使用 Python PyQt 调用本地摄像头，开启视觉处理之旅

2023-12-30 13:41:38

让 Python 与 PyQt 在指尖交互：探索本地摄像头的使用

在当今数字时代，利用摄像头进行实时图像处理和计算机视觉已成为至关重要的技能。本文将探讨如何利用 Python 和 PyQt 库在 GUI 应用程序中调用本地摄像头，从而打开激动人心的视觉处理领域大门。我们将在一个循序渐进的过程中，引导您掌握从摄像头图像获取、显示到进一步处理的技术。

PyQt：打造 GUI 界面的神器

PyQt 是一个强大的 Python 绑定，可用于构建跨平台图形用户界面 (GUI)。它为 Python 开发人员提供了一个全面的工具包，用于创建美观、响应迅速且功能齐全的应用程序。对于需要与摄像头交互的应用程序来说，PyQt 是一个理想的选择，因为它提供了低级别的摄像头访问功能。

让我们开始编码

为了着手构建我们的摄像头应用程序，让我们从一个基本的 Python 脚本开始，该脚本使用 OpenCV 库捕获摄像头图像并显示在 GUI 窗口中：

import cv2
import sys
from PyQt5.QtCore import QTimer
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QWidget

class CameraApp(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("Python PyQt Camera")
        self.setGeometry(100, 100, 640, 480)

        # 创建一个 QLabel 对象用于显示摄像头图像
        self.label = QLabel(self)
        self.label.setFixedSize(640, 480)

        # 创建一个 OpenCV VideoCapture 对象
        self.cap = cv2.VideoCapture(0)

        # 设置定时器以每 25 毫秒更新图像
        self.timer = QTimer()
        self.timer.timeout.connect(self.update_frame)
        self.timer.start(25)

    def update_frame(self):
        # 从摄像头读取一帧
        ret, frame = self.cap.read()

        # 转换图像格式
        rgb_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 创建 QImage 对象
        h, w, ch = rgb_image.shape
        bytes_per_line = ch * w
        convert_to_Qt_format = QImage(rgb_image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)

        # 转换为 QPixmap 并设置到 QLabel 中
        pixmap = QPixmap.fromImage(convert_to_Qt_format)
        self.label.setPixmap(pixmap)

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    camera_app = CameraApp()
    camera_app.show()
    sys.exit(app.exec_())