PyQt5学习笔记--摄像头实时视频展示、多线程处理、视频编解码

目录

1--前言

2--基于Qt Designer设计ui文件

3--视频的编解码操作

4--完整代码

5--结果展示

6--存在的问题

7--参考

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1--前言

① 创建两个线程，主线程为ui线程，子线程用于读取摄像头视频，将处理后的图像帧数据（处理操作可以人为添加）返回到主线程进行可视化；

② 子线程向主线程传递视频帧数据集涉及图像的编码操作，主线程接收子线程的数据时涉及图像的解码操作；

2--基于Qt Designer设计ui文件

3--视频的编解码操作

① 编码操作：

# 图像编码函数
def Encoder(self, img):
    retval, buffer = cv2.imencode('.jpg', img)
    jpg_as_bytes = base64.b64encode(buffer)
    jpg_as_str = jpg_as_bytes.decode('ascii')
    json_object = json.dumps({'img_str': jpg_as_str})
    return json_object

注：img 为 opencv 读取图像的格式（默认uint8, BGR）;  编码后的数据 json_object 可以直接通过signal.emit(json_object) 进行发送。

② 解码操作：

# 图片解码函数
def Decoder(self, img_json):
    jpg_as_str = json.loads(img_json)['img_str']
    jpg_as_bytes = jpg_as_str.encode('ascii')
    jpg_original = base64.b64decode(jpg_as_bytes)
    jpg_as_np = np.frombuffer(jpg_original, dtype=np.uint8)
    img = cv2.imdecode(jpg_as_np, flags=1)
    return img

注：输入的 img_json 与编码函数生成的 json_object 格式相同；解码生成的 img 可以通过cv2.imshow("window_name", img) 和 cv2.waitKey(0)进行显示。

4--完整代码

import sys
import time

import json
import cv2
import base64
import numpy as np

from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5 import uic

# 子线程1：打开摄像头，返回当前帧图像到主线程
class Open_Cam(QThread):
    Open_Cam_signal = pyqtSignal(str)  # 接受来自主线程的信号

    def __init__(self, main_signal):
        super().__init__()
        # 信号绑定槽函数
        self.Open_Cam_signal.connect(self.Open_Cam)
        self.opencam_complete_signal = main_signal  # 返回主线程的信号

    def Open_Cam(self, Cam):
        # 将json字符串转换
        Cam_index = json.loads(Cam)  # 0
        cap = cv2.VideoCapture(Cam_index)
        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        while True:
            ret, self.frame = cap.read()
            '''
            这里你可以添加对图像进行处理的操作
            '''
            json_object = self.Encoder(self.frame)  # 对图片进行编码
            self.opencam_complete_signal.emit(json_object)  # 发送编码到主线程
            cv2.waitKey(int((1 / fps) * 1000))

    # 图像编码函数
    def Encoder(self, img):
        retval, buffer = cv2.imencode('.jpg', img)
        jpg_as_bytes = base64.b64encode(buffer)
        jpg_as_str = jpg_as_bytes.decode('ascii')
        json_object = json.dumps({'img_str': jpg_as_str})
        return json_object

    def run(self):
        while True:  # 让子线程一直运行，等待主线程(ui线程)下发的任务
            print("子线程1正在等待执行....")
            time.sleep(2)

class MyWindow(QWidget):
    opencam_complete_signal = pyqtSignal(str)  # 子线程返回摄像头图像到主线程的信号

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.init_ui()
        self.cam_idx = 0

    def init_ui(self):
        self.ui = uic.loadUi("./Cam.ui")  # 加载由Qt Designer设计的ui文件

        # 加载控件
        self.open_cam_btn = self.ui.pushButton
        self.cam_view = self.ui.graphicsView

        # 绑定槽函数
        self.open_cam_btn.clicked.connect(self.open_cam)
        self.opencam_complete_signal.connect(self.view_cam)

        self.Opencam_Thread = Open_Cam(self.opencam_complete_signal)  # 子线程1
        self.Opencam_Thread.start()  # 子线程1运行，等待下发任务

    def open_cam(self):  # 给子线程1发送打开摄像头的信号
        self.Opencam_Thread.Open_Cam_signal.emit(json.dumps(self.cam_idx))

    def view_cam(self, img_json):  # 接受来自子线程1返回的摄像头数据
        self.img_json = img_json
        img = self.Decoder(self.img_json)
        frame = QImage(img, img.shape[1], img.shape[0], img.strides[0], QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
        pix = QPixmap.fromImage(frame)
        item = QGraphicsPixmapItem(pix)  # 创建像素图元
        scene = QGraphicsScene()  # 创建场景
        scene.addItem(item)
        self.cam_view.setScene(scene)  # 将场景添加至视图
        self.cam_view.fitInView(item)  # 自适应大小

    # 图片解码函数
    def Decoder(self, img_json):
        jpg_as_str = json.loads(img_json)['img_str']
        jpg_as_bytes = jpg_as_str.encode('ascii')
        jpg_original = base64.b64decode(jpg_as_bytes)
        jpg_as_np = np.frombuffer(jpg_original, dtype=np.uint8)
        img = cv2.imdecode(jpg_as_np, flags=1)
        return img

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)  # 创建对象

    w = MyWindow()
    # 展示窗口
    w.ui.show()

    # 程序进行循环等待状态
    app.exec_()

5--结果展示

6--存在的问题

上述代码存在当关闭ui窗口时，子线程不会自动结束的问题，后续将补充如何解决这个问题的方案。

7--参考

使用python将opencv中读取的numpy矩阵json序列化