挑战任务：PyQt5 编写 GUI 界面

拓展挑战：编写 GUI 图像处理应用程序。

挑战内容

前面我们学习的 OpenCV 内容都是运行在命令行中的，没有界面，所以本次的拓展挑战内容便是：

了解 Python 编写GUI界面的方法，使用 PyQt5 编写如下的图像处理应用程序，实现打开摄像头、捕获图片、读取本地图片、灰度化和 Otsu 自动阈值分割的功能。

挑战题不会做也木有关系，但请务必在自行尝试后，再看下面的解答噢，不然...我也没办法(￣ ▽ ￣)"

挑战解答

简介

目前我们学的内容都是跑在命令行中的，并没有界面，那么"脚本语言"Python 如何搭建 GUI 界面呢？

其实 Python 支持多种图形界面库，如Tk(Tkinter)、wxPython、PyQt等，虽然 Python 自带 Tkinter，无需额外安装包，但我更推荐使用 PyQt，一是因为它完全基于 Qt，跨平台，功能强大，有助于了解 Qt 的语法，二是 Qt 提供了 Designer 设计工具，界面设计上可以拖控件搞定，非常方便，大大节省时间。

• 最新版本：PyQt 5.x
• 官网（可能需要翻墙）：https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/

大家感兴趣的话，除去官网，下面是一些可参考的资源：

• Python Wiki: PyQt
• PyQt/Tutorials
• PyQt5 tutorial：英文原版
• PyQt4 tutorial：中文版、英文原版
• Qt5 Documentation
• 中文参考书：PyQt5 快速开发与实战
• 基于 Qt 的 Python IDE Eric

安装

pip install pyqt5

下载速度慢的话，可以到PyPI上下载离线版安装。另外我推荐使用 Qt Designer 来设计界面，如果你装的是 Anaconda 的话，就已经自带了 designer.exe，例如我的是在：D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\，如果是普通的 Python 环境，则需要自行安装：

pip install pyqt5-tools

安装完成后，designer.exe 应该在 Python 安装目录下：xxx\Lib\site-packages\pyqt5_tools\。

可以使用下面的代码生成一个简单的界面：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)

    window = QWidget()
    window.setWindowTitle('Hello World!')
    window.show()

    sys.exit(app.exec_())

界面设计

根据我们的挑战内容，解决思路是使用 Qt Designer 来设计界面，使用 Python 完成代码逻辑。打开 designer.exe，会弹出创建新窗体的窗口，我们直接点击“create”：

界面的左侧是 Qt 的常用控件"Widget Box"，右侧有一个控件属性窗口"Property Editor"，其余暂时用不到。本例中我们只用到了"Push Button"控件和"Label"控件：最上面的三个 Label 控件用于显示图片，可以在属性窗口调整它的大小，我们统一调整到 150×150：

另外，控件上显示的文字"text"属性和控件的名字"objectName"属性需要修改，便于显示和代码调用。可以按照下面我推荐的命名：

控件	显示内容 text	控件名 objectName
PushButton	打开摄像头	btnOpenCamera
PushButton	捕获图片	btnCapture
PushButton	打开图片	btnReadImage
PushButton	灰度化	btnGray
PushButton	阈值分割(Otsu)	btnThreshold
Label	摄像头	labelCamera
Label	捕获图	labelCapture
Label	结果图	labelResult

这样大致界面就出来了，很简单：

按钮事件

如果你之前有过一些 GUI 开发经验，比如 MFC，WinForm 等，就知道 GUI 是通过事件驱动的，什么意思呢？比如前面我们已经设计好了界面，接下来就需要实现"打开摄像头"到"阈值分割"这 5 个按钮的功能，也就是给每个按钮指定一个"函数"，逻辑代码写在这个函数里面。这种函数就称为事件，Qt 中称为槽连接。

点击 Designer 工具栏的"Edit Signals/Slots"按钮，进入槽函数编辑界面，点击旁边的"Edit Widgets"可以恢复正常视图：

然后点击按钮并拖动，当产生类似于电路中的接地符号时释放鼠标，参看下面动图：

在弹出的配置窗口中，可以看到左侧是按钮的常用事件，我们选择点击事件"clicked()"，然后添加一个名为"btnOpenCamera_Clicked()"的槽函数：

重复上面的步骤，给五个按钮添加五个槽函数，最终结果如下：

到此，我们就完成了界面设计的所有工作，按下 Ctrl+S 保存当前窗口为.ui 文件。.ui 文件其实是按照 XML 格式标记的内容，可以用文本编辑器将.ui 文件打开看看。

ui 文件转 py 代码

因为我们是用 Designer 工具设计出的界面，并不是用 Python 代码敲出来的，所以要想真正运行，需要使用 pyuic5 将 ui 文件转成 py 文件。pyuic5.exe 默认在%\Scripts\下，比如我的是在：D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\。

