.y()
            self.points.append([x0, y0])
            self.update()  # 获取鼠标点击的点之后，通知画线
        elif event.buttons() == Qt.RightButton:  # 右键点击
            self.points.clear()  # 清空绝对坐标
            print("Clear selected points!")

    def getGlobalPos(self):  # 返回绝对坐标
        return self.points

3. 项目实战：PyQt 鼠标点击定位

本项目基于 PyQt5 GUI，使用鼠标在图像窗口区域点击选取两点，绘制直线，以该直线为水平基准线，旋转图像并显示在第二窗口。


3.1 使用 QtDesigner 开发 PyQt5 图形界面

本例的 UI 继承自 uiDemo4.ui ：


OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例03：鼠标定位

于是，我们就完成了本项目的图形界面设计，将其保存为 uiDemo9.ui文件。

在 PyCharm中，使用 PyUIC 将选中的 uiDemo9.ui 文件转换为 .py 文件，就得到了 uiDemo9.py 文件。


3.2. 项目主程序的开发

3.2.1 实例化 MyLabel 类

自定义的 MyLabel 类不能在 QtDesigner 中创建，要在主程序中定义如下。

        self.label_1 = MyLabel(self.centralwidget)
        self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320))
        self.label_1.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.label_1.setObjectName("label_1")

3.2.2 图像旋转槽函数

click_pushButton槽函数，由 pushButton_3.clicked 按钮信号触发。

    def click_pushButton_3(self):  # 点击 pushButton_3 触发 旋转图像
        print("pushButton_3")
        height, width = self.img1.shape[:2]  # 图片的高度和宽度
        pointList = self.label_1.getGlobalPos()  # 获取坐标点集
        if len(pointList) < 2:
            print("Points number < 2")
            return
        else:
            pts = np.array(pointList)  # 转为 Numpy
            print(pts)
            # 计算倾斜角 angle
            radian = np.arctan((pts[1][1] - pts[0][1]) / (pts[1][0] - pts[0][0]))  # arctan((y2-y1)/(x2-x1))
            angle = radian * 180 / 3.1415926  # 角度制
            print(pts, angle)
            x0, y0 = width//2, height//2  # 以图像中心作为旋转中心
            MARot = cv.getRotationMatrix2D((x0, y0), angle, 1.0)  # 计算旋转变换矩阵
            self.img2 = cv.warpAffine(self.img1, MARot, (height, width))  # 旋转图像

        self.refreshShow(self.img2, self.label_2)  # 刷新显示
        return

3.2.3 信号与槽的连接
        # 通过 connect 建立信号/槽连接，点击按钮事件发射 triggered 信号，执行相应的子程序 click_pushButton
        self.pushButton_1.clicked.connect(self.click_pushButton_1)  # 按钮触发：导入图像
        self.pushButton_2.clicked.connect(self.click_pushButton_2)  # # 按钮触发：灰度显示
        self.pushButton_3.clicked.connect(self.click_pushButton_3)  # # 按钮触发：旋转图像
        self.pushButton_4.clicked.connect(self.trigger_actHelp)  # # 按钮触发
        self.pushButton_5.clicked.connect(self.close)  # 点击 # 按钮触发：关闭

3.3 完整例程 OpenCVPyqt09.py

# OpenCVPyqt09.py
# Demo07 of GUI by PyQt5
# Copyright 2023 Youcans, XUPT
# Crated：2023-02-16

import sys
import cv2 as cv
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import QObject, pyqtSignal, QPoint, QRect, qDebug, Qt
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *
from uiDemo9 import Ui_MainWindow  # 导入 uiDemo8.py 中的 Ui_MainWindow 界面类


class MyLabel(QLabel):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MyLabel, self).__init__(parent)
        self.points = []

