Python学习随笔02 OpenCV对图片高斯平滑处理，并进行边缘检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38952179/article/details/104299078
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@Author: your name
@Date: 2020-02-13 13:30:07
@LastEditTime : 2020-02-13 17:02:32
@LastEditors  : Please set LastEditors
@Description: 高斯平滑展示，边缘检测展示，
              能够通过按键时时控制高斯平滑，高斯选择改变后改变高斯图和边缘检测图
              边缘检测通过右侧两个滑条更改检测阈值
              下一步加入圆形检测
'''
import tkinter
import os
import cv2
from PIL import Image,ImageTk
from tkinter import filedialog

# global start 全局变量定义初始化开始
#全局变量参数
carmela_hight = 200
carmela_width = 200
#Tkinter元素句柄参数
Source_Img_Label = None
Gray_Img_Label = None
Canny_Img_Label = None
Gaussian_Button = None
Threshold_Min_Scale = None
Threshold_Max_Scale = None
#开关量参数
Gaussian_Enable = False

py_path=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
#global end 全局变量定义初始化结束
#创建窗口对象
root = tkinter.Tk()
#窗口使用变量初始化开始
screen_Width = root.winfo_screenwidth()
screen_height = root.winfo_screenheight()
width = screen_Width//2
height = screen_height//2
root_win_par = '%dx%d+%d+%d'% (width, height, (screen_Width-width)/2, (screen_height-height)/2)   
String_var = tkinter.StringVar()
String_var.set('尚未选择文件')
# resizeImage 此段代码抄袭
def resizeImage(image, width, height, inter=cv2.INTER_AREA):
    '''
    图像缩放
    :param image: 输入图像 
    :param width: 输出图像宽限制
    :param height: 输出图像高限制
    :param inter:  插值方法
                    CV_INTER_NN - 最近-邻居插补
                    CV_INTER_LINEAR - 双线性插值（默认方法）
                    CV_INTER_AREA - 像素面积相关重采样。当缩小图像时，该方法可以避免波纹的出现。当放大图像时，类似于方法CV_INTER_NN
                    CV_INTER_CUBIC - 双三次插值
    :return: 
    '''
    newsize = (width, height)
    # 获取图像尺寸
    (h, w) = image.shape[:2]
    if w <= width and h <= height:
        return image
    # 高度算缩放比例
    if w > width:
        n = height / float(h)
        newsize = (int(n * w), height)
    else:
        n = width / float(w)
        newsize = (width, int(h * n))

