opencv+pyQt5实现图片阈值编辑器/寻色块阈值利器

2024-11-26 16:39:19

定位色块常用到hsv色彩空间下的颜色阈值，笔者曾经用openmv时，其IDE有自带一个阈值编辑器，使用起来非常方便，现在在linux上跑cv算法，需要类似的功能，因此自己写了一个阈值编辑器。目前暂时只支持HSV色彩空间下的阈值编辑。

代码：

mian.py:

from threshold_ui import Ui_Widget
from PyQt5.QtWidgets import QApplication
from PyQt5.QtGui import QImage,QPixmap,QFont
from PyQt5 import QtWidgets
import sys
import cv2
import numpy as np

class Threshold_Value_Edit(QtWidgets.QWidget,Ui_Widget):
  def __init__(self): #UI初始化
    super(Threshold_Value_Edit,self).__init__()
    self.setupUi(self)
    self.setWindowTitle("阈值编辑器")
    img_path = r'D:\Pictures\screenshot.png'
    ft=QFont()
    ft.setPointSize(12)

    self.horizontalSlider.setMaximum(255)
    self.horizontalSlider_2.setMaximum(255)
    self.horizontalSlider_3.setMaximum(255)
    self.horizontalSlider_4.setMaximum(255)
    self.horizontalSlider_5.setMaximum(255)
    self.horizontalSlider_6.setMaximum(255)

    self.horizontalSlider.setValue(255)
    self.horizontalSlider_3.setValue(255)
    self.horizontalSlider_5.setValue(255)
    self.label.setText("H最大值:"+str(self.horizontalSlider.value()))
    self.label_2.setText("H最小值:"+str(self.horizontalSlider_2.value()))
    self.label_3.setText("S最大值:"+str(self.horizontalSlider_3.value()))
    self.label_4.setText("S最小值:"+str(self.horizontalSlider_4.value()))
    self.label_5.setText("V最大值:"+str(self.horizontalSlider_5.value()))
    self.label_6.setText("V最小值:"+str(self.horizontalSlider_6.value()))
    self.label.setFont(ft)
    self.label_2.setFont(ft)
    self.label_3.setFont(ft)
    self.label_4.setFont(ft)
    self.label_5.setFont(ft)
    self.label_6.setFont(ft)
    self.lineEdit.setText("HSVmin: HSVmax:")
    self.lineEdit.setFont(ft)

    self.img = cv2.imread(img_path)
    self.label_image_show(self.img)

    self.horizontalSlider.valueChanged[int].connect(self.horizontalSlider1_changeValue)
    self.horizontalSlider_2.valueChanged[int].connect(self.horizontalSlider2_changeValue)
    self.horizontalSlider_3.valueChanged[int].connect(self.horizontalSlider3_changeValue)
    self.horizontalSlider_4.valueChanged[int].connect(self.horizontalSlider4_changeValue)
    self.horizontalSlider_5.valueChanged[int].connect(self.horizontalSlider5_changeValue)
    self.horizontalSlider_6.valueChanged[int].connect(self.horizontalSlider6_changeValue)

  def label_image_show(self,img):
    if(len(img.shape)==2):
      img = cv2.merge([img,img,img])

    height, width, bytesPerComponent = img.shape  #返回的是图像的行数，列数，色彩通道数
    bytesPerLine = 3 * width  #每行的字节数
    cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB, img)
    QImg = QImage(img.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
    pixmap = QPixmap.fromImage(QImg)
    self.label_7.setPixmap(pixmap)
    #print(img.shape[0],img.shape[1])
    self.label_7.update()

  def horizontalSlider1_changeValue(self): #更新画板和滑条前的label
    self.label.setText("H最大值:"+str(self.horizontalSlider.value()))
    self.change_lineedit_value()
    self.HSV_img_change()
  def horizontalSlider2_changeValue(self):
    self.label_2.setText("H最小值:"+str(self.horizontalSlider_2.value()))
    self.change_lineedit_value()
    self.HSV_img_change()
  def horizontalSlider3_changeValue(self):
    self.label_3.setText("S最大值:"+str(self.horizontalSlider_3.value()))
    self.change_lineedit_value()
    self.HSV_img_change()
  def horizontalSlider4_changeValue(self):
    self.label_4.setText("S最小值:"+str(self.horizontalSlider_4.value()))
    self.change_lineedit_value()
    self.HSV_img_change()
  def horizontalSlider5_changeValue(self):
    self.label_5.setText("V最大值:"+str(self.horizontalSlider_5.value()))
    self.change_lineedit_value()
    self.HSV_img_change()
  def horizontalSlider6_changeValue(self):
    self.label_6.setText("V最小值:"+str(self.horizontalSlider_6.value()))
    self.change_lineedit_value()
    self.HSV_img_change()

