PyQt5 Matplotlib图像嵌入 PyQt5实现将Matplotlib图像嵌入到Scoll Area中显示滚动条效果
胜天半月子 人气:0想了解PyQt5实现将Matplotlib图像嵌入到Scoll Area中显示滚动条效果的相关内容吗,胜天半月子在本文为您仔细讲解PyQt5 Matplotlib图像嵌入的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:PyQt5,Matplotlib图像嵌入,PyQt5,Matplotlib,滚动条,下面大家一起来学习吧。
前言
如题目所述,又是花费了两天的时间实现了该功能,本来今天下午有些心灰意冷,打算放弃嵌入到Scoll Area中的想法,但最后还是心里一紧,仔细梳理了一下逻辑,最终实现了功能
效果展示
注意:当你想实现一个子功能的时候,可以从新创建两个文件:
×××.ui文件(如上图效果展示是和我项目里的位置一样的)×××.py文件(用来实现功能)
截图
如上图所示,
红色框
里的文件是实现效果展示的所有源文件。但是文件夹testcode
是为了实现将Matplotlib图像嵌入到Scoll Area中所做的所有工作,稍后我会将参考资源
放入文章末尾
一、解决步骤
1.1 qt designer
设计ui文件,控件的位置需要和自己项目中控件的位置相同,以便功能实现后方便项目调用
保存为
testpiv.ui
文件
1.2 pycharm编写程序
直加看代码不懂得话,建议查看1.3中的参考文章,我实现该功能也是来源于这些
代码
import cv2 import os import sys import math from PyQt5 import QtCore from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.uic import loadUi import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt matplotlib.use("Qt5Agg") # 声明使用QT5 from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas matplotlib.use("Qt5Agg") # 声明使用QT5 from matplotlib.backends.backend_qt5agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar #创建一个matplotlib图形绘制类 class MyFigure(FigureCanvas): def __init__(self,width, height, dpi): # 创建一个Figure,该Figure为matplotlib下的Figure,不是matplotlib.pyplot下面的Figure self.fig = plt.figure(figsize=(width, height), dpi=dpi) # 在父类中激活Figure窗口,此句必不可少,否则不能显示图形 super(MyFigure,self).__init__(self.fig) # 调用Figure下面的add_subplot方法,类似于matplotlib.pyplot下面的subplot(1,1,1)方法 class scollarea_showpic(QMainWindow): def __init__(self, queryPath=None, samplePath=None,limit_value = None): super().__init__() self.queryPath = queryPath # 图库路径 self.samplePath = samplePath # 样本图片 self.limit_value = limit_value self.ui() plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 只有这样中文字体才可以显示 def ui(self): loadUi('./testpiv.ui', self) self.SIFT(self.queryPath,self.samplePath,self.limit_value) def getMatchNum(self,matches,ratio): '''返回特征点匹配数量和匹配掩码''' matchesMask=[[0,0] for i in range(len(matches))] matchNum=0 for i,(m,n) in enumerate(matches): if m.distance < ratio * n.distance: #将距离比率小于ratio的匹配点删选出来 matchesMask[i]=[1,0] matchNum+=1 return (matchNum,matchesMask) def SIFT(self,dirpath,picpath,limit_value): # path='F:/python/gradu_design/gra_des/' queryPath=dirpath #图库路径 samplePath=picpath #样本图片 comparisonImageList=[] #记录比较结果 #创建SIFT特征提取器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #创建FLANN匹配对象 """ FLANN是类似最近邻的快速匹配库 它会根据数据本身选择最合适的算法来处理数据 比其他搜索算法快10倍 """ FLANN_INDEX_KDTREE=0 indexParams=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE,trees=5) searchParams=dict(checks=50) flann=cv2.FlannBasedMatcher(indexParams,searchParams) sampleImage=cv2.imread(samplePath,0) kp1, des1 = sift.detectAndCompute(sampleImage, None) #提取样本图片的特征 for parent,dirnames,filenames in os.walk(queryPath): print('parent :',parent,' ','dirnames :',dirnames) for p in filenames: p=queryPath+p # print('pic file name :',p) queryImage=cv2.imread(p,0) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(queryImage, None) #提取比对图片的特征 matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2) #匹配特征点,为了删选匹配点,指定k为2,这样对样本图的每个特征点,返回两个匹配 (matchNum,matchesMask) = self.getMatchNum(matches,0.9) #通过比率条件,计算出匹配程度 matchRatio=matchNum*100/len(matches) drawParams=dict(matchColor=(0,255,0), singlePointColor=(255,0,0), matchesMask=matchesMask, flags=0) comparisonImage=cv2.drawMatchesKnn(sampleImage,kp1,queryImage,kp2,matches,None,**drawParams) comparisonImageList.append((comparisonImage,matchRatio)) #记录下结果 comparisonImageList.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) #按照匹配度排序 降序 new_comparisonImageList = comparisonImageList[:limit_value] count=len(new_comparisonImageList) column = 1 # 列 row = math.ceil(count/column) # 行 math.ceil: 函数返回大于或等于一个给定数字的最小整数 print('列:',column, ' ','行:',row) #绘图显示 F = MyFigure(width=10, height=10, dpi=100) # 500 * 400 for index,(image,ratio) in enumerate(new_comparisonImageList): F.axes = F.fig.add_subplot(row,column,index+1) F.axes.set_title('Similiarity %.2f%%' % ratio) plt.imshow(image) # 调整subplot之间的间隙大小 plt.subplots_adjust(hspace=0.2) self.figure = F.fig # FigureCanvas:画布 self.canvas = FigureCanvas(self.figure) # fig 有 canvas self.canvas.resize(self.picwidget.width(), 3000) # 画布大小 self.scrollArea = QScrollArea(self.picwidget) # picwidget上有scroll self.scrollArea.setFixedSize(self.picwidget.width(), self.picwidget.height()) self.scrollArea.setWidget(self.canvas) # widget上有scroll scroll有canvas self.nav = NavigationToolbar(self.canvas, self.picwidget) # 创建工具栏 self.setMinimumSize(self.width(), self.height()) self.setMaximumSize(self.width(), self.height()) self.setWindowTitle('Test') if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) queryPath='F:/python/gradu_design/gra_des/imges/' #图库路径 samplePath='F:/python/gradu_design/gra_des/imges/resized_logo1_1.jpg' #样本图片 main = scollarea_showpic(queryPath,samplePath,3) main.show() sys.exit(app.exec_())
下载地址
源码下载:test_scollarea.py
总结
从目前我的认知来讲,你想要实现的功能,基本上换一种思路、想法,都是可能会有解决方案的,只不过可能难度不同,你需要投入的精力不同。
结合本篇博客来说,从我产生这个想法来说,我一直在找资料,从一开始的简单搜索同一个内容到后面转变搜索思路,到最后梳理逻辑框架、代码,最后实现功能,此过程耗费的时间(两天多)不算长,但也不算短。中间的过程是煎熬的,几次试图想放弃,最后还是挺了过来,还是很开心的。
只要不放弃,你就可以!
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