您的位置：首页 > 健康 > 美食 > 橙子建站 推广_计算机前端开发就业方向_一键制作网站_百度手机助手安卓版

橙子建站 推广_计算机前端开发就业方向_一键制作网站_百度手机助手安卓版

2025/1/8 0:10:41 来源：https://blog.csdn.net/Luzem0319/article/details/144782133  浏览:  次   关键词：橙子建站 推广_计算机前端开发就业方向_一键制作网站_百度手机助手安卓版
橙子建站 推广_计算机前端开发就业方向_一键制作网站_百度手机助手安卓版

一、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
  • 当用户点击按钮时，相应地更新窗口中显示的图像。

思路分析

  1. 加载图像：
    • 使用 OpenCV 加载一张图像，并将其存储为类的一个属性，以便在后续操作中访问。
  2. 显示图像：
    • 使用 PyQt6 的 QLabel 来显示图像。
    • 将图像转换为 QPixmap，然后设置为 QLabel 的图像。
  3. 创建按钮：
    • 使用 PyQt6 的 QPushButton 创建四个按钮，每个按钮对应一个图像处理功能。
  4. 实现图像处理功能：
    • 灰度图：使用 OpenCV 的 cv2.cvtColor 函数将图像转换为灰度图。
    • 恢复原始图像：重新加载或存储原始图像，并在需要时恢复。
    • 翻转图像：使用 OpenCV 的 cv2.flip 函数进行水平翻转。
    • 旋转图像：使用 OpenCV 的 cv2.getRotationMatrix2D 和 cv2.warpAffine 函数进行旋转。
  5. 更新显示：
    • 每当用户点击按钮时，调用相应的图像处理函数，更新存储的图像，并刷新 QLabel 上的显示。

涉及到的函数方法

  • cv2.imread(filepath): 加载图像。
  • cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY): 将图像转换为灰度图。
  • cv2.flip(image, 1): 水平翻转图像。
  • cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale): 获取旋转矩阵。
  • cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height)): 使用旋转矩阵旋转图像。
  • QImage(data, width, height, format): 将图像数据转换为 QImage。
  • QPixmap.fromImage(image): 将 QImage 转换为 QPixmap。
  • QLabel.setPixmap(pixmap): 设置 QLabel 的图像。

代码实现

import sys
import cv2
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget
from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt6.QtCore import Qt
import numpy as npclass ImageProcessor(QMainWindow):def __init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle("Image Processor")self.setGeometry(100, 100, 800, 600)self.original_image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')self.current_image = self.original_image.copy()self.qimage = self.convert_cv_qt(self.current_image)self.image_label = QLabel(self)self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.qimage))self.image_label.setAlignment(Qt.AlignmentFlag.AlignCenter)self.gray_button = QPushButton('Gray Scale')self.restore_button = QPushButton('Restore Original')self.flip_button = QPushButton('Flip Image')self.rotate_button = QPushButton('Rotate Image')self.gray_button.clicked.connect(self.convert_to_gray)self.restore_button.clicked.connect(self.restore_original)self.flip_button.clicked.connect(self.flip_image)self.rotate_button.clicked.connect(self.rotate_image)layout = QVBoxLayout()layout.addWidget(self.image_label)layout.addWidget(self.gray_button)layout.addWidget(self.restore_button)layout.addWidget(self.flip_button)layout.addWidget(self.rotate_button)container = QWidget()container.setLayout(layout)self.setCentralWidget(container)def convert_cv_qt(self, cv_img):rgb_image = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)h, w, ch = rgb_image.shapebytes_per_line = ch * wconvert_to_Qt_format = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)return convert_to_Qt_formatdef update_image_display(self):self.qimage = self.convert_cv_qt(self.current_image)self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.qimage))def convert_to_gray(self):self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Convert back to BGR for compatibility (if needed)self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)self.update_image_display()def restore_original(self):self.current_image = self.original_image.copy()self.update_image_display()def flip_image(self):"""Flip the image horizontally"""self.current_image = cv2.flip(self.current_image, 1)self.update_image_display()def rotate_image(self):"""Rotate the image by 90 degrees"""(h, w) = self.current_image.shape[:2]center = (w // 2, h // 2)rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, 90, 1.0)self.current_image = cv2.warpAffine(self.current_image, rotation_matrix, (w, h))self.update_image_display()if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)window = ImageProcessor()window.show()sys.exit(app.exec())

