• PyQt转换显示Python-OpenCV图像实现图形化界面的视频播放


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    一、引言

    在Python-OpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口,有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上,这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合。但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同,这就需要进行转换。

    二、背景知识

    1. Python-OpenCV的图像是BGR格式的,而PyQt图像格式是RGB格式的,二者需要转换;
    2. 为了快速转换,图像必须基于内存进行操作;
    3. PyQt的QImage类可以从内存数组构建;
    4. OpenCV可以读取视频图像,使用waitKey可以实现休眠特定时长而不影响系统消息处理。

    关于PyQt和OpenCV之间的图像转换请参考《Python-OpenCV中图像颜色空间转换》。

    三、案例

    下面的案例读取一个视频文件的图像进行显示,如果再叠加一个音频播放的功能,就实现了一个视频播放器。

    3.1、设计图形化界面

    在这里插入图片描述
    该图形界面非常简单,包含了一个仅有“ShowImg”的菜单和对应工具栏,一个名为ImgDisp的标签对象用于显示图像(蓝色标记部分)。使用PyUIC生成的界面对象代码如下:

    from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
    
    
    class Ui_MainWindow(object):
        def setupUi(self, MainWindow):
            MainWindow.setObjectName("MainWindow")
            MainWindow.resize(625, 430)
            self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
            self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
            self.ImgDisp = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
            self.ImgDisp.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 54, 12))
            self.ImgDisp.setObjectName("ImgDisp")
            MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
            self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(MainWindow)
            self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 625, 17))
            self.menubar.setObjectName("menubar")
            self.menushowImg = QtWidgets.QMenu(self.menubar)
            self.menushowImg.setObjectName("menushowImg")
            MainWindow.setMenuBar(self.menubar)
            self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)
            self.statusbar.setObjectName("statusbar")
            MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)
            self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(MainWindow)
            self.toolBar.setObjectName("toolBar")
            MainWindow.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
            self.actionshowImg = QtWidgets.QAction(MainWindow)
            self.actionshowImg.setObjectName("actionshowImg")
            self.menushowImg.addAction(self.actionshowImg)
            self.menubar.addAction(self.menushowImg.menuAction())
            self.toolBar.addAction(self.actionshowImg)
    
            self.retranslateUi(MainWindow)
            QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
    
        def retranslateUi(self, MainWindow):
            _translate = QtCore.QCoreApplication.translate
            MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "MainWindow"))
            self.ImgDisp.setText(_translate("MainWindow", "."))
            self.menushowImg.setTitle(_translate("MainWindow", "menu"))
            self.toolBar.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "toolBar"))
            self.actionshowImg.setText(_translate("MainWindow", "showImg"))
    

    3.2、主程序

    import cv2,sys
    from PyQt5 import QtGui,QtWidgets,QtCore
    import mainWin
    
    def cvImgtoQtImg(cvImg): #定义opencv图像转PyQt图像的函数
        QtImgBuf = cv2.cvtColor(cvImg,  cv2.COLOR_BGR2BGRA)
    
        QtImg = QtGui.QImage(QtImgBuf.data, QtImgBuf.shape[1], QtImgBuf.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32)
        
        return QtImg
    
    
    
    class mainwin(QtWidgets.QMainWindow,mainWin.Ui_MainWindow):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.setupUi(self)
            self.bClose = False
    
            self.actionshowImg.triggered.connect(self.playVideoFile) #建立菜单点击的信号与方法playVideoFile连接
    
        def playVideoFile(self): #播放影片
            cap = cv2.VideoCapture(r'f:videomydream.mp4') #打开影片
            fps = 24
            if not cap.isOpened():
                print("Cannot open Video File")
                exit()
    
            while not self.bClose:
                ret, frame = cap.read() #逐帧读取影片
                if not ret:
                    if frame is None:
                        print("The video has end.")
                    else:
                        print("Read video error!")
                    break
    
                QtImg = cvImgtoQtImg(frame)  #将帧数据转换为PyQt图像格式
                self.ImgDisp.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(QtImg)) #在ImgDisp显示图像
                size = QtImg.size() 
                self.ImgDisp.resize(size)#根据帧大小调整标签大小
                self.ImgDisp.show() #刷新界面
                cv2.waitKey(int(1000/fps)) #休眠一会,确保每秒播放fps帧
    
            # 完成所有操作后,释放捕获器
            cap.release()
    
    
    if __name__=='__main__':
        app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
        w = mainwin()
        w.show()
        sys.exit(app.exec_())
    

    注意:

    本文的实现方法存在不足,相关完善方案请见《OpenCV-Python图像转换为PyQt图像的变形及花屏问题研究》。

    3.3、运行程序

    初始界面

    在这里插入图片描述

    点击showImg,开始播放视频:
    在这里插入图片描述

    关于PyQt的使用请参考付费专栏《使用PyQt开发图形界面Python应用》,专栏文件目录《使用PyQt开发图形界面Python应用专栏目录》。

    也可以参考免费专栏《PyQt入门知识》,专栏文件目录《使用PyQt进行Python图形界面程序开发文章目录》。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/LaoYuanPython/p/13643403.html
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