  def change_lineedit_value(self):
    self.lineEdit.setText("HSVmin:["+str(self.horizontalSlider_2.value())+","+str(self.horizontalSlider_4.value())+","+str(self.horizontalSlider_6.value())+"] HSVmax:["+str(self.horizontalSlider.value())+","+str(self.horizontalSlider_3.value())+","+str(int(self.horizontalSlider_5.value()))+"]")

  def HSV_img_change(self):

    hsv_min = np.array([self.horizontalSlider_2.value(),self.horizontalSlider_4.value(),self.horizontalSlider_6.value()])
    hsv_max = np.array([self.horizontalSlider.value(),self.horizontalSlider_3.value(),self.horizontalSlider_5.value()])
    hsv = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2HSV)         # 转化成HSV图像
    erode_hsv = cv2.erode(hsv, None, iterations=8)          # 腐蚀 细的变粗
    inRange_hsv = cv2.inRange(erode_hsv,hsv_min,hsv_max)
    self.label_image_show(inRange_hsv)
    print("hsv_min:")
    print(hsv_min)
    print("hsv_max:")
    print(hsv_max)    

if __name__ == '__main__':
  app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
  w = Threshold_Value_Edit()
  w.__init__()
  w.show()
  sys.exit(app.exec_())

threshold_ui.py:

# -*- coding: utf-8 -*-

# Form implementation generated from reading ui file 'widget.ui'
#
# Created by: PyQt5 UI code generator 5.9.2
#
# WARNING! All changes made in this file will be lost!

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets

class Ui_Widget(object):
  def setupUi(self, Widget):
    Widget.setObjectName("Widget")
    Widget.resize(942, 247)
    self.horizontalLayout = QtWidgets.QHBoxLayout(Widget)
    self.horizontalLayout.setContentsMargins(11, 11, 11, 11)
    self.horizontalLayout.setSpacing(6)
    self.horizontalLayout.setObjectName("horizontalLayout")
    self.label_7 = QtWidgets.QLabel(Widget)
    self.label_7.setObjectName("label_7")
    self.horizontalLayout.addWidget(self.label_7)
    self.formLayout = QtWidgets.QFormLayout()
    self.formLayout.setSpacing(6)
    self.formLayout.setObjectName("formLayout")
    self.label = QtWidgets.QLabel(Widget)
    self.label.setObjectName("label")
    self.formLayout.setWidget(0, QtWidgets.QFormLayout.LabelRole, self.label)
    self.horizontalSlider = QtWidgets.QSlider(Widget)
    self.horizontalSlider.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
    self.horizontalSlider.setObjectName("horizontalSlider")
    self.formLayout.setWidget(0, QtWidgets.QFormLayout.FieldRole, self.horizontalSlider)
    self.label_2 = QtWidgets.QLabel(Widget)
    self.label_2.setObjectName("label_2")
    self.formLayout.setWidget(1, QtWidgets.QFormLayout.LabelRole, self.label_2)
    self.horizontalSlider_2 = QtWidgets.QSlider(Widget)
    self.horizontalSlider_2.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
    self.horizontalSlider_2.setObjectName("horizontalSlider_2")
    self.formLayout.setWidget(1, QtWidgets.QFormLayout.FieldRole, self.horizontalSlider_2)
    self.label_3 = QtWidgets.QLabel(Widget)
    self.label_3.setObjectName("label_3")
    self.formLayout.setWidget(2, QtWidgets.QFormLayout.LabelRole, self.label_3)
    self.horizontalSlider_3 = QtWidgets.QSlider(Widget)
    self.horizontalSlider_3.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
    self.horizontalSlider_3.setObjectName("horizontalSlider_3")
    self.formLayout.setWidget(2, QtWidgets.QFormLayout.FieldRole, self.horizontalSlider_3)
    self.label_4 = QtWidgets.QLabel(Widget)
    self.label_4.setObjectName("label_4")
    self.formLayout.setWidget(3, QtWidgets.QFormLayout.LabelRole, self.label_4)
    self.horizontalSlider_4 = QtWidgets.QSlider(Widget)
    self.horizontalSlider_4.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
    self.horizontalSlider_4.setObjectName("horizontalSlider_4")
    self.formLayout.setWidget(3, QtWidgets.QFormLayout.FieldRole, self.horizontalSlider_4)
    self.label_5 = QtWidgets.QLabel(Widget)
    self.label_5.setObjectName("label_5")
    self.formLayout.setWidget(4, QtWidgets.QFormLayout.LabelRole, self.label_5)
    self.horizontalSlider_5 = QtWidgets.QSlider(Widget)
    self.horizontalSlider_5.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
    self.horizontalSlider_5.setObjectName("horizontalSlider_5")
    self.formLayout.setWidget(4, QtWidgets.QFormLayout.FieldRole, self.horizontalSlider_5)
    self.label_6 = QtWidgets.QLabel(Widget)
    self.label_6.setObjectName("label_6")
    self.formLayout.setWidget(5, QtWidgets.QFormLayout.LabelRole, self.label_6)
    self.horizontalSlider_6 = QtWidgets.QSlider(Widget)
    self.horizontalSlider_6.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
    self.horizontalSlider_6.setObjectName("horizontalSlider_6")
    self.formLayout.setWidget(5, QtWidgets.QFormLayout.FieldRole, self.horizontalSlider_6)
    self.lineEdit = QtWidgets.QLineEdit(Widget)
    self.lineEdit.setObjectName("lineEdit")
    self.formLayout.setWidget(6, QtWidgets.QFormLayout.SpanningRole, self.lineEdit)
    self.horizontalLayout.addLayout(self.formLayout)

