PyQtGraph – Vista de imagen – Part 1

El módulo PyQtGraph es una biblioteca de interfaz de usuario y gráficos para Python que proporciona la funcionalidad comúnmente requerida en aplicaciones científicas y de diseño. Sus objetivos principales son proporcionar gráficos rápidos e interactivos para mostrar datos (gráficos, videos, etc.). Widget utilizado para mostrar y analizar datos de imágenes. Implementa muchas funciones, como mostrar datos de imágenes en 2D y 3D. Para datos 3D, se muestra un control deslizante del eje z que permite al usuario seleccionar qué cuadro se muestra. Muestra el histograma de los datos de la imagen con una región móvil que define los niveles oscuros/claros, el degradado editable proporciona una tabla de búsqueda de colores, el control deslizante del marco también se puede mover usando las teclas de flecha izquierda/derecha , así como pgpg , pgdn, home y end .

Las funciones básicas de análisis incluyen: 
1. ROI y gráfico incrustado para medir valores de imagen en fotogramas 
2. Normalización de imagen/sustracción de fondo
Podemos crear una vista de imagen con la ayuda del comando que se indica a continuación: 

# creating a pyqtgraph image view object
img = pg.ImageView()

Enfoque paso a paso:

  1. Importe los módulos pyqtgraph , pyqt5 y numpy .
  2. Crear clase de ventana principal .
  3. Cree un objeto de vista de imagen.
  4. Cree una imagen utilizando el filtro numpy y gaussiano del módulo pyqtgraph .
  5. Cree un mapa de color personalizado y configúrelo en la vista de imagen.
  6. Agregue la vista de video de imagen al diseño de cuadrícula con otros widgets.
  7. Configure el widget de diseño de cuadrícula como el widget central de la ventana principal.
     

A continuación se muestra la implementación basada en el enfoque anterior:

Python3

# import required modules
from PyQt5.QtWidgets import *
import sys
import numpy as np
import pyqtgraph as pg
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
from collections import namedtuple
 
 
 
# Main window class
class Window(QMainWindow):
 
    def __init__(self):
        super().__init__()
 
        # setting title
        self.setWindowTitle("PyQtGraph")
 
        # setting geometry
        self.setGeometry(100, 100, 600, 500)
 
        # icon
        icon = QIcon("skin.png")
 
        # setting icon to the window
        self.setWindowIcon(icon)
 
        # calling method
        self.UiComponents()
 
        # showing all the widgets
        self.show()
 
    # method for components
    def UiComponents(self):
 
        # creating a widget object
        widget = QWidget()
 
        # creating a label
        label = QLabel("Geeksforgeeks Image View")
 
        # setting minimum width
        label.setMinimumWidth(130)
 
        # making label do word wrap
        label.setWordWrap(True)
 
        # setting configuration options
        pg.setConfigOptions(antialias=True)
 
        # creating image view object
        imv = pg.ImageView()
 
        # Create random 3D data set with noisy signals
        img = pg.gaussianFilter(np.random.normal(
            size=(200, 200)), (5, 5)) * 20 + 100
 
        # setting new axis to image
        img = img[np.newaxis, :, :]
 
        # decay data
        decay = np.exp(-np.linspace(0, 0.3, 100))[:, np.newaxis, np.newaxis]
 
        # random data
        data = np.random.normal(size=(100, 200, 200))
        data += img * decay
        data += 2
 
        # adding time-varying signal
        sig = np.zeros(data.shape[0])
        sig[30:] += np.exp(-np.linspace(1, 10, 70))
        sig[40:] += np.exp(-np.linspace(1, 10, 60))
        sig[70:] += np.exp(-np.linspace(1, 10, 30))
 
        sig = sig[:, np.newaxis, np.newaxis] * 3
        data[:, 50:60, 30:40] += sig
 
        # Displaying the data and assign each frame a time value from 1.0 to 3.0
        imv.setImage(data, xvals=np.linspace(1., 3., data.shape[0]))
 
        # Set a custom color map
        colors = [
            (0, 0, 0),
            (45, 5, 61),
            (84, 42, 55),
            (150, 87, 60),
            (208, 171, 141),
            (255, 255, 255)
        ]
 
        # color map
        cmap = pg.ColorMap(pos=np.linspace(0.0, 1.0, 6), color=colors)
 
        # setting color map to the image view
        imv.setColorMap(cmap)
 
        # Creating a grid layout
        layout = QGridLayout()
 
        # minimum width value of the label
        label.setFixedWidth(130)
 
        # setting this layout to the widget
        widget.setLayout(layout)
 
        # adding label in the layout
        layout.addWidget(label, 1, 0)
 
        # plot window goes on right side, spanning 3 rows
        layout.addWidget(imv, 0, 1, 3, 1)
 
        # setting this widget as central widget of the main window
        self.setCentralWidget(widget)
 
 
         
# Driver Code
 
# create pyqt5 app
App = QApplication(sys.argv)
 
# create the instance of our Window
window = Window()
 
# start the app
sys.exit(App.exec())

Producción:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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