门户网站建设招标文件,网站制作推广方案,网站开发微信授权登录,大数据平台设计文章目录 1. 关键问题描述2. 通过OpenCV读取视频/打开摄像头抓取视频3. 通过PyQt 中的 QTimer定时器实现视频播放4. PyQt 视频播放器实现代码参考文献 1. 关键问题描述
在前面的文章中已经分享了pyqt制作图像处理工具的文章#xff0c;也知道pyqt通过使用label控件显示图像的… 文章目录 1. 关键问题描述2. 通过OpenCV读取视频/打开摄像头抓取视频3. 通过PyQt 中的 QTimer定时器实现视频播放4. PyQt 视频播放器实现代码参考文献 1. 关键问题描述
在前面的文章中已经分享了pyqt制作图像处理工具的文章也知道pyqt通过使用label控件显示图像的方式。在此对于视频的显示其本质上一帧一帧的图像因此也可以使用同样的方式对其显示。但是有两个关键的问题需要解决也即 a. 如何读取视频/或通过摄像头抓取视频 b. 如果连续显示视频图像且不会造成界面假死
2. 通过OpenCV读取视频/打开摄像头抓取视频
主要函数
cv.VideoCapture.isOpened()检查视频捕获是否初始化成功
cv.VideoCapture.read()捕获视频文件、视频流或捕获的视频设备
cv.VideoCapture.release()关闭视频文件或设备释放对象
cv.VideoWriter.release()关闭视频写入释放对象抓取视频
import cv2
import timecap cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 使用cv2.CAP_DSHOW后启动快但帧率慢了
cap.set(6, cv2.VideoWriter.fourcc(M, J, P, G))
# cap.set(6, cv2.VideoWriter.fourcc(Y, U, V, 2))# 使用cv2.CAP_DSHOW后大小为640
cap.set(3, 2560) # 640 1280 1920 2560# 宽
# cap.set(4, 720) # 720 1080 # 高
# cap.set(5, 60) # 帧数
# cap.set(10, 150) # 亮度
# cap.set(14, 150) # 增益
# cap.set(11, 90) # 对比度
# cap.set(15, 150) # 曝光print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))num 0
start time.time()
fps 0
while(True):ret, frame cap.read()num num 1frame cv2.flip(frame, 1)# frame beauty_face(frame)if (time.time() - start) 1:fps num / (time.time() - start)fps str(round(fps, 2))num 0start time.time()cv2.putText(frame, FPS: fps, (20, 20), 1, 1.5, (255, 255, 255), 2)cv2.imshow(DST, frame)stop time.time()elapsed stop - start# print(time, elapsed)if 1 elapsed 1.5:print(time, elapsed)print(frame num:, num)if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q):break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()读取视频
import cv2 as cvif __name__ __main__:# 创建视频读取/捕获对象vedioRead ../images/test.mp4 # 读取视频文件的路径capRead cv.VideoCapture(vedioRead) # 实例化 VideoCapture 类# 读取视频文件frameNum 0 # 视频帧数初值while capRead.isOpened(): # 检查视频捕获是否成功ret, frame capRead.read() # 读取下一帧视频图像if ret is True:cv.imshow(vedioRead, frame) # 播放视频图像if cv.waitKey(1) 0xFF ord(q): # 按 q 退出breakelse:print(Cant receive frame at frameNum {}.format(frameNum))breakcapRead.release() # 关闭读取视频文件capWrite.release() # 关闭视频写入对象cv.destroyAllWindows() # 关闭显示窗口3. 通过PyQt 中的 QTimer定时器实现视频播放
使用 OpenCV 对视频文件进行解码获得图像帧以后可以使用 QTime 定时器来控制 QLabel 控件中的图像更新实现视频播放。 PyQt5 中的 QTimer类提供了重复的和单次的定时器为计时器提供了高级编程接口。 要使用定时器需要先创建一个QTimer实例将定时器的timeout信号连接到相应的槽函数并调用start()定时器就会以设定的间隔发出timeout信号。
QTimer类中的常用方法
start(milliseconds)启动或重新启动定时器时间间隔为毫秒。如果定时器已经运行它将被停止并重新启动。如果singleShot信号为真定时器将仅被激活一次。 stop()停止定时器
QTimer类中的常用信号 singleShot在给定的时间间隔后调用一个槽函数时发射此信号。 timeout当定时器超时时发射此信号。
注意可以设置槽函数的执行次数默认为定时器开启后周期性调用槽函数。如果设置了setSingleShot(True)则槽函数仅执行一次。
关键代码
# 初始化定时器并绑定触发信号
self.timerCam QtCore.QTimer() # 定时器毫秒
self.timerCam.timeout.connect(self.refreshFrame) # 计时器结束时调用槽函数刷新当前帧# 开始定时
if self.cap.isOpened(): # 检查视频捕获是否成功self.timerCam.start(20) # 设置计时间隔并启动定时结束将触发刷新当前帧
# 暂停播放
self.timerCam.blockSignals(True) # 信号阻塞暂停定时器
# 继续播放
self.timerCam.blockSignals(False) # 取消信号阻塞恢复定时器4. PyQt 视频播放器实现代码