    self.retranslateUi(Widget)
    QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Widget)

  def retranslateUi(self, Widget):
    _translate = QtCore.QCoreApplication.translate
    Widget.setWindowTitle(_translate("Widget", "Widget"))
    self.label_7.setText(_translate("Widget", "TextLabel"))
    self.label.setText(_translate("Widget", "H最大值"))
    self.label_2.setText(_translate("Widget", "H最小值"))
    self.label_3.setText(_translate("Widget", "S最大值"))
    self.label_4.setText(_translate("Widget", "S最小值"))
    self.label_5.setText(_translate("Widget", "V最大值"))
    self.label_6.setText(_translate("Widget", "V最小值"))

第二份代码保存为threshold_ui.py，第一份可保存为任意文件名.py，放到同一目录下，运行第一份代码即可，img_path需修改为目标图片的绝对路径。

程序界面截图：

阈值选取：

到此这篇关于opencv+pyQt5实现图片阈值编辑器/寻色块阈值利器的文章就介绍到这了,更多相关pyQt5 图片阈值编辑器内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

opencv提取轮廓大于某个阈值的图像

本文实例为大家分享了opencv提取轮廓大于某个阈值的图像,供大家参考,具体内容如下 #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdio.h" #include"core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include &quo
Python图像阈值化处理及算法比对实例解析

图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来.通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群. 灰度转换处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度.二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常用的二值化算法如公式1所示: {Y=0,gray<TY=255,gray>=T {Y=0,gray<TY=255,gray>=T 当灰度Gray小于阈值T时,其像素设置为0,表示黑色:
opencv 阈值分割的具体使用

阈值分割像素图原始图像像素图见下面红色线:标注一条阈值线二进制阈值化首先设定一条阀值线如127 大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255) 小于127的像素点灰度值设为0 反二进制阈值化首先设定一条阀值线如127 大于127的像素点灰度值设为最小为0 小于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255) 截断阈值化首先选定一个阀值,大于该阈值的像素点呗设定为该阈值,小于该阈值的不变如:阈值127,大于127的像素点值为127:小于127的不变
python找出列表中大于某个阈值的数据段示例

该算法实现对列表中大于某个阈值(比如level=5)的连续数据段的提取,具体效果如下: 找出list里面大于5的连续数据段: list = [1,2,3,4,2,3,4,5,6,7,4,6,7,8,5,6,7,3,2,4,4,4,5,3,6,7,8,9,8,6,1] 输出: [[6, 7], [6, 7, 8], [6, 7], [6, 7, 8, 9, 8, 6]] 算法实现: # -*- coding: utf-8 -*- """ --------------------
python+opencv实现阈值分割

最近老师留了几个作业,虽然用opencv很简单一句话就出来了,但是还没用python写过.在官方文档中的tutorial中的threshold里,看到可以创建两个滑动条来选择type和value,决定用python实现一下注意python中的全局变量,用global声明开始出现了一些问题,因为毁掉函数每次只能传回一个值,所以每次只能更新value,后来就弄了两个毁掉函数,这个时候,又出现了滑动其中一个,另一个的值就会变为默认值的情况,这个时候猜想是全局变量的问题,根据猜想改动之后果然是. 感
Python下opencv图像阈值处理的使用笔记

图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一.图像更简单.阈值可以分为全局性质的阈值,也可以分为局部性质的阈值,可以是单阈值的也可以是多阈值的.当然阈值越多是越复杂的.下面将介绍opencv下的三种阈值方法. (一)简单阈值简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: cv2.THRESH_B
python opencv 简单阈值算法的实现

本文先了解一个简单阈值函数,以了解一个阈值算法的具体参数. 然后比较不同阈值函数的区别. 同样的,先用一副图说明本文重要大纲: #! usr/bin/env python # coding: utf-8 import cv2 img = cv2.imread('cat.jpg') img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 先将图像矩阵进行二值化 # img = cv2.imread('cat.jpg',0) # 也可以直接将图像用灰度值读入,其中0
opencv+pyQt5实现图片阈值编辑器/寻色块阈值利器

