PyQT5实现图像处理应用（含Windows7下完整打包方案）

news/2024/5/19 21:31:34 标签: qt, 图像处理, pyqt5, windows7部署, pyinstaller

目录

  • 1、任务概述
  • 2、环境安装
    • 2.1 创建虚拟环境
    • 2.2 安装依赖库
  • 3、程序开发
  • 4、打包部署
  • 5、小结

1、任务概述

本篇博文将通过PyQT5来实现一个简单的图像处理应用，并完成打包部署。

本文开发平台：Windows10 64位系统。部署平台：Windows7 64位系统。

具体实现效果如下：
在这里插入图片描述
由于PyQT依赖Python，因此在学习下面的章节前，请先安装好Python。本教程使用的Python版本为3.8.0（由于部署平台为Windows7，因此不能使用Python3.8以上版本）。

2、环境安装

2.1 创建虚拟环境

为方便后面打包部署，我们将相关Python的依赖库存放到虚拟环境中，因此需要先创建一个虚拟环境。

Windows平台下的虚拟环境需要使用第三方工具virtualenv来创建，打开命令终端，输入下面的命令即可完成安装：

pip install virtualenv -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

创建一个项目文件夹demo，我们现在的目标就是在这个demo项目中创建python虚拟环境，这个虚拟环境是专门为demo项目成立的。在命令行终端中通过cd命令进入项目目录中（假设demo文件夹位于D:\code目录下）：

输入下面的命令用来创建名为venv的虚拟环境：

virtualenv env

这样我们就在demo文件夹下有了一个名为env的子文件夹，它保存了一个全新的虚拟环境，其中有一个私有的Python解释器位于demo/env/Scripts，在该虚拟环境中安装的python包会存放在demo/env/Lib路径下。

最后，在Windows平台下激活并使用该虚拟环境：

env\Scripts\activate

如下图所示：
在这里插入图片描述
成功激活之后，虚拟环境解释器的路径就被加入PATH中，但这种改变不是永久的，他只会影响当前的命令行终端。

2.2 安装依赖库

在虚拟环境中安装pyqt5和opencv：

pip install pyqt5 opencv-python -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

其中pyqt5用于开发界面程序，而opencv用于图像处理算法操作。

3、程序开发

3.1 框架搭建

在demo文件夹下面创建一个名为main.py的脚本，内容如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QPushButton, QLabel, QFileDialog
from PyQt5.QtCore import QRect,QCoreApplication,Qt
from PyQt5.QtGui import QPixmap,QImage

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MainWindow, self).__init__(parent)
        # 调整窗体
        self.resize(500, 300)  # 主窗体宽高设置
        self.setWindowTitle("示例程序")  # 主窗体名称
        # 创建2个图像标签
        self.preImgLabel = QLabel("", self)
        self.preImgLabel.setGeometry(QRect(30, 30, 200, 200))
        self.preImgLabel.setStyleSheet("background-color: rgb(232, 232, 232);")
        self.preImgLabel.setScaledContents(True)
        self.aftImgLabel = QLabel("", self)
        self.aftImgLabel.setGeometry(QRect(270, 30, 200, 200))
        self.aftImgLabel.setStyleSheet("background-color: rgb(232, 232, 232);")
        self.aftImgLabel.setScaledContents(True)
        # 创建2个按钮组件
        self.chooseBtn = QPushButton("选择图片", self)
        self.chooseBtn.clicked.connect(self.choosePic)
        self.chooseBtn.setGeometry(QRect(170, 250, 60, 30))
        self.processBtn = QPushButton("图片处理", self)
        self.processBtn.clicked.connect(self.imgProcess)
        self.processBtn.setGeometry(QRect(270, 250, 60, 30))
        
        self.imgName = ''

    def choosePic(self):
        """选择图片"""
        pass
        
    def imgProcess(self):
        """图片处理"""
        pass
        self.aftImgLabel.setStyleSheet("border: 2px solid red")

if __name__ == "__main__":
    """程序主入口"""
    QCoreApplication.setAttribute(Qt.AA_EnableHighDpiScaling) # 设置屏幕分辨率自适应
    app = QApplication(sys.argv)  # 创建应用
    main = MainWindow()  # 创建主窗体
    main.show()          # 显示主窗体
    sys.exit(app.exec()) # 进入主窗体生命周期

上述脚本创建了一个主窗体，包括2个label组件、2个按钮组件，同时对两个按钮组件创建了对应的槽函数choosePic和imgProcess。

运行该脚本，效果如下图所示：
在这里插入图片描述
可以看到，使用PySide6来开发界面程序非常简单，代码量很少。

3.2 读取图像

下面完善main.py文件的代码，单击选择图片按钮可以浏览本地计算机里的图像，并且将图像显示到左侧图像面板中。

具体的，只需要修改choosePic函数即可：

def choosePic(self):
    """选择图片"""
    self.imgName, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)")
    if self.imgName == '':
        return
    pix = QPixmap(self.imgName)
    self.preImgLabel.setPixmap(pix)
    self.preImgLabel.setStyleSheet("border: 2px solid blue")

