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OpenCV-PyQT项目实战(1)安装与环境配置
OpenCV-PyQT项目实战(2)QtDesigner 和 PyUIC 快速入门
OpenCV-PyQT项目实战(3)信号与槽机制
OpenCV-PyQT项目实战(4)OpenCV 与PyQt的图像转换
OpenCV-PyQT项目实战(5)项目案例01:图像模糊
OpenCV-PyQT项目实战(6)项目案例02:滚动条应用
OpenCV-PyQT项目实战(7)项目案例03:鼠标框选
OpenCV-PyQT项目实战(8)项目案例04:鼠标定位
OpenCV-PyQT项目实战(9)项目案例04:视频播放
OpenCV-PyQT项目实战(10)项目案例06:键盘事件与视频抓拍
OpenCV-PyQT项目实战(11)项目案例07:摄像头操作与拍摄视频
OpenCV-PyQT项目实战(7)项目案例03:鼠标框选
本节介绍OpenCV和PyQt 实现鼠标框选的方法和案例,通过案例学习PyQt中的鼠标动作。
1. OpenCV实现鼠标框选
OpenCV中的函数 cv.selectROI 可以通过鼠标在图像上选择感兴趣的矩形区域(ROI,region of interest)。
函数原型:
cv.selectROI(windowName, img[, showCrosshair=true, fromCenter=false]) → retval
函数cv.selectROI创建一个显示窗口,允许用户使用鼠标选择ROI,按Space或Enter键完成选择,按c键取消选择。
参数说明:
● img:选择矩形区域的图像
● windowName:图像显示窗口的名称
● showCrosshair:默认值true,显示选择矩形的中心十字线
● fromCenter:默认值false,表示鼠标初始位置作为矩形的角点;true表示鼠标初始位置作为矩形的中心点
● retval:返回值为Rect矩形类,格式为元组 (x , y, w, h)
注意问题:
⒈函数的返回值是Rect矩形类,元组 (x , y, w, h) 分别表示矩形左上角顶点坐标 (x,y)、矩形的宽度w和高度h。
⒉函数创建一个窗口设置自己的鼠标回调,完成后将为使用的窗口设置一个空回调。
例程7-1:OpenCV鼠标框选
# 1.17 图像的裁剪 (ROI)
img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1) # flags=1 读取彩色图像(BGR)
roi = cv2.selectROI(img1, showCrosshair=True, fromCenter=False)
xmin, ymin, w, h = roi # 矩形裁剪区域 (ymin:ymin+h, xmin:xmin+w) 的位置参数
imgROI = img1[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w].copy() # 切片获得裁剪后保留的图像区域
cv2.imshow("DemoRIO", imgROI)
cv2.waitKey(0)
总结:OpenCV实现鼠标框选非常简单,但无法与 PyQt5 的 GUI 集成,只能在 OpenCV GUI 进行简单的操作。
2. PyQt实现鼠标框选
PyQt 中实现鼠标框选,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
class MyLabel(QLabel):
def __init__(self,parent=None):
super(MyLabel, self).__init__(parent)
self.x0 = 0
self.y0 = 0
self.x1 = 1
self.y1 = 1
self.flag = False
# 鼠标点击事件
def mousePressEvent(self, event):
self.flag = True # 鼠标点击状态
self.x0 = event.x()
self.y0 = event.y()
# 鼠标释放事件
def mouseReleaseEvent(self, event):
self.flag = False # 鼠标释放状态
self.x1 = event.x()
self.y1 = event.y()
# 鼠标移动事件
def mouseMoveEvent(self, event):
if self.flag:
self.x1 = event.x()
self.y1 = event.y()
self.update()
# 绘制事件
def paintEvent(self, event):
super().paintEvent(event)
rect = QRect(self.x0, self.y0, abs(self.x1 - self.x0), abs(self.y1 - self.y0))
painter = QPainter(self)
painter.setPen(QPen(Qt.red, 2, Qt.SolidLine))
painter.drawRect(rect)
3. 项目实战:PyQt 鼠标框选
本项目基于 PyQt5 GUI,使用鼠标框选 ROI 区域,在窗口中显示 ROI 区域,并对 ROI 进行处理。
3.1 使用 QtDesigner 开发 PyQt5 图形界面
本例的 UI 继承自 uiDemo4.ui :
于是,我们就完成了本项目的图形界面设计,将其保存为 uiDemo8.ui文件。
在 PyCharm中,使用 PyUIC 将选中的 uiDemo8.ui 文件转换为 .py 文件,就得到了 uiDemo8.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 框选图像槽函数
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 框选图像
print("pushButton_3")
self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320))
hImg, wImg = self.img1.shape[:2]
wLabel = self.label_1.width()
hLabel = self.label_1.height()
x0 = self.label_1.x0 * wImg//wLabel