定位色块常用到hsv色彩空间下的颜色阈值,笔者曾经用openmv时,其IDE有自带一个阈值编辑器,使用起来非常方便,现在在linux上跑cv算法,需要类似的功能,因此自己写了一个阈值编辑器. 目前暂时只支持HSV色彩空间下的阈值编辑. 代码: mian.py: from threshold_ui import Ui_Widget from PyQt5.QtWidgets import QApplication from PyQt5.QtGui import QImage,QPixmap,QFon
OPENCV批量读取图片实现方法

如下所示: #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { int num=4;//读取图片数量: char filename[100]; char windowname[100]; IplImage* pScr; unsigned char *Readfigsmethod1(int num);// 读入num个图片 { for (int i = 1; i <= num;
pyqt5让图片自适应QLabel大小上以及移除已显示的图片方法

代码: import sys from PyQt5.QtWidgets import (QWidget, QHBoxLayout, QLabel, QApplication) from PyQt5.QtGui import QPixmap class Example (QWidget): def __init__(self): super ().__init__ () self.initUI () def initUI(self): hbox = QHBoxLayout (self) lbl =
Python+OpenCV+pyQt5录制双目摄像头视频的实例

起因说起来录制视频,我们可能有很多的软件,但是比较坑的是,好像很少的软件支持能够同时录制两个摄像头的视频,于是我们用python自己写一个.要是OpenCV+python.貌似很简单就能OK的事情,但是,我们的项目不是一般要展示给老师看嘛.谁愿意看一个没有界面的录制过程是吧~,最后会附上源代码~ 依赖的包在这里,我直接把import的包写出来了各位可以进行对号入座,然后就能知道需要安装哪个包啦! import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidge
Python+OpenCv制作证件图片生成器的操作方法

本项目使用Python和OpenCv实现身份证图片生成工具,填入信息,选择一张头像图片(即可生成黑白和彩色身份证图片).可以选择是否自动抠图,自动抠图目前仅支持蓝色背景,对自动抠图效果不满意可以手动抠图. 在线抠图地址: https://burner.bonanza.com/ https://www.gaoding.com/koutu 参照标准: 正面 "姓名"."性别"."民族"."出生年月日"."住址"
解决python opencv无法显示图片的问题

结合网上解决方法,总结了一下注意三点: 1.文件名或路径名开头如果会引起转义,则\要替换为\\ 2.文件不能放在桌面,因为读取时按中文路径 3.运行后未响应,原因还没有查明,在下一行 cv.waitKey(0)解决 import cv2 as cv img = cv.imread("D:\\python_file\ae.jpg") cv.imshow("image",img) #cv.waitKey(0) 以上这篇解决python opencv无法显示图片的问题就
在python中利用opencv简单做图片比对的方法

下面代码中利用了两种比对的方法,一对图片矩阵(m x m)求解特征值,通过比较特征值是否在一定的范围内,判断图片是否相同.二对图片矩阵(m x m)中1求和,通过比较sum和来比较图片. # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 as cv import numpy as np import os file_dir_a='C:\Users\wt\Desktop\data\image1\\' file_dir_b='C:\Users\wt\Desktop\data\
python opencv将表格图片按照表格框线分割和识别

如下小程序为使用python+opencv将表格图片,按照表格进行分割,并识别分割后的子图片中的文字,希望对需要的小伙伴有一些些帮助.具体的实现见如下代码. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 28 19:23:19 2019 将图片按照表格框线交叉点分割成子图片(传入图片路径) @author: hx """ import cv2 import numpy as np import py
python opencv如何实现图片绘制

这篇文章主要介绍了python opencv如何实现图片绘制,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下点和圆 : circle(img,center,radius,color,thickness=None,lineType=None,shift=None).各参数意义及作用如下. img:待画圆所在的图像. center:待画圆的圆心坐标. radius:待画圆的半径. color:待画圆的边框颜色,颜色格式为bgr格式.就是通道值 th
使用PyQt5实现图片查看器的示例代码

一.前言在学习 PyQt5 的过程中我会不断地做一些小的 Demo,用于让自己能够更好地理解和学习,这次要做的就是一个图片查看器,主要功能包括打开图片.拖动图片.放大和缩小图片. 最终实现的图片查看器你效果如下: 二.主要步骤 1.显示图片 PyQt5 绘图系统能渲染矢量图像.位图图像和轮廓字体文本.一般会使用在修改或者提高现有组件的功能,或者创建自己的组件,使用 PyQt5 的绘图 API 进行操作.在 Qt 中有 QPainter 类用于执行绘制的操作,绘图由 paintEvent()

opencv+pyQt5实现图片阈值编辑器/寻色块阈值利器

相关推荐

随机推荐