给我一个self.refreshShow(self.img1, self.label_1) # 刷新显示方法

时间: 2024-03-01 14:53:21 浏览: 24
好的,这里是一个`refreshShow`方法的代码示例: ```python def refreshShow(self, img, label): # 将图像转换为Qt图像 qImg = QImage(img.data, img.shape[1], img.shape[0], img.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 将Qt图像显示在标签上 label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg)) # 调整标签大小以适应图像 label.adjustSize() ``` 在这个例子中,`refreshShow`方法接受两个参数:`img`和`label`。`img`是一个Numpy数组,表示要显示的图像,`label`是一个Qt标签,表示要将图像显示在哪个标签上。 方法首先将Numpy数组转换为Qt图像,然后将该图像显示在标签上,并调整标签的大小以适应图像。你可以根据你的需求修改这个方法。
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解释一下下面这段代码 def click_pushButton_3(self): # 点击 pushButton_3 触发 框选图像 print("pushButton_3") self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320)) hImg, wImg = self.img1.shape[:2] wLabel = self.label_1.width() hLabel = self.label_1.height() x0 = self.label_1.x0 * wImg // wLabel y0 = self.label_1.y0 * hImg // hLabel x1 = self.label_1.x1 * wImg // wLabel y1 = self.label_1.y1 * hImg // hLabel print("hImg,wImg=({},{}), x1,y1=({},{})".format(hImg, wImg, hLabel, wLabel)) print("x0,y0=({},{}), x1,y1=({},{})".format(x0, y0, x1, y1)) self.img2 = np.zeros((self.img1.shape), np.uint8) self.img2[y0:y1, x0:x1, :] = self.img1[y0:y1, x0:x1, :] print(self.img2.shape) self.refreshShow(self.img2, self.label_2) # 刷新显示 return

这是一个使用PyQt5库实现的GUI程序中的一个按钮点击事件的处理函数。具体来说,这个函数是用来实现框选图像的功能的。 函数中的第一行注释解释了这个函数的作用,即点击pushButton_3按钮时,触发框选图像功能。 接下来这个函数会打印出"pushButton_3",以便我们确认这个函数已经被正确调用。然后,它会重新设置label_1的大小和位置,以确保它的大小和位置适合框选。 然后,函数通过获取img1的高度和宽度,以及label_1的高度和宽度,计算出框选区域的坐标。这个坐标是相对于img1的,而不是相对于label_1的。 接下来,函数创建了一个和img1大小相同的黑色图像img2。然后,它将img1中框选的区域复制到img2中。 最后,函数调用refreshShow函数将img2刷新到label_2中,并返回。

解释下 self.label_img.setScaledContents(True)

`self.label_img` 是一个 QLabel 对象,而 `setScaledContents(True)` 是 QLabel 的一个方法。这个方法的作用是启用或禁用 QLabel 对象的自适应大小调整功能。 当启用自适应大小调整功能时,该对象会根据其父控件的大小来自动调整自身的大小,以保证显示内容的完整性。而当禁用自适应大小调整功能时,对象的大小将保持不变,不受父控件大小的影响。 在这个例子中,`self.label_img.setScaledContents(True)` 的作用是启用 `self.label_img` 的自适应大小调整功能,以保证图像能够自适应地显示在 `self.label_img` 中,而不会被截断或者缩放变形。这对于图像显示控件来说非常重要,因为图像的大小和比例往往是不固定的,需要根据实际情况进行调整。

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import sys import os import time from PyQt5 import QtGui #重新导入 from PyQt5 import QtCore #重新导入 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * #导入的外面 from PyQt5.QtWidgets import * import cv2 # 方法二 class picShow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) # 方法一 # self.picMap = QtGui.QPixmap("img0.jpg") # self.label.setGeometry(QtCore.QRect(40, 40, 960, 560)) # 修改大小 # self.label.setPixmap(self.picMap) # 方法二(常用) self.n = 0 self.timer = QTimer(self) # 创建QT计时器 self.timer.timeout.connect(self.timer_pic) # 链接计时器触发函数 self.timer.start(1000) # 设置轮播间隔,里面单位是毫秒 self.dir_path = r"E:\pycharm\new_subject\image/" # r用来确保斜杠转义问题,最后的/一定要带上 self.file_list = os.listdir(self.dir_path) # print(file_list) def timer_pic(self): self.n += 1 # 调用函数实现自增 if self.n >= len(self.file_list): # 回退索引,轮播效果 self.n = 0 image_name = self.dir_path + self.file_list[self.n] url = image_name pic_image = cv2.imread(url) pic_image = cv2.cvtColor(pic_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width*3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width/self.label.width(), height/self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = picShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())每一行是什么意思?

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk import pytesseract class App: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("图像文字识别") self.master.geometry("600x400") self.path = "" self.text = "" self.label_title = tk.Label(self.master, text="请选择图片文件", font=("宋体", 20)) self.label_title.pack(pady=20) self.button_choose_file = tk.Button(self.master, text="选择图片", command=self.choose_file) self.button_choose_file.pack(pady=10) self.label_image = tk.Label(self.master) self.label_image.pack(pady=10) self.button_recognize = tk.Button(self.master, text="开始识别", command=self.recognize) self.button_recognize.pack(pady=10) self.textbox_result = tk.Text(self.master, font=("宋体", 14)) self.textbox_result.pack(pady=10) def choose_file(self): self.path = filedialog.askopenfilename(title="选择图片", filetypes=[("Image Files", "*.jpg *.png *.jpeg")]) self.label_title.configure(text="已选择图片:" + self.path) # 显示选择的图片 if self.path: img = Image.open(self.path) img = img.resize((300, 300)) img_tk = ImageTk.PhotoImage(img) self.label_image.configure(image=img_tk) self.label_image.image = img_tk def recognize(self): if self.path: # 调用pytesseract识别文字 self.text = pytesseract.image_to_string(Image.open(self.path), lang="eng+chi_sim") # 显示识别结果 self.textbox_result.delete('1.0', tk.END) self.textbox_result.insert(tk.END, self.text) else: self.label_title.configure(text="请选择图片文件!") root = tk.Tk() app = App(root) root.mainloop()上述代码的算法对比分析怎么写

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