y0 = self.label_1.y0 * hImg//hLabel
x1 = self.label_1.x1 * wImg//wLabel
y1 = self.label_1.y1 * hImg//hLabel
print("hImg,wImg=({},{}), x1,y1=({},{})".format(hImg, wImg, hLabel, wLabel))
print("x0,y0=({},{}), x1,y1=({},{})".format(x0, y0, x1, y1))
self.img2 = np.zeros((self.img1.shape), np.uint8)
self.img2[y0:y1, x0:x1, :] = self.img1[y0:y1, x0:x1, :]
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:框选图像
self.pushButton_4.clicked.connect(self.trigger_actHelp) # # 按钮触发:调整色阶
self.pushButton_5.clicked.connect(self.close) # 点击 # 按钮触发:关闭
3.3 完整例程 OpenCVPyqt08.py
# OpenCVPyqt08.py
# Demo07 of GUI by PyQt5
# Copyright 2023 Youcans, XUPT
# Crated:2023-02-12
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 uiDemo8 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.x0 = 0
self.y0 = 0
self.x1 = 1
self.y1 = 1
self.flag = False
# 鼠标点击事件
def mousePressEvent(self, event):
self.flag = True # 鼠标点击状态
self.x0 = event.x()
self.y0 = event.y()
# 鼠标释放事件
def mouseReleaseEvent(self, event):
self.flag = False # 鼠标释放状态
self.x1 = event.x()
self.y1 = event.y()
# 鼠标移动事件
def mouseMoveEvent(self, event):
if self.flag:
self.x1 = event.x()
self.y1 = event.y()
self.update()
# 绘制事件
def paintEvent(self, event):
super().paintEvent(event)
rect = QRect(self.x0, self.y0, abs(self.x1 - self.x0), abs(self.y1 - self.y0))
painter = QPainter(self)
painter.setPen(QPen(Qt.red, 2, Qt.SolidLine))
painter.drawRect(rect)
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:框选图像
self.pushButton_4.clicked.connect(self.trigger_actHelp) # # 按钮触发:调整色阶
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
self.img2 = self.img1.copy()
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 = 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 框选图像
print("pushButton_3")
self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320))
hImg, wImg = self.img1.shape[:2]
wLabel = self.label_1.width()
hLabel = self.label_1.height()
x0 = self.label_1.x0 * wImg//wLabel
y0 = self.label_1.y0 * hImg//hLabel
x1 = self.label_1.x1 * wImg//wLabel
y1 = self.label_1.y1 * hImg//hLabel
print("hImg,wImg=({},{}), x1,y1=({},{})".format(hImg, wImg, hLabel, wLabel))
print("x0,y0=({},{}), x1,y1=({},{})".format(x0, y0, x1, y1))
self.img2 = np.zeros((self.img1.shape), np.uint8)
self.img2[y0:y1, x0:x1, :] = self.img1[y0:y1, x0:x1, :]
print(self.img2.shape)
# cv.imshow("Demo", self.img2)
# key = cv.waitKey(0) # 等待下一个按键命令
# self.gRightLayout.removeWidget(self.label_2) # 删除原有 labelCover 控件及显示图表
# sip.delete(self.labelCover) # 删除控件 labelCover
# self.img2 = np.zeros(self.img1.shape, np.int8)
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:
【本节完】
版权声明:
Copyright 2023 youcans, XUPT文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-807072.html
Crated:2023-2-14文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-807072.html
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