    # 缩放图像
    newimage = cv2.resize(image, newsize, interpolation=inter)
    return newimage


    #窗口使用变量初始化结束
#图片获取通过图片路径显示标签,返回值为cv2.imread 缩放后
def ImageGet():
    #读取图片参数，通过opencv
    Source_Img = cv2.imread(String_var.get())
    if (Source_Img is None):
        return None
    else:
        #图片大小更改
        Source_Img = resizeImage(image=Source_Img,width=carmela_width,height=carmela_hight)
    return Source_Img
#原图片显示刷新
def SourceDisplay(Source_Img):
    global Source_Img_Label
    #RGB图像转换并且显示
    #图片格式转化………………不理解
    Temp_Img = cv2.cvtColor(Source_Img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    Temp_Img = Image.fromarray(Temp_Img)
    #图片格式转化………………不理解   
    Temp_Img = ImageTk.PhotoImage(Temp_Img)    
    if(Source_Img_Label is None):#检测是否是第一次输入图片,是的话创建RGB图片显示Label
        Source_Img_Label = tkinter.Label(root,bg='red',image=Temp_Img,width=carmela_width,height=carmela_hight)
        Source_Img_Label.image = Temp_Img
        Source_Img_Label.place(x=10*1+carmela_width*0,y=40+10*0+carmela_hight*0)
    else:#不是的话更改Label中的图片
        Source_Img_Label.configure(image=Temp_Img)
        Source_Img_Label.image = Temp_Img
#灰度图片显示刷新
def GrayDisply(Source_Img):
    global Gray_Img_Label
    global Gaussian_Enable
    #灰度图片转换
    Temp_Img = cv2.cvtColor(Source_Img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    if Gaussian_Enable:
        Temp_Img = cv2.GaussianBlur(Temp_Img, (5,5), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯处理
    Temp_Img = Image.fromarray(Temp_Img)
    #图片格式转化………………不理解   
    Temp_Img = ImageTk.PhotoImage(Temp_Img)    
    if (Gray_Img_Label is None):#检测是否是第一次输入图片,是的话创建GRAY图片显示Label
        Gray_Img_Label = tkinter.Label(root,bg='red',image=Temp_Img,width=carmela_width,height=carmela_hight)
        Gray_Img_Label.image = Temp_Img
        Gray_Img_Label.place(x=10*2+carmela_width*1,y=40+10*0+carmela_hight*0)
    else:#不是的话更改Label中的图片
        Gray_Img_Label.configure(image=Temp_Img)
        Gray_Img_Label.image = Temp_Img
#边缘函数显示刷新
def CannyDisply(Source_Img):
    global Canny_Img_Label,Threshold_Min_Scale,Threshold_Max_Scale
    global Gaussian_Enable
    #通过灰度图片边缘提取
    Temp_Img = cv2.cvtColor(Source_Img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    if Gaussian_Enable:
        Temp_Img = cv2.GaussianBlur(Temp_Img, (5,5), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯处理
    Temp_Img = cv2.Canny(Temp_Img, Threshold_Min_Scale.get(), Threshold_Max_Scale.get())
    Temp_Img = Image.fromarray(Temp_Img)
    #图片格式转化………………不理解   
    Temp_Img = ImageTk.PhotoImage(Temp_Img)    
    if (Canny_Img_Label is None):#检测是否是第一次输入图片,是的话创建GRAY图片显示Label
        Canny_Img_Label = tkinter.Label(root,bg='red',image=Temp_Img,width=carmela_width,height=carmela_hight)
        Canny_Img_Label.image = Temp_Img
        Canny_Img_Label.place(x=10*3+carmela_width*2,y=40+10*0+carmela_hight*0)
    else:#不是的话更改Label中的图片
        Canny_Img_Label.configure(image=Temp_Img)
        Canny_Img_Label.image = Temp_Img
#图片选择按键绑定函数
def AskPicture():
    #图片路径获取
    Picture_Path = filedialog.askopenfilename()
    #显示图片路径，在Img_Path_Text中
    String_var.set(Picture_Path)
    Source_Img = ImageGet()
    #检测是否输入确实为图片
    if (Source_Img is None):
        String_var.set('文件选择错误')
        return
    else:
        #原图片显示
        SourceDisplay(Source_Img)
        #灰度图片显示刷新
        GrayDisply(Source_Img)
        #边缘函数显示刷新
        CannyDisply(Source_Img)      
#高斯处理案件绑定函数
def GaussianChoice():
    global Gaussian_Enable,Gaussian_Button
    if Gaussian_Enable:
        Gaussian_Enable = False
        Gaussian_Button['text']='高斯关'
    else:
        Gaussian_Enable = True
        Gaussian_Button['text']='高斯开'
    #刷新图片
    Source_Img = ImageGet()
    #检测是否输入确实为图片
    if (Source_Img is None):
        return
    else:
        #灰度图片显示刷新
        GrayDisply(Source_Img)
        #边缘函数显示刷新
        CannyDisply(Source_Img)      
#阈值绑定函数，阈值更改时调用此函数刷新第三幅图片
def ThresholdChange(text):
    global Source_Img_Label,Gray_Img_Label,Canny_Img_Label,Threshold_Min_Scale,Threshold_Max_Scale
    #图片获取
    Source_Img = ImageGet()
    #检测是否输入确实为图片
    if (Source_Img is None):
        return
    else:
        CannyDisply(Source_Img)

#窗口大小及位置设置
root.geometry(root_win_par)
#设置窗口是否可变长、宽，True：可变，False：不可变
root.resizable(width=False, height=False)
root.title('Hello')#窗口标题设置
root.iconbitmap(py_path+'\\ico.ico')#窗口图标设置
#显示路径输入框初始化及放置(禁止写入)
Img_Path_Text = tkinter.Entry(root,textvariable=String_var,borderwidth=1,state=tkinter.DISABLED)
Img_Path_Text.place(x=10,y=10,width=width-20-40,height=20)
#路径选取按钮初始化设置
Img_Path_Button = tkinter.Button(root,text='选择',command=AskPicture)
Img_Path_Button.place(x=width-45,y=10,width=40,height=20)
#高斯处理按钮初始化设置
Gaussian_Button = tkinter.Button(root,text='高斯关',command=GaussianChoice)
Gaussian_Button.place(x=width-45,y=40,width=40,height=20)
#阈值滚动条
Threshold_Min_Scale = tkinter.Scale(root,from_=0,to=500,orient=tkinter.VERTICAL,length=height-100,command=ThresholdChange)
Threshold_Min_Scale.place(x=width-85,y=90)
Threshold_Min_Scale.set(100)
Threshold_Max_Scale = tkinter.Scale(root,from_=0,to=500,orient=tkinter.VERTICAL,length=height-100,command=ThresholdChange)
Threshold_Max_Scale.place(x=width-45,y=90)
Threshold_Max_Scale.set(200)
#窗口主循环
root.mainloop()