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介绍多种PyQT5的界面元素与它们的事件响应

OpenCV学堂 来源:OpenCV开发者联盟 2023-02-06 10:32 次阅读

本文将会把OpenCV-Python中人脸检测算法模型推理时相关的参数全部界面化,实现用户从界面选择文件,完成人脸检测操作。

这过程中主要借助了已经介绍的这些组件元素。设计好的界面如下图:

ce662998-a498-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

选择一张图像或者视频文件之后,点击【运行】按钮,执行如下:

ce80bcf4-a498-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

ceb7f642-a498-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

人脸检测界面程序

程序实现从界面传参到算法执行更新界面显示的整个流程,其中人脸检测相关OpenCV代码实现可以参考这里:

https://www.bilibili.com/video/BV1hM4y1M7vQ/
界面构建的UI类代码如下:
  1fromPyQt5importQtWidgets,QtCore,QtGui
  2importsys
  3importcv2ascv
  4
  5
  6classFaceDetectDemoPanel(QtWidgets.QWidget):
  7def__init__(self,parent=None):
  8super().__init__(parent)
  9#文本标签
 10self.weight_file_path=QtWidgets.QLineEdit()
 11self.weight_file_path.setMinimumWidth(150)
 12self.weight_file_path.setEnabled(False)
 13self.weight_file_path.setText("D:/projects/face_detector/opencv_face_detector_uint8.pb")
 14self.config_file_path=QtWidgets.QLineEdit()
 15self.config_file_path.setMinimumWidth(150)
 16self.config_file_path.setEnabled(False)
 17self.config_file_path.setText("D:/projects/face_detector/opencv_face_detector.pbtxt")
 18self.weight_select_btn=QtWidgets.QPushButton("浏览...")
 19self.config_file_btn=QtWidgets.QPushButton("浏览...")
 20hbox_layout1=QtWidgets.QHBoxLayout()
 21hbox_layout1.addWidget(QtWidgets.QLabel("权重:"))
 22hbox_layout1.addWidget(self.weight_file_path)
 23hbox_layout1.addWidget(self.weight_select_btn)
 24hbox_layout1.addWidget(QtWidgets.QLabel("配置:"))
 25hbox_layout1.addWidget(self.config_file_path)
 26hbox_layout1.addWidget(self.config_file_btn)
 27
 28panel1=QtWidgets.QGroupBox("模型")
 29panel1.setLayout(hbox_layout1)
 30
 31self.spinbox1=QtWidgets.QDoubleSpinBox()
 32self.spinbox1.setRange(0.0,1.0)
 33self.spinbox1.setSingleStep(0.01)
 34self.spinbox1.setValue(0.25)
 35self.fps_chkbox=QtWidgets.QCheckBox("显示FPS")
 36self.score_chkbox=QtWidgets.QCheckBox("显示置信")
 37self.fps_chkbox.setChecked(True)
 38self.score_chkbox.setChecked(True)
 39
 40hbox_layout2=QtWidgets.QHBoxLayout()
 41hbox_layout2.addWidget(self.fps_chkbox)
 42hbox_layout2.addWidget(self.score_chkbox)
 43hbox_layout2.addWidget(QtWidgets.QLabel("置信阈值:"))
 44hbox_layout2.addWidget(self.spinbox1)
 45
 46panel2=QtWidgets.QGroupBox("参数与显示")
 47panel2.setLayout(hbox_layout2)
 48
 49self.rbtn1=QtWidgets.QRadioButton("图像")
 50self.rbtn2=QtWidgets.QRadioButton("视频")
 51self.rbtn3=QtWidgets.QRadioButton("WebCam")
 52self.rbtn1.setChecked(True)
 53self.image_file_path=QtWidgets.QLineEdit()
 54self.image_file_path.setEnabled(False)
 55self.browser_btn=QtWidgets.QPushButton("选择...")
 56
 57hbox_layout3=QtWidgets.QHBoxLayout()
 58hbox_layout3.addWidget(self.rbtn1)
 59hbox_layout3.addWidget(self.rbtn2)
 60hbox_layout3.addWidget(self.rbtn3)
 61hbox_layout3.addWidget(QtWidgets.QLabel("文件路径:"))
 62hbox_layout3.addWidget(self.image_file_path)
 63hbox_layout3.addWidget(self.browser_btn)
 64
 65panel3=QtWidgets.QGroupBox("数据源")
 66panel3.setLayout(hbox_layout3)
 67
 68panel4=QtWidgets.QWidget()
 69vbox_layout4=QtWidgets.QVBoxLayout()
 70vbox_layout4.addWidget(panel1)
 71vbox_layout4.addWidget(panel2)
 72vbox_layout4.addWidget(panel3)
 73panel4.setLayout(vbox_layout4)
 74
 75#输入文本框
 76self.label=QtWidgets.QLabel()
 77pixmap=QtGui.QPixmap("images/16.jpg")
 78pix=pixmap.scaled(QtCore.QSize(620,500),QtCore.Qt.KeepAspectRatio)
 79self.label.setPixmap(pix)
 80self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
 81self.label.setStyleSheet("background-color:black;color:green")
 82
 83self.run_btn=QtWidgets.QPushButton("运行")
 84self.run_btn.setMaximumWidth(100)
 85
 86#添加到布局管理器中
 87vbox_layout=QtWidgets.QVBoxLayout()
 88vbox_layout.addWidget(panel4)
 89vbox_layout.addWidget(self.run_btn)
 90vbox_layout.addWidget(self.label)
 91vbox_layout.addStretch(1)
 92
 93#面板容器
 94self.setLayout(vbox_layout)
 95
 96#setuplistener
 97self.weight_select_btn.clicked.connect(self.on_weight_select)
 98self.config_file_btn.clicked.connect(self.on_config_select)
 99self.browser_btn.clicked.connect(self.on_image_select)
100
101#setuplistener
102self.rbtn1.toggled.connect(self.on_select_changed)
103self.rbtn2.toggled.connect(self.on_select_changed)
104self.rbtn3.toggled.connect(self.on_select_changed)
105
106self.run_btn.clicked.connect(self.on_face_detect)

总结

本文主要是演示了PyQT5的常见组件综合运用与OpenCV人脸检测算法与PyQT5界面库的结合开发,实现简单的人脸检测界面程序。






审核编辑:刘清

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原文标题:PyQT5开发之构建参数化的人脸检测界面

文章出处:【微信号:CVSCHOOL,微信公众号:OpenCV学堂】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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