En este artículo, veremos cómo podemos realizar análisis de imágenes comunes utilizando el módulo PyQtGraph en Python. PyQtGraph es una biblioteca de interfaz de usuario y gráficos para Python que proporciona la funcionalidad comúnmente requerida en el diseño y las aplicaciones científicas. Sus objetivos principales son proporcionar gráficos rápidos e interactivos para mostrar datos (gráficos, videos, etc.) y el segundo es proporcionar herramientas para ayudar en el desarrollo rápido de aplicaciones (por ejemplo, árboles de propiedades como los que se usan en Qt Designer).
Para instalar PyQtGraph, usamos el comando que se indica a continuación.
pip install pyqtgraph
El análisis de imágenes es la extracción de información significativa de las imágenes; principalmente a partir de imágenes digitales mediante técnicas de procesamiento de imágenes digitales. Las tareas de análisis de imágenes pueden ser tan simples como leer etiquetas con códigos de barras o tan sofisticadas como identificar a una persona por su rostro.
Para ello tenemos que hacer lo siguiente.
- Importe las bibliotecas requeridas como pyqtgraph, pyqt5 y numpy.
- Cree una clase de ventana principal usando pyqt5.
- Cree una ventana gráfica para agregar los widgets necesarios para mostrar el análisis de la imagen.
- Cree dos áreas de trazado y agréguele un elemento de imagen con el objeto roi en la primera área de trazado.
- Cree un objeto de isocurva y agréguelo al elemento de imagen.
- Cree datos para la imagen y agréguelos al elemento de la imagen.
- Conecte un método de actualización al objeto roi cuando se cambie la región, dentro del método de actualización, obtenga la región y configúrela en la segunda área de trazado.
- Cree un evento de movimiento del mouse y establezca la posición, el valor de píxel en el título de acuerdo con la posición del mouse.
- Agregue esta ventana de gráfico al diseño de la ventana principal con cualquier widget adicional.
A continuación se muestra la implementación.
Python3
# importing Qt widgets
from PyQt5.QtWidgets import *
# importing system
import sys
# importing numpy as np
import numpy as np
# importing pyqtgraph as pg
import pyqtgraph as pg
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
class Window(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
# setting title
self.setWindowTitle("PyQtGraph")
# setting geometry
self.setGeometry(100, 100, 900, 550)
# 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()
# text
text = "Image Analysis"
# creating a label
label = QLabel(text)
# setting minimum width
label.setMinimumWidth(130)
# making label do word wrap
label.setWordWrap(True)
# creating a graphic layout widget
win = pg.GraphicsLayoutWidget()
# plot area (ViewBox + axes) for displaying the image
p1 = win.addPlot(title="")
# item for displaying image data
img = pg.ImageItem()
# adding image to the plot area
p1.addItem(img)
# Custom ROI for selecting an image region
roi = pg.ROI([-10, 14], [5, 5])
roi.addScaleHandle([0.5, 1], [0.5, 0.5])
roi.addScaleHandle([0, 0.5], [0.5, 0.5])
# adding roi to the plot area
p1.addItem(roi)
# setting z value to roi
# making sure ROI is drawn above image
roi.setZValue(10)
# creating a Isocurve drawing on the image
iso = pg.IsocurveItem(level=1.2, pen='r')
# setting parent as image
iso.setParentItem(img)
# setting z axis value of isocurve
iso.setZValue(5)
# Contrast/color control
hist = pg.HistogramLUTItem()
# setting image to the control
hist.setImageItem(img)
# adding control widget to the plot window
win.addItem(hist)
# creating draggable line for setting isocurve level
isoLine = pg.InfiniteLine(angle=0, movable=True, pen='r')
hist.vb.addItem(isoLine)
# making user interaction a little easier
hist.vb.setMouseEnabled(y=False)
isoLine.setValue(0.8)
# bring iso line above contrast controls
isoLine.setZValue(1000)
# going to next row of graphic window
win.nextRow()
# another plot area for displaying ROI data
p2 = win.addPlot(colspan=2)
# setting maximum height of plot area
p2.setMaximumHeight(250)
# generating image data
data = np.random.normal(size=(200, 100))
data[20:80, 20:80] += 2.
# setting gaussian filter to the data
data = pg.gaussianFilter(data, (3, 3))
data += np.random.normal(size=(200, 100)) * 0.1
# setting data to the image
img.setImage(data)
# setting level
hist.setLevels(data.min(), data.max())
# build isocurves from smoothed data
iso.setData(pg.gaussianFilter(data, (2, 2)))
# set position and scale of image
img.scale(0.2, 0.2)
img.translate(-50, 0)
# zoom to fit image
p1.autoRange()
# method for updating the plot
def updatePlot():
# getting the selected region by the roi
selected = roi.getArrayRegion(data, img)
# plot the selected region
p2.plot(selected.mean(axis=0), clear=True)
# connecting the update plot method
# it get called when the region is changed
roi.sigRegionChanged.connect(updatePlot)
# call the update plot method
updatePlot()
# method for updating the isocurve
def updateIsocurve():
# setting iso level
iso.setLevel(isoLine.value())
isoLine.sigDragged.connect(updateIsocurve)
# method for image hover event
def imageHoverEvent(event):
# showing the position, pixel, and value under the mouse cursor
# if cursor is not on the plot area
if event.isExit():
# set title as blank
p1.setTitle("")
return
# getting cursor position
pos = event.pos()
i, j = pos.y(), pos.x()
# pixel values
i = int(np.clip(i, 0, data.shape[0] - 1))
j = int(np.clip(j, 0, data.shape[1] - 1))
# value of point
val = data[i, j]
ppos = img.mapToParent(pos)
x, y = ppos.x(), ppos.y()
# setting plot title data
p1.setTitle(
"pos: (%0.1f, %0.1f) pixel: (%d, %d) value: %g" % (x, y, i, j, val))
# Monkey-patch the image to use our custom hover function.
img.hoverEvent = imageHoverEvent
# Creating a grid layout
layout = QGridLayout()
# minimum width value of the label
label.setMinimumWidth(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(win, 0, 1, 3, 1)
# setting this widget as central widget of the main window
self.setCentralWidget(widget)
# 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