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    PyQt5实现将Matplotlib图像嵌入到Scoll Area中显示滚动条效果

    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!

    以上就是PyQt5实现将Matplotlib图像嵌入到Scoll Area中显示滚动条效果的详细内容,更多关于PyQt5 Matplotlib图像嵌入的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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