山东大学软件学院2018级项目实训 第五周-mean_blur

山东大学软件学院2018级项目实训 第五周

第四周图像平滑模糊

本周主要任务：为“均值模糊”添加UI界面

1，均值模糊open-cv实现

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('改为你的图片.png')
blur = cv.blur(img,(5,5))
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(blur),plt.title('Blurred')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

2，为菜单栏添加图像模糊功能

核心步骤如下：

1. 函数声明

首先在m_init_process.py中创建一个函数
之后的大部分操作都是对m_init_process.py和m_ui.py文件的操作
m_init_process.py可以看作我们想要实现的图像处理的类
m_ui.py是将多个类对应的多个功能进行整合的主操作

def init_menu(instance):
	#添加具体功能

在m_ui.py文件中引入该模块

from part2 import m_init_process, m_blur

2. UI界面

修改init_part2函数代码如下，运行，可以看到菜单栏多了图像选项。

def init_part2(instance):
    menubar = instance.menuBar()
    part5Menu = menubar.addMenu('&图像')

3. 添加子菜单和操作子界面

为“图像”操作添加一个子菜单选项“模糊”，即点开图像后可以选择模糊操作（锐化等操作同理）
这里用到了Qmenu模块，需要提前引用

def init_part2(instance):
    sub_menu = QMenu('模糊', instance)

    menubar = instance.menuBar()
    part5Menu = menubar.addMenu('图像')

    part5Menu.addMenu(sub_menu)

之后我们还希望能在模糊操作下具体划分出“均值模糊”，“高斯模糊”，“中值模糊”等子操作
所以我们需要定义操作子界面，这里以“均值模糊”为例
首先定义一个Action（在头文件中引用QAction模块），当这个Action被触发时执行mean_blur_widegt_show函数

    def mean_blur_widegt_show(self):
        # 显示均匀模糊操作窗口

然后把这个均值模糊的Action添加到模糊菜单下，至此可以实现图像→模糊→均值模糊的三级菜单结构

def init_menu(instance):
    # 连接信号，当该信号被发射后执行括号内被连接函数
    instance.signal_processing_bar_blur.connect(m_blur.blur)

    # 创建一个窗口，定义位置，标题等属性
    instance.widegt_mean_blur=QWidget()
    instance.widegt_mean_blur.setWindowTitle('均值模糊')
        # 创建一个action，当该action被触发时运行mean_blur_widegt_show
    # mean_blur_widegt_show的作用为显示模糊操作窗口widegt_mean_blur
    blur_mean_action = QAction('&均值模糊', instance)
    blur_mean_action.triggered.connect(instance.mean_blur_widegt_show)

    # 添加一个菜单：模糊，这个菜单在后面被添加成图像选项的子选项
    # 为该选项添加一个action blur_mean_action
    change_menu = QMenu('模糊', instance)
    change_menu.addAction(blur_mean_action)

    # 新增一个菜单选项：图像
    # 图像选项新增一个子菜单模糊
    menubar = instance.menuBar()
    editMenu = menubar.addMenu('&图像')
    editMenu.addMenu(change_menu)

4，信号发射
在这部分实现的功能如下，当滑块停止时执行信号发射函数，当信号被发射时执行信号绑定的函数，被绑定的函数根据传入的值令Label显示对应的结果

总共分为5步
1.定义信号

signal_part5_submenu1=pyqtSignal('PyQt_PyObject', int)

2.定义信号被发射后的执行函数

def show_value(instance,value):
    print("show_value函数被执行")

3.将信号和执行函数连接

instance.signal_part5_submenu1.connect(label_show_slider_value.show_value)

4.定义信号发射函数
（由于后续会对这部分代码进行改进，所以在这一步没有放全部的代码部分）

def signal_show_slider_value_emit(self):
    self.signal_part5_submenu1.emit(self,5)

5.当事件被触发时执行信号发射函数

instance.slider_part5_submenu1.sliderReleased.connect(instance.signal_show_slider_value_emit)

拖动滑块可以选择模糊程度，即均值模糊的模板大小如3x3,5x5

3，模糊功能的UI改进

上一步实现的UI操作仍然存在缺点：
假设先对图像进行一次3x3大小的模糊，再对其重复一次3x3的模糊，这时图像会在第一步模糊的基础上进行第二次的模糊，也就是说我们实际上得到了一个5x5的模糊

1，创建一个label用来显示预览处理

首先我们用label添加一个图片框，这里添加了一个新的变量temp_image_blur用来存放预览图片的数据。

之后创建了一个label，它的父对象是widegt_mean_blur，用来显示图片

#----------------------------------------------------------------------------------------------
    instance.temp_image_blur = instance.m_image

    blur_image = QImage(instance.temp_image_blur[:],instance.temp_image_blur.shape[1],
                      instance.temp_image_blur.shape[0],instance.temp_image_blur.shape[1]*3,
                      QImage.Format_RGB888)

    instance.blur_image_width = 400
    instance.blur_image_height = instance.m_image.shape[0]/instance.m_image.shape[1]*instance.blur_image_width

    instance.blur_image_pixmap = QPixmap(blur_image)

    instance.blur_lbl = QLabel(instance.widegt_mean_blur)
    instance.blur_lbl.setPixmap(instance.blur_image_pixmap)
    instance.blur_lbl.resize(instance.blur_image_width , instance.blur_image_height)
    instance.blur_lbl.setScaledContents(True)
    instance.blur_lbl.setGeometry(200,200,instance.blur_image_width , instance.blur_image_height)

这时当我们点开均值模糊，出现的不止有一个滑块，同时还会有被处理图像的预览图，我们希望可以先在预览图上看到对图像处理的效果，达到令人满意的结果后在对原图像进行操作

2，更新对预览图象的处理

添加一个新的函数update_temp_image，用来更新temp_image_blur的值

def update_temp_image(instance):
    blur_image = QImage(instance.temp_image_blur[:], instance.temp_image_blur.shape[1],
                        instance.temp_image_blur.shape[0], instance.temp_image_blur.shape[1] * 3,
                        QImage.Format_RGB888)

    instance.blur_image_width = 400
    instance.blur_image_height = instance.m_image.shape[0] / instance.m_image.shape[1] * instance.blur_image_width

    instance.blur_image_pixmap = QPixmap(blur_image)


    instance.blur_lbl.setPixmap(instance.blur_image_pixmap)
    instance.blur_lbl.resize(instance.blur_image_width, instance.blur_image_height)
    instance.blur_lbl.setScaledContents(True)
    instance.blur_lbl.setGeometry(200, 200, instance.blur_image_width, instance.blur_image_height)

在m_ui文件中添加这个函数

    def update_temp_image_for_blur(self):
        m_blur.update_temp_image(self)

修改m_blur函数如下，当滑动条事件被触发后，我们不再修改主图像数据(m_image)，而是修改预览图的图像数据。之后调用更新预览图的函数

def blur(intstance,type,value):
    #根据type的类型选择不同模糊方法，比如均值模糊，高斯模糊
    if type == 0:
        intstance.temp_image_blur=cv.blur(intstance.m_image,(value,value))
    intstance.update_temp_image_for_blur()

最后添加个确认button，当这个button被点击时执行button_mean_blur_clicked函数，button_mean_blur_clicked函数的作用是将预览图数据应用到主图像数据（m_image）

把botton添加到主程序m_ui中

3,运行结果

可以看到在子操作界面中拖动滑块，预览图像得到模糊，而原图像没有变化

点击确定后原图像也得到的模糊处理