En este artículo veremos cómo podemos cerrar el objeto de vista de imagen en PyQTGraph. 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.). 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 pgpgn, pgn, home y end. Cerrar la vista de imagen cierra el widget muy bien,
Podemos crear una vista de imagen con la ayuda del comando que se indica a continuación
# creating a pyqtgraph image view object imv = pg.ImageView()
Para hacer esto, usamos el método de cierre con el objeto de vista de imagen
. Sintaxis: imv.close()
Argumento: no toma ningún argumento
. Retorno: no devuelve ninguno .
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 * from collections import namedtuple 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) # closing image view object imv.close() # create pyqt5 app App = QApplication(sys.argv) # create the instance of our Window window = Window() # start the app sys.exit(App.exec())
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA