Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（12）源程序代码

本系列是 Python 小白的课题作业《基于OpenCV 的图像分割和抠图》。
需要说明的是，本系列并不能算是 OpenCV 的抠图项目教程，只是以此为主题的课题报告。其中包括了一个较为完整的 PyQt 项目。
从学生课题作业报告的角度，还是可以晒出来给大家参考的。

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Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（1）目录摘要
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（2）抠图绪论
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（3）抠图综述
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（4）固定阈值抠图
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（5）自适应阈值抠图
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（6）色彩范围抠图
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（7）边缘检测
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（8）图像轮廓
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（9）评价指标
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（10）PyQt5 使用
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（11）算法实验平台
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（12）源程序代码

第六章基于 PyQt5 的抠图算法实验平台

6.2.3 抠图算法实验平台的主程序设计

编写一个 Python 应用程序调用PyUIC转换得到的.py文件，就可以实现 Python的 GUI 编程。
Python 应用程序的基本结构为：
（1）程序说明
（2）导入工具包和UI界面
（3）MainWindow 类的初始化
（4）自定义槽函数
（5）main函数

Python 应用程序框架的核心代码如下：

# GUI_Matting_v4.py
# Matting GUI by PyQt5
# Copyright 2021 youcans, XUPT
# Crated：2021-12-10
# 版本说明：
# v1: 	基于 PyQt5 建立 GUI 框架
# v2: 	(1) 读取图片功能
#		(2) GUI 图像显示函数
#		(3) 选择图片放大
# v3: 	(1) 实现固定阈值抠图功能
#		(2) 实现自适应阈值抠图功能
#		(3) 实现HSV颜色范围抠图功能
# v4: 	(1) 实现边缘检测功能
#		(2) 实现轮廓查找功能
#		(3) 实现图像分割功能import cv2
…
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from uiMatting3 import Ui_MainWindow  # 导入设计的 ui界面类class MyFigure(FigureCanvas):  # 窗口部件，继承FigureCanvas基类# 继承 QMainWindow 类和 Ui_MainWindow 界面类
class MyMainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):# 初始化模块def __init__(self, parent=None):super(MyMainWindow, self).__init__(parent)  # 初始化父类self.setupUi(self)  # 继承 Ui_MainWindow 界面类## --- GUI 定义动作 ---# 建立信号与槽的连接self.pushButton_p11.clicked.connect(self.click_pushButton_p11)self.pushButton_p12.clicked.connect(self.click_pushButton_p12)self.pushButton_p13.clicked.connect(self.click_pushButton_p13)self.pushButton_p14.clicked.connect(self.click_pushButton_p14)# 核心算法模块def click_pushButton_1(self):  # 固定阈值抠图，点击 pushButton_01 触发def click_pushButton_2(self):  # 自适应阈值抠图，点击 pushButton_02 触发def click_pushButton_3(self):  # 颜色范围抠图，点击 pushButton_03 触发def click_pushButton_4(self):  # 边缘检测，点击 pushButton_04 触发def click_pushButton_5(self):  # 轮廓查找，点击 pushButton_05 触发def click_pushButton_6(self):  # 图像分割，点击 pushButton_06 触发# 堆叠布局页面控件动作模块def click_pushButton_p11(self):  # 子图放大，点击 pushButton_p11 触发def click_pushButton_p12(self):  # 子图放大，点击 pushButton_p12 触发def click_pushButton_p13(self):  # 子图放大，点击 pushButton_p13 触发def click_pushButton_p14(self):  # 子图放大，点击 pushButton_p14 触发# 系统功能模块def trigger_actHelp(self):  # 动作 actHelp 触发def trigger_actOpen(self):  # 动作 actOpen 触发def trigger_actSave(self):  # 动作 actSave 触发# 主程序模块
if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)  # 在 QApplication 方法中使用，创建应用程序对象myWin = MyMainWindow()  # 实例化 MyMainWindow 类，创建主窗口myWin.show()  # 在桌面显示控件 myWinsys.exit(app.exec_())  # 结束进程，退出程