pyqt 视频流同时生成带横坐标的直方图
时间: 2023-10-24 19:30:31 浏览: 43
要实现这个功能,你需要使用OpenCV来捕获视频流,并使用PyQtGraph来生成带横坐标的直方图。
首先,你需要安装OpenCV和PyQtGraph库。你可以使用下面的命令来安装它们:
```
pip install opencv-python
pip install pyqtgraph
```
然后,你需要编写一个PyQt的GUI应用程序,用于显示视频流和直方图。以下是一个简单的示例程序:
```python
import cv2
import numpy as np
import pyqtgraph as pg
from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QGraphicsScene, QGraphicsPixmapItem, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget
class VideoHistogram(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
# 创建视频捕获对象
self.cap = cv2.VideoCapture(0)
# 创建PyQt图形界面
self.setup_ui()
# 创建定时器
self.timer = QTimer()
self.timer.timeout.connect(self.update_frame)
self.timer.start(50)
def setup_ui(self):
# 创建主窗口
self.setWindowTitle("Video Histogram")
self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
# 创建PyQt图形场景和项目
self.scene = QGraphicsScene(self)
self.view = pg.GraphicsView(self.scene)
self.view.setRenderHint(QPixmap.Antialiasing)
self.view.setRenderHint(QImage.Antialiasing)
self.view.setRenderHint(QPainter.Antialiasing)
self.view.setRenderHint(QPainter.SmoothPixmapTransform)
self.view.setRenderHint(QPainter.TextAntialiasing)
# 创建PyQt布局
layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(self.view)
# 创建PyQt小部件
widget = QWidget()
widget.setLayout(layout)
self.setCentralWidget(widget)
# 创建PyQt直方图
self.hist_item = pg.PlotItem(title="Histogram")
self.hist_item.setLabel('left', 'Count')
self.hist_item.setLabel('bottom', 'Intensity')
self.hist_item.setXRange(0, 255, padding=0)
self.hist_item.setYRange(0, 5000, padding=0)
self.hist_item.addLegend()
self.hist_item.showGrid(True, True)
self.hist_item.plot([], [], fillLevel=0, brush=(0, 0, 255, 150), name="Red")
self.hist_item.plot([], [], fillLevel=0, brush=(0, 255, 0, 150), name="Green")
self.hist_item.plot([], [], fillLevel=0, brush=(255, 0, 0, 150), name="Blue")
# 添加PyQt直方图到图形场景
self.scene.addItem(self.hist_item)
def update_frame(self):
# 从视频捕获对象中读取一帧图像
ret, frame = self.cap.read()
if ret:
# 将图像转换为RGB格式
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(frame.flatten(), 256, [0, 256])
hist_r, bins_r = np.histogram(frame[:, :, 0].flatten(), 256, [0, 256])
hist_g, bins_g = np.histogram(frame[:, :, 1].flatten(), 256, [0, 256])
hist_b, bins_b = np.histogram(frame[:, :, 2].flatten(), 256, [0, 256])
# 更新PyQt直方图
self.hist_item.plot(bins[:-1], hist_r, stepMode=True, fillLevel=0, brush=(255, 0, 0, 150), name="Red")
self.hist_item.plot(bins[:-1], hist_g, stepMode=True, fillLevel=0, brush=(0, 255, 0, 150), name="Green")
self.hist_item.plot(bins[:-1], hist_b, stepMode=True, fillLevel=0, brush=(0, 0, 255, 150), name="Blue")
# 将图像转换为PyQt图像
qimage = QImage(frame.data, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
# 将PyQt图像添加到图形场景
pixmap = QPixmap(qimage)
self.scene.clear()
item = QGraphicsPixmapItem(pixmap)
self.scene.addItem(item)
def closeEvent(self, event):
# 停止定时器
self.timer.stop()
# 释放视频捕获对象
self.cap.release()
if __name__ == '__main__':
app = QApplication([])
window = VideoHistogram()
window.show()
app.exec_()
```
该程序使用OpenCV库从默认的摄像头捕获视频流,并将每帧图像转换为PyQt图像,然后将其添加到PyQt图形场景中。同时,它还计算每个颜色通道的直方图,并使用PyQtGraph库在图形场景中绘制带有横坐标的直方图。最后,程序使用PyQt库创建一个主窗口,并将图形视图添加到其中。
注意:该程序只是一个简单的示例,你可能需要根据自己的需求进行修改和优化。