import os
import sys
import cv2 as cv
import numpy as np
from PyQt5 import QtCore
from PyQt5.QtCore import QObject, pyqtSignal, QPoint, QRect, qDebug, Qt
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *
from ui_VideoProV1 import Ui_MainWindow # 导入 uiDemo8.py 中的 Ui_MainWindow 界面类class MyMainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow): # 继承 QMainWindow 类和 Ui_MainWindow 界面类def __init__(self, parentNone):super(MyMainWindow, self).__init__(parent) # 初始化父类self.setupUi(self) # 继承 Ui_MainWindow 界面类self.timerCam QtCore.QTimer() # 定时器毫秒self.cap Noneself.frameNum 1 # 视频帧数初值self.edge_flag Falseself.smooth_flag False# 添加可点击执行的菜单self.menu_file QMenu(文件, self)temp self.menuBar()temp.addMenu(self.menu_file)t self.menu_fileself.action_open QAction(打开, self)self.action_open.triggered.connect(self.openVideo)t.addAction(self.action_open)self.action_save QAction(保存, self)t.addAction(self.action_save)t.addAction(其他)self.mTest QAction(帮助, self)self.mTest.triggered.connect(self.trigger_actHelp)temp self.menuBar()temp.addAction(self.mTest)self.action_close QAction(退出, self)self.action_close.triggered.connect(self.close)temp self.menuBar()temp.addAction(self.action_close)## # 菜单栏self.action_save.triggered.connect(self.saveSlot) # 连接并执行 openSlot 子程序# 通过 connect 建立信号/槽连接点击按钮事件发射 triggered 信号执行相应的子程序 click_pushButtonself.pushButton.clicked.connect(self.openVideo)self.pushButton_2.clicked.connect(self.playVideo)self.pushButton_3.clicked.connect(self.pauseVideo)self.pushButton_4.clicked.connect(self.click_pushButton_5) # # 按钮触发边缘检测self.pushButton_5.clicked.connect(self.click_pushButton_6) # 点击 # 按钮触发双边self.timerCam.timeout.connect(self.refreshFrame) # 计时器结束时调用槽函数刷新当前帧# 初始化self.frame np.ndarray(())self.videoPath testself.textEdit_log.append(欢迎回来)returndef openVideo(self): # 读取视频文件点击 pushButton_1 触发try:self.videoPath, _ QFileDialog.getOpenFileName(self, Open Video, ../images/, *.mp4 *.avi *.flv)print(Open Video: , self.videoPath)except:print(Open video failed.)returndef playVideo(self): # 播放视频文件点击 pushButton_2 触发if self.timerCam.isActive() False:if self.videoPath.endswith((avi, mp4)):self.cap cv.VideoCapture(self.videoPath)self.textEdit_log.append(open video successfully)else:self.cap cv.VideoCapture(0)self.textEdit_log.append(open camera successfully)if self.cap.isOpened(): # 检查视频捕获是否成功self.timerCam.start(20) # 设置计时间隔并启动定时结束将触发刷新当前帧else: #self.timerCam.stop() # 停止定时器self.cap.release() # 关闭读取视频文件self.label_1.clear() # 清除显示内容returndef pauseVideo(self):self.timerCam.blockSignals(False) # 取消信号阻塞恢复定时器if self.timerCam.isActive() and self.frameNum % 2 1:self.timerCam.blockSignals(True) # 信号阻塞暂停定时器self.pushButton_3.setText(继续) # 点击继续恢复播放print(信号阻塞暂停播放。, self.frameNum)self.textEdit_log.append(信号阻塞暂停播放。 str(self.frameNum))else:self.pushButton_3.setText(暂停) # 点击暂停暂停播放print(取消阻塞恢复播放。, self.frameNum)self.textEdit_log.append(取消阻塞恢复播放。 