    def paintEvent(self, event):
        super().paintEvent(event)
        painter = QPainter()
        painter.begin(self)
        painter.setPen(QPen(Qt.blue, 4, Qt.SolidLine))  # 实线画笔，蓝色
        if len(self.points)==2:
            painter.drawLine(self.points[0][0], self.points[0][1], self.points[1][0], self.points[1][1])
        painter.setPen(QPen(Qt.red, 10))  # 画点，红色
        for k in range(len(self.points)):
            painter.drawPoint(self.points[k][0], self.points[k][1])
        painter.end()

    def mousePressEvent(self, event):
        if event.buttons() == Qt.LeftButton:  # 左键点击
            if len(self.points)==2:
                self.points.clear()  # 清空绝对坐标
            x0 = event.x()
            y0 = event.y()
            self.points.append([x0, y0])
            self.update()  # 获取鼠标点击的点之后，通知画线
        elif event.buttons() == Qt.RightButton:  # 右键点击
            self.points.clear()  # 清空绝对坐标
            print("Clear selected points!")

    def getGlobalPos(self):  # 返回绝对坐标
        return self.points


class MyMainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):  # 继承 QMainWindow 类和 Ui_MainWindow 界面类
    def __init__(self, parent=None):
        super(MyMainWindow, self).__init__(parent)  # 初始化父类
        self.setupUi(self)  # 继承 Ui_MainWindow 界面类
        self.label_1 = MyLabel(self.centralwidget)
        self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320))
        self.label_1.setAlignment(Qt.AlignCenter)
        self.label_1.setObjectName("label_1")

        # 菜单栏
        self.actionOpen.triggered.connect(self.openSlot)  # 连接并执行 openSlot 子程序
        self.actionSave.triggered.connect(self.saveSlot)  # 连接并执行 saveSlot 子程序
        self.actionHelp.triggered.connect(self.trigger_actHelp)  # 连接并执行 trigger_actHelp 子程序
        self.actionQuit.triggered.connect(self.close)  # 连接并执行 trigger_actHelp 子程序

        # 通过 connect 建立信号/槽连接，点击按钮事件发射 triggered 信号，执行相应的子程序 click_pushButton
        self.pushButton_1.clicked.connect(self.click_pushButton_1)  # 按钮触发：导入图像
        self.pushButton_2.clicked.connect(self.click_pushButton_2)  # # 按钮触发：灰度显示
        self.pushButton_3.clicked.connect(self.click_pushButton_3)  # # 按钮触发：旋转图像
        self.pushButton_4.clicked.connect(self.trigger_actHelp)  # # 按钮触发
        self.pushButton_5.clicked.connect(self.close)  # 点击 # 按钮触发：关闭

        # 初始化
        self.img1 = np.ndarray(())  # 初始化图像 ndarry，用于存储图像
        self.img2 = np.ndarray(())  # 初始化图像 ndarry，用于存储图像
        self.img1 = cv.imread("../images/Lena.tif")  # OpenCV 读取图像
        self.refreshShow(self.img1, self.label_1)
        # self.refreshShow(self.img1, self.label_2)
        return

    def click_pushButton_1(self):  # 点击 pushButton_1 触发
        self.img1 = self.openSlot()  # 读取图像
        print("click_pushButton_1", self.img1.shape)
        self.refreshShow(self.img1, self.label_1)  # 刷新显示
        return

    def click_pushButton_2(self):  # 点击 pushButton_2 触发
        print("pushButton_2")
        self.img2 = self.img1.copy()
        self.img2 = cv.cvtColor(self.img2, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 图片格式转换：BGR -> Gray
        self.refreshShow(self.img2, self.label_2)  # 刷新显示
        return