打开 cmd 命令行，切换到 ui 文件的保存目录。Windows 下有个小技巧，可以在目录的地址栏输入 cmd，一步切换到当前目录：

然后执行这条指令：

pyuic5 -o mainForm.py using_pyqt_create_ui.ui

如果出现 pyuic5 不是内部命令的错误，说明 pyuic5 的路径没有在环境变量里，添加下就好了。执行正常的话，就会生成 mainForm.py 文件，里面应该包含一个名为"Ui_MainWindow"的类。

编写逻辑代码

经验之谈：mainForm.py 文件是根据 ui 文件生成的，也就是说重新生成会覆盖掉。所以为了使界面与逻辑分离，我们需要新建一个逻辑文件。

在同一工作目录下新建一个"mainEntry.py"的文件，存放逻辑代码。代码中的每部分我都写得比较独立，没有封装成函数，便于理解。代码看上去很长，但很简单，可以每个模块单独看，有几个需要注意的地方我做了注释：

import sys
import cv2

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QMainWindow

from mainForm import Ui_MainWindow


class PyQtMainEntry(QMainWindow, Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setupUi(self)

        self.camera = cv2.VideoCapture(0)
        self.is_camera_opened = False  # 摄像头有没有打开标记

        # 定时器：30ms 捕获一帧
        self._timer = QtCore.QTimer(self)
        self._timer.timeout.connect(self._queryFrame)
        self._timer.setInterval(30)

    def btnOpenCamera_Clicked(self):
        '''
        打开和关闭摄像头
        '''
        self.is_camera_opened = ~self.is_camera_opened
        if self.is_camera_opened:
            self.btnOpenCamera.setText("关闭摄像头")
            self._timer.start()
        else:
            self.btnOpenCamera.setText("打开摄像头")
            self._timer.stop()

    def btnCapture_Clicked(self):
        '''
        捕获图片
        '''
        # 摄像头未打开，不执行任何操作
        if not self.is_camera_opened:
            return

        self.captured = self.frame

        # 后面这几行代码几乎都一样，可以尝试封装成一个函数
        rows, cols, channels = self.captured.shape
        bytesPerLine = channels * cols
        # Qt 显示图片时，需要先转换成 QImgage 类型
        QImg = QImage(self.captured.data, cols, rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
        self.labelCapture.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
            self.labelCapture.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))

    def btnReadImage_Clicked(self):
        '''
        从本地读取图片
        '''
        # 打开文件选取对话框
        filename,  _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '打开图片')
        if filename:
            self.captured = cv2.imread(str(filename))
            # OpenCV 图像以 BGR 通道存储，显示时需要从 BGR 转到 RGB
            self.captured = cv2.cvtColor(self.captured, cv2.COLOR_BGR2RGB)

            rows, cols, channels = self.captured.shape
            bytesPerLine = channels * cols
            QImg = QImage(self.captured.data, cols, rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
            self.labelCapture.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
                self.labelCapture.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))

    def btnGray_Clicked(self):
        '''
        灰度化
        '''
        # 如果没有捕获图片，则不执行操作
        if not hasattr(self, "captured"):
            return

        self.cpatured = cv2.cvtColor(self.captured, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

        rows, columns = self.cpatured.shape
        bytesPerLine = columns
        # 灰度图是单通道，所以需要用 Format_Indexed8
        QImg = QImage(self.cpatured.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_Indexed8)
        self.labelResult.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
            self.labelResult.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))

    def btnThreshold_Clicked(self):
        '''
        Otsu 自动阈值分割
        '''
        if not hasattr(self, "captured"):
            return

        _, self.cpatured = cv2.threshold(
            self.cpatured, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

        rows, columns = self.cpatured.shape
        bytesPerLine = columns
        # 阈值分割图也是单通道，也需要用 Format_Indexed8
        QImg = QImage(self.cpatured.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_Indexed8)
        self.labelResult.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
            self.labelResult.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))

    @QtCore.pyqtSlot()
    def _queryFrame(self):
        '''
        循环捕获图片
        '''
        ret, self.frame = self.camera.read()

        img_rows, img_cols, channels = self.frame.shape
        bytesPerLine = channels * img_cols

        cv2.cvtColor(self.frame, cv2.COLOR_BGR2RGB, self.frame)
        QImg = QImage(self.frame.data, img_cols, img_rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888)
        self.labelCamera.setPixmap(QPixmap.fromImage(QImg).scaled(
            self.labelCamera.size(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation))


if __name__ == "__main__":
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    window = PyQtMainEntry()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

本文只是抛砖引玉，介绍了 PyQt5 的简单使用，想要深入学习，可以参考本文开头的参考资料噢(●ˇ∀ˇ●)

引用

• 本节源码