str(self.frameNum))self.frameNum self.frameNum 1def refreshFrame(self): # 刷新视频图像ret, self.frame self.cap.read() # 读取下一帧视频图像self.frame cv.flip(self.frame, 1)if self.smooth_flag:self.frame cv.bilateralFilter(self.frame, 15, 30, 40, None)if self.edge_flag:# self.frame cv.Canny(self.frame, 10, 60)self.frame self.apply_heat_effect(self.frame)qImg self.cvToQImage(self.frame) # OpenCV 转为 PyQt 图像格式self.label_1.setScaledContents(True)self.label_1.setPixmap((QPixmap.fromImage(qImg))) # 加载 PyQt 图像# self.frameNum self.frameNum 1# print(视频帧数, self.frameNum)returndef cvToQImage(self, image):if image.dtype np.uint8:channels 1 if len(image.shape) 2 else image.shape[2]if channels 3:qImg QImage(image, image.shape[1], image.shape[0], image.strides[0], QImage.Format_RGB888)return qImg.rgbSwapped()elif channels 1:qImg QImage(image, image.shape[1], image.shape[0], image.strides[0], QImage.Format_Indexed8)return qImgelse:QtCore.qDebug(ERROR: numpy.ndarray could not be converted to QImage. Channels %d % image.shape[2])return QImage()def click_pushButton_5(self):if self.edge_flag:self.edge_flag Falseself.textEdit_log.append(close edge mode successfully)else:self.edge_flag Trueself.textEdit_log.append(open edge mode successfully)returndef click_pushButton_6(self):if self.smooth_flag:self.smooth_flag Falseself.textEdit_log.append(close smooth mode successfully)else:self.smooth_flag Trueself.textEdit_log.append(open smooth mode successfully)returndef saveSlot(self): # 保存图像文件# 选择存储文件 dialogtry:fileName, tmp QFileDialog.getSaveFileName(self, Save Image, ../images/, *.png; *.jpg; *.tif)if self.frame.size 1:return# OpenCV 写入图像文件ret cv.imwrite(fileName, self.frame)if ret:print(fileName, self.frame.shape)except:print(save failed.)returndef cvToQImage(self, image):# 8-bits unsigned, NO. OF CHANNELS1if image.dtype np.uint8:channels 1 if len(image.shape) 2 else image.shape[2]if channels 3: # CV_8UC3# Create QImage with same dimensions as input MatqImg QImage(image, image.shape[1], image.shape[0], image.strides[0], QImage.Format_RGB888)return qImg.rgbSwapped()elif channels 1:# Create QImage with same dimensions as input MatqImg QImage(image, image.shape[1], image.shape[0], image.strides[0], QImage.Format_Indexed8)return qImgelse:qDebug(ERROR: numpy.ndarray could not be converted to QImage. Channels %d % image.shape[2])return QImage()def qPixmapToCV(self, qPixmap): # PyQt图像 转换为 OpenCV图像qImg qPixmap.toImage() # QPixmap 转换为 QImageshape (qImg.height(), qImg.bytesPerLine() * 8 // qImg.depth())shape (4,)ptr qImg.bits()ptr.setsize(qImg.byteCount())image np.array(ptr, dtypenp.uint8).reshape(shape) # 定义 OpenCV 图像image image[..., :3]return imagedef trigger_actHelp(self): # 动作 actHelp 触发QMessageBox.about(self, About, 打开视频或摄像头 v1.0)returndef closeEvent(self):self.timerCam.stop() # 停止定时器self.cap.release() # 关闭读取视频文件self.label_1.clear() # 清除显示内容if __name__ __main__:app QApplication(sys.argv)myWin MyMainWindow()myWin.show()sys.exit(app.exec_())参考文献
[1] OpenCV-PyQT项目实战9项目案例04视频播放
