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OpenCV和PyQt的应用

news 来源：原创 2025/7/16 21:08:31

1.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。

代码：

import sys
import cv2
from PyQt6.QtGui import QPixmap, QImage
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QLabel
from PyQt6 import uic# 全局变量保存当前图像
current_image = None# 处理图像的函数
def gray():global current_imageif current_image is not None:img_gray = cv2.cvtColor(current_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)img_rgb = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)current_image = img_rgb  # 更新当前图像# 转换为 QPixmap 显示h, w, ch = img_rgb.shapebytes_per_line = 3 * wq_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))ui.label.setScaledContents(True)else:print("图像加载失败")def img_RGB():global current_imageimg = cv2.imread('./1.png')  # 重新加载原图if img is not None:img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)current_image = img_rgb  # 更新当前图像# 转换为 QPixmap 显示h, w, ch = img_rgb.shapebytes_per_line = 3 * wq_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))ui.label.setScaledContents(True)else:print("图像加载失败")def fanzhuan():global current_imageif current_image is not None:current_image = cv2.flip(current_image, 1)  # 水平翻转# 转换为 RGB 以便显示img_rgb = cv2.cvtColor(current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)h, w, ch = img_rgb.shapebytes_per_line = 3 * wq_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))ui.label.setScaledContents(True)else:print("图像加载失败")def xuanzhuan():global current_imageif current_image is not None:h, w = current_image.shape[:2]center = (w // 2, h // 2)angle = 90  # 旋转角度M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)current_image = cv2.warpAffine(current_image, M, (w, h))# 转换为 RGB 以便显示img_rgb = cv2.cvtColor(current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)h, w, ch = img_rgb.shapebytes_per_line = 3 * wq_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))ui.label.setScaledContents(True)else:print("图像加载失败")if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)# 加载 UI 文件ui = uic.loadUi('./form.ui')# 初始加载图像img = cv2.imread('./1.png')if img is not None:img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)current_image = img_rgb  # 保存原始图像为当前图像# 转换为 QPixmap 显示h, w, ch = img_rgb.shapebytes_per_line = 3 * wq_img = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)ui.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_img))ui.label.setScaledContents(True)# 信号与槽的连接ui.btn1.clicked.connect(gray)  # 灰度转换ui.btn2.clicked.connect(img_RGB)  # 恢复 RGBui.btn3.clicked.connect(fanzhuan)  # 水平翻转ui.btn4.clicked.connect(xuanzhuan)  # 旋转ui.show()sys.exit(app.exec())

2.创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序能够：

使用 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），允许用户调整图像的亮度。
当用户调整滑动条时，实时更新窗口中显示的图像亮度。
添加另一个滑动条（QSlider），允许用户调整图像的对比度。
当用户调整滚动条时，实时更新窗口中显示的图像对比度。
提供一个按钮（QPushButton），允许用户将图像保存为新的文件。
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 cv2
from PyQt6 import uic
from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton, QLabel, QSlider
import sysclass MyWidget(QWidget):def __init__(self):super().__init__()ui = uic.loadUi("form2.ui", self)self.img: QLabel = ui.img# 图片亮度调整self.gamer: QSlider = ui.gamerself.gamer.setMinimum(-100)  # 设置亮度最小值self.gamer.setMaximum(100)  # 设置亮度最大值self.gamer.setValue(0)  # 设置初始值为 0self.gamer.valueChanged.connect(self.gamer_slot)# 图片对比度调整self.contrast: QSlider = ui.contrast_radioself.contrast.setMinimum(1)  # 设置对比度最小值self.contrast.setMaximum(100)  # 设置对比度最大值self.contrast.setValue(50)  # 设置初始值为 50self.contrast.valueChanged.connect(self.contrast_slot)# 保存图片self.save: QPushButton = ui.saveself.save.clicked.connect(self.save_slot)# 读取图片self.img_data = cv2.imread("flower.png")self.display_image(self.img_data)# 初始亮度和对比度增量self.initial_brightness = 0self.initial_contrast = 1.0def gamer_slot(self):# 计算亮度变化brightness_change = self.gamer.value() - self.initial_brightnessself.initial_brightness = self.gamer.value()# 使用 addWeighted 来调整亮度self.img_data = cv2.addWeighted(self.img_data, 1.0, 0, 0, brightness_change)self.display_image(self.img_data)def contrast_slot(self):# 计算对比度变化contrast_change = self.contrast.value() - self.initial_contrastself.initial_contrast = self.contrast.value()# 根据对比度调整图像alpha = 1 + (contrast_change / 100.0)  # 控制对比度变化的灵敏度self.img_data = cv2.convertScaleAbs(self.img_data, alpha=alpha, beta=0)self.display_image(self.img_data)def save_slot(self):cv2.imwrite("flower2.png", self.img_data)def display_image(self, img):if len(img.shape) == 2:  # 灰度图没有 color channelsimg_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)else:img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 转换为 QPixmaph, w, ch = img_rgb.shapebytes_per_line = ch * wq_image = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)# 显示图像self.img.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_image))self.img.setScaledContents(True)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)myWin = MyWidget()myWin.show()sys.exit(app.exec())

3.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：

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

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。

代码:

import cv2
from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton, QLabel, QComboBox
from PyQt6 import uic
import sysclass MyWidget(QWidget):def __init__(self):super().__init__()ui = uic.loadUi("form3.ui", self)self.img: QLabel = ui.labelself.combox: QComboBox = ui.comboBoxself.save: QPushButton = ui.save# 添加选项到下拉列表self.combox.addItems(["原图", "模糊", "锐化", "边缘检测"])# 加载图像self.img_data = cv2.imread("flower.png")self.modified_img = self.img_data  # 当前显示的图像self.display_image(self.img_data)# 信号与槽连接self.combox.currentIndexChanged.connect(self.combox_slot)self.save.clicked.connect(self.save_image)def combox_slot(self, index):if index == 0:img = self.img_dataelif index == 1:img = cv2.GaussianBlur(self.img_data, (5, 5), 0)elif index == 2:img = cv2.Laplacian(self.img_data, -1)elif index == 3:img = cv2.Canny(self.img_data, 100, 200)self.modified_img = img  # 更新当前显示的图像self.display_image(img)def display_image(self, img):if len(img.shape) == 2:  # 灰度图没有 color channelsimg_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)else:img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 转换为 QPixmaph, w, ch = img_rgb.shapebytes_per_line = ch * wq_image = QImage(img_rgb.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)# 显示图像self.img.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_image))self.img.setScaledContents(True)def save_image(self):if self.modified_img is not None:cv2.imwrite("output.png", self.modified_img)print("图像已保存为 output.png")if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)window = MyWidget()window.show()sys.exit(app.exec())

OpenCV和PyQt的应用

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编程日记 2025/7/14 11:34:39

1.创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序能够：

2.创建一个 PyQt 应用程序，该应用程序能够：

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