效果展示

QQ20241228-94934-HD

二、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。

思路分析

  1. 创建 PyQt 应用程序：
    • 使用 QApplication 创建应用程序实例。
    • 使用 QMainWindow 或 QWidget 创建主窗口。
  2. 加载和显示图像：
    • 使用 OpenCV (cv2.imread()) 加载彩色图像。
    • 将 OpenCV 图像（NumPy 数组）转换为 QImage，以便在 PyQt 中显示。
    • 使用 QLabel 来显示 QImage。
  3. 实现亮度调整：
    • 添加一个 QSlider 用于亮度调整。
    • 连接滑动条的 valueChanged 信号到一个槽函数，该槽函数根据滑动条的值调整图像的亮度。
    • 亮度调整可以通过将每个像素值加上一个偏移量来实现。
  4. 实现对比度调整：
    • 添加另一个 QSlider 用于对比度调整。
    • 连接滑动条的 valueChanged 信号到一个槽函数，该槽函数根据滑动条的值调整图像的对比度。
    • 对比度调整可以通过线性变换（如 new_pixel = alpha * (old_pixel - 127) + 127）来实现，其中 alpha 是对比度因子。
  5. 保存图像：
    • 添加一个 QPushButton 用于保存图像。
    • 连接按钮的 clicked 信号到一个槽函数，该槽函数使用 OpenCV 的 cv2.imwrite() 保存调整后的图像。

设计到的函数方法

  • cv2.imread(): 加载图像。
  • cv2.cvtColor(): 转换图像颜色空间（如从 BGR 到 RGB）。
  • QImage(): 创建 QImage 对象。
  • QSlider(): 创建滑动条。
  • QPushButton(): 创建按钮。
  • QLabel(): 创建标签用于显示图像。
  • QVBoxLayout() / QHBoxLayout(): 布局管理器。
  • valueChanged 信号: 捕捉滑动条值的变化。
  • clicked 信号: 捕捉按钮点击事件。
  • cv2.imwrite(): 保存图像。

代码实现

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__()# 加载图像self.image_path = 'C:\\Users\\lilba\\Desktop\\1228.jpg'self.image = cv2.imread(self.image_path)if self.image is None:print(f"Error: Unable to load image at {self.image_path}")sys.exit(1)self.brightness = 0self.contrast = 1self.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 QImageheight, width, channel = adjusted_image.shapebytes_per_line = 3 * widthq_image = QImage(adjusted_image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)# 确保 QImage 不在调整后被释放q_image = q_image.copy()# 将 QImage 转换为 QPixmappixmap = QPixmap.fromImage(q_image)# 在 QLabel 上显示 QPixmapself.image_label.setPixmap(pixmap)def updateBrightness(self, value):self.brightness = valueself.updateImageLabel()def updateContrast(self, value):self.contrast = value / 5.0 * 4 + 1self.updateImageLabel()def saveImage(self):adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(self.image, alpha=self.contrast, beta=self.brightness)cv2.imwrite('adjusted_image.jpg', adjusted_image)print("Image saved as adjusted_image.jpg")if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)window = ImageProcessor()window.show()sys.exit(app.exec())

效果展示

QQ20241228-103924

三、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
  1. 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。
  2. 提供一个按钮，当用户点击按钮时，能保存调整后的图像。