3.3 图像处理

这里我们将使用opencv完成图像gamma矫正，提升图像整体亮度，完整代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QPushButton, QLabel, QFileDialog
from PyQt5.QtCore import QRect,QCoreApplication,Qt
from PyQt5.QtGui import QPixmap,QImage
import cv2
import numpy as np


def adjust_gamma(image, gamma=1.0):
    '''gamma矫正'''
    invGamma = 1.0 / gamma
    table = np.array(
        [((i / 255.0) ** invGamma) * 255 for i in np.arange(0, 256)]
    ).astype("uint8")
    return cv2.LUT(image, table)


class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MainWindow, self).__init__(parent)
        # 调整窗体
        self.resize(500, 300)  # 主窗体宽高设置
        self.setWindowTitle("示例程序")  # 主窗体名称
        # 创建2个图像标签
        self.preImgLabel = QLabel("", self)
        self.preImgLabel.setGeometry(QRect(30, 30, 200, 200))
        self.preImgLabel.setStyleSheet("background-color: rgb(232, 232, 232);")
        self.preImgLabel.setScaledContents(True)
        self.aftImgLabel = QLabel("", self)
        self.aftImgLabel.setGeometry(QRect(270, 30, 200, 200))
        self.aftImgLabel.setStyleSheet("background-color: rgb(232, 232, 232);")
        self.aftImgLabel.setScaledContents(True)
        # 创建2个按钮组件
        self.chooseBtn = QPushButton("选择图片", self)
        self.chooseBtn.clicked.connect(self.choosePic)
        self.chooseBtn.setGeometry(QRect(170, 250, 60, 30))
        self.processBtn = QPushButton("图片处理", self)
        self.processBtn.clicked.connect(self.imgProcess)
        self.processBtn.setGeometry(QRect(270, 250, 60, 30))
        
        self.imgName = ''

    def choosePic(self):
        """选择图片"""
        self.imgName, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)")
        if self.imgName == '':
            return
        pix = QPixmap(self.imgName)
        self.preImgLabel.setPixmap(pix)
        self.preImgLabel.setStyleSheet("border: 2px solid blue")
        

    def imgProcess(self):
        """图片处理"""
        # 读取图像
        img = cv2.imread(self.imgName)  # OpenCV 读取图像
        if img is None:
            print('图像读取失败')
            return
        # gamma矫正
        img = adjust_gamma(img, gamma=1.8)
        # 转qt格式
        qtImg = QImage(img.data, img.shape[1], img.shape[0], QImage.Format_RGB888).rgbSwapped() 
        self.aftImgLabel.setPixmap((QPixmap.fromImage(qtImg)))  
        self.aftImgLabel.setStyleSheet("border: 2px solid red")


if __name__ == "__main__":
    """程序主入口"""
    QCoreApplication.setAttribute(Qt.AA_EnableHighDpiScaling) # 设置屏幕分辨率自适应
    app = QApplication(sys.argv)  # 创建应用
    main = MainWindow()  # 创建主窗体
    main.show()          # 显示主窗体
    sys.exit(app.exec()) # 进入主窗体生命周期

运行效果如本文开篇图片所示。

4、打包部署

我们最终希望交给用户是一个纯粹的exe可执行文件（可以包含一些dll之类的动态库或配置文件），用户不需要安装Python依赖，直接双击就可以运行展示。下面我们来实现最后的这个环节。

首选安装打包工具：

pip install pyinstaller auto-py-to-exe -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

在终端中运行：auto-py-to-exe，会自动打开浏览器，然后进入打包部署配置页面。对于本项目按照下图所示进行勾选即可：
在这里插入图片描述
最后单击执行即可。打包好的程序位于demo/output/main文件夹中，如下图所示：
在这里插入图片描述
其中main.exe就是最后的可执行程序，_internal就是该程序的依赖库。部署时将整个main文件夹拷贝到部署机器上运行即可。

部署运行时部分机器可能会出现下图所示错误：
在这里插入图片描述
这里只需要下载一个64位的api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll文件然后将其拷贝到输出目录的main/_internal文件夹下面即可。

5、小结

使用PyQT开发界面程序可以充分利用python简洁易用的特性，开发效率较高。缺点就是部署文件夹比较大，并且代码的安全性（版权）要比C++等弱一些。


http://www.niftyadmin.cn/n/5306799.html

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