PyQt5 画图板
次要技术
- PyQt5
- qtDesigner
- openCV
次要性能
绘画
- 画笔
- 油漆桶
- 直线
- 矩形
- 椭圆
- 橡皮擦
图片解决
- 旋转、翻转
- 亮度、饱和度、对比度、色调调节
- 灰度化
- 二值化
- 反相（反色）
- 浮雕
- 边缘检测
- 含糊
- 锐化
具体代码
github仓库
实现过程遇到的问题
在pycharm上应用qtDesigner
配置qtDesigner
配置UIC
参考 Mac下pycharm+qtdesigner环境搭建
绘图时图像不能留存或重影问题
采取双缓冲绘图办法
咱们再增加一个辅助画布，如果正在绘图，也就是鼠标按键还没有开释的时候，就在这个辅助画布上绘图，只有当鼠标按键开释的时候，才在真正的画布上绘图
参考2D绘图（八）双缓冲绘图
油漆桶Flood Fill算法问题
泛洪算法—Flood Fill，用于确定连贯到多维数组中给定节点的区域。
基本原理就是从一个像素点登程，以此向周边的像素点裁减着色，直到图形的边界。
实现办法包含传统递归形式dfs、bfs和描述线算法(Scanline Fill)等
在QImage上实现效率很低，因为getPixel操作很慢，能够进一步优化
def getPixel(x,y,pixels,w): i = (x + (y * w)) * 4 return pixels[i:i + 3]# 油漆桶def floodFill(image,pos): fillPositions = [] w, h = image.width(), image.height() pixels = image.bits().asstring(w * h * 4) targetColor = getPixel(pos.x(), pos.y(), pixels, w) haveSeen = set() queue = [(pos.x(), pos.y())] while queue: x, y = queue.pop() if getPixel(x, y,pixels,w) == targetColor: fillPositions.append((x,y)) queue.extend(getCardinalPoints(haveSeen, (x, y),w,h)) return fillPositionsdef getCardinalPoints(haveSeen, centerPos,w,h): points = [] cx, cy = centerPos for x, y in [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]: xx, yy = cx + x, cy + y if (xx >= 0 and xx < w and yy >= 0 and yy < h and (xx, yy) not in haveSeen): points.append((xx, yy)) haveSeen.add((xx, yy)) return points参考Implementing QPainter flood fill in PyQt5/PySide
图像宰割经典算法--《泛洪算法》（Flood Fill)
Mac上pyqt5 与 cv库抵触问题
问题You might be loading **two sets of Qt binaries** into the same process
删除原有的opencv
pip3 uninstall opencv-python
装置opencv–headless版本
pip3 install opencv-contrib-python-headless
参考Mac下应用opencv与pyqt发生冲突
pyqt QImage 与opencv MAT格局转化问题
在应用opencv过程中须要传入QImage对象进行解决
QImage转化成opencv下的 MAT(numpy ndarray) 对象
def CvMatToQImage(cvMat): if len(cvMat.shape) == 2: rows, columns = cvMat.shape bytesPerLine = columns return QImage(cvMat.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_Indexed8) else: rows, columns, channels = cvMat.shape bytesPerLine = channels * columns return QImage(cvMat.data, columns, rows, bytesPerLine, QImage.Format_RGBA8888)MAT(numpy ndarray) 转QImage
def QImageToCvMat(incomingImage): incomingImage = incomingImage.convertToFormat(QImage.Format_RGBA8888) width = incomingImage.width() height = incomingImage.height() ptr = incomingImage.bits() ptr.setsize(height * width * 4) arr = np.frombuffer(ptr, np.uint8).reshape((height, width, 4)) return arr参考Python 中如何将 Pyqt5 下的 QImage 对象转换成 PIL image 或 opencv MAT (numpy ndarray) 对象
成果预览
绘画
油漆桶成果
图像处理局部展现
原图
亮度调节
色调调节
反相
灰度化
二值化
边缘检测
局部参考
https://www.cnblogs.com/lfri/p/10599420.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_43444349/article/details/106602543
https://www.pianshen.com/article/172962944/
https://blog.csdn.net/lzwarhang/article/details/93209166