思路分析

  1. 初始化 PyQt 应用程序：
    • 创建一个基本的 PyQt 应用程序窗口。
    • 设置窗口标题和大小。
  2. 加载图像：
    • 使用 OpenCV 加载图像。
    • 将图像从 BGR 格式转换为 RGB 格式（因为 PyQt 使用 RGB 格式）。
  3. 显示图像：
    • 使用 QLabel 来显示图像。
    • 将图像转换为 QPixmap 格式以便在 QLabel 中显示。
  4. 创建下拉列表（QComboBox）：
    • 添加选项：“模糊”、“锐化”、“边缘检测”。
    • 连接 QComboBox 的信号（currentIndexChanged）到槽函数，以便在用户选择选项时更新图像。
  5. 图像处理：
    • 根据用户选择的选项，使用 OpenCV 对图像进行相应处理。
    • 更新 QLabel 中显示的图像。
  6. 保存图像：
    • 提供一个 QPushButton，当用户点击时，保存当前显示的图像。
    • 使用 QFileDialog 让用户选择保存路径。

设计到的函数方法

  • cv2.imread()：加载图像。
  • cv2.cvtColor()：转换图像颜色格式。
  • cv2.GaussianBlur()：对图像进行高斯模糊。
  • cv2.Laplacian() 和 cv2.Sobel()：对图像进行锐化。
  • cv2.Canny()：进行边缘检测。
  • QImage() 和 QPixmap()：在 PyQt 中处理和显示图像。
  • QComboBox()：创建下拉列表。
  • QPushButton()：创建按钮。
  • QFileDialog()：打开文件保存对话框。

代码实现

import sys
import cv2
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QComboBox, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton, QLabel, QFileDialog
from PyQt6.QtGui import QImage, QPixmapclass ImageProcessor(QMainWindow):def __init__(self):super().__init__()# 加载图像，确保图像路径正确或添加错误处理self.image_path = 'C:\\Users\\lilba\\Desktop\\1228.jpg'self.image = cv2.imread(self.image_path)if self.image is None:print(f"Error: Unable to load image at {self.image_path}")sys.exit(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.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()processed_image = self.image.copy()  # 从原始图像复制，避免修改原始数据if processing_option == '模糊':processed_image = cv2.GaussianBlur(processed_image, (5, 5), 0)elif processing_option == '锐化':processed_image = cv2.Laplacian(processed_image, cv2.CV_64F)processed_image = cv2.convertScaleAbs(processed_image)elif processing_option == '边缘检测':processed_image = cv2.Canny(processed_image, 100, 200)# 将 OpenCV 图像转换为 QImageprocessed_image = cv2.cvtColor(processed_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)height, width, channel = processed_image.shapebytes_per_line = 3 * widthq_image = QImage(processed_image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format.Format_RGB888)# 将 QImage 转换为 QPixmappixmap = QPixmap.fromImage(q_image)# 在 QLabel 上显示 QPixmapself.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()processed_image = self.image.copy()  # 从原始图像复制if processing_option == '模糊':processed_image = cv2.GaussianBlur(processed_image, (5, 5), 0)elif processing_option == '锐化':processed_image = cv2.Laplacian(processed_image, cv2.CV_64F)processed_image = cv2.convertScaleAbs(processed_image)elif processing_option == '边缘检测':processed_image = cv2.Canny(processed_image, 100, 200)# 使用文件对话框选择保存路径options = QFileDialog.Options()file_path, _ = QFileDialog.getSaveFileName(self, "保存图像", "", "JPEG Files (*.jpg);;PNG Files (*.png)",options=options)if file_path:cv2.imwrite(file_path, processed_image)if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)window = ImageProcessor()window.show()sys.exit(app.exec())

效果展示

QQ20241228-112315

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间，不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源：XXX网络”的作品，均转载自其它媒体，著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者，均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题，请及时与我们联系，联系邮箱：809451989@qq.com，投稿邮箱：809451989@qq.com

最新新闻

热搜词

挂分无处寻 DP系列时间服务器，支持多模式高精度授时，快速实现跟踪锁定 JAVA线程池有哪些队列？ 以及它们的适用场景案例 C#（asp.net）房屋租赁管理系统-计算机毕业设计源码64421 2024年微服务项目：尚融宝（52）（核心业务流程，2024年最新2024春招面试 【Linux】硬链接和软连接（符号连接）

声明：本站所有新闻及新闻图片来源于其他网站，如有侵权，请及时联系我们！

客户服务 | 关于我们 | 版权声明

版权所有：

Copyright 2024 尧图网 All Rights Reserved.QQ:809451989