    def click_pushButton_3(self):  # 点击 pushButton_3 触发 旋转图像
        print("pushButton_3")
        height, width = self.img1.shape[:2]  # 图片的高度和宽度
        pointList = self.label_1.getGlobalPos()  # 获取坐标点集
        if len(pointList) < 2:
            print("Points number < 2")
            return
        else:
            pts = np.array(pointList)  # 转为 Numpy
            print(pts)
            # 计算倾斜角 angle
            radian = np.arctan((pts[1][1] - pts[0][1]) / (pts[1][0] - pts[0][0]))  # arctan((y2-y1)/(x2-x1))
            angle = radian * 180 / 3.1415926  # 角度制
            print(pts, angle)
            x0, y0 = width//2, height//2  # 以图像中心作为旋转中心
            MARot = cv.getRotationMatrix2D((x0, y0), angle, 1.0)  # 计算旋转变换矩阵
            self.img2 = cv.warpAffine(self.img1, MARot, (height, width))  # 旋转图像

        self.refreshShow(self.img2, self.label_2)  # 刷新显示
        return

    def refreshShow(self, img, label):
        print(img.shape, label)
        qImg = self.cvToQImage(img)  # OpenCV 转为 PyQt 图像格式
        # label.setScaledContents(False)  # 需要在图片显示之前进行设置
        label.setPixmap((QPixmap.fromImage(qImg)))  # 加载 PyQt 图像
        return

    def openSlot(self, flag=1):  # 读取图像文件
        # OpenCV 读取图像文件
        fileName, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open Image", "../images/", "*.png *.jpg *.tif")
        if flag==0 or flag=="gray":
            img = cv.imread(fileName, cv.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取灰度图像
        else:
            img = cv.imread(fileName, cv.IMREAD_COLOR)  # 读取彩色图像
        print(fileName, img.shape)
        return img

    def saveSlot(self):  # 保存图像文件
        # 选择存储文件 dialog
        fileName, tmp = QFileDialog.getSaveFileName(self, "Save Image", "../images/", '*.png; *.jpg; *.tif')
        if self.img1.size == 1:
            return
        # OpenCV 写入图像文件
        ret = cv.imwrite(fileName, self.img1)
        if ret:
            print(fileName, self.img.shape)
        return

    def cvToQImage(self, image):
        # 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS=1
        if image.dtype == np.uint8:
            channels = 1 if len(image.shape) == 2 else image.shape[2]
        if channels == 3:  # CV_8UC3
            # Create QImage with same dimensions as input Mat
            qImg = QImage(image, image.shape[1], image.shape[0], image.strides[0], QImage.Format_RGB888)
            return qImg.rgbSwapped()
        elif channels == 1:
            # Create QImage with same dimensions as input Mat
            qImg = QImage(image, image.shape[1], image.shape[0], image.strides[0], QImage.Format_Indexed8)
            return qImg
        else:
            qDebug("ERROR: numpy.ndarray could not be converted to QImage. Channels = %d" % image.shape[2])
            return QImage()

    def qPixmapToCV(self, qPixmap):  # PyQt图像 转换为 OpenCV图像
        qImg = qPixmap.toImage()  # QPixmap 转换为 QImage
        shape = (qImg.height(), qImg.bytesPerLine() * 8 // qImg.depth())
        shape += (4,)
        ptr = qImg.bits()
        ptr.setsize(qImg.byteCount())
        image = np.array(ptr, dtype=np.uint8).reshape(shape)  # 定义 OpenCV 图像
        image = image[..., :3]
        return image

    def trigger_actHelp(self):  # 动作 actHelp 触发
        QMessageBox.about(self, "About",
                          """数字图像处理工具箱 v1.0\nCopyright YouCans, XUPT 2023""")
        return

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)  # 在 QApplication 方法中使用，创建应用程序对象
    myWin = MyMainWindow()  # 实例化 MyMainWindow 类，创建主窗口
    myWin.show()  # 在桌面显示控件 myWin
    sys.exit(app.exec_())  # 结束进程，退出程序

运行结果：

OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例03：鼠标定位


OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例03：鼠标定位


【本节完】


版权声明：

Copyright 2023 youcans, XUPT

Crated：2023-2-16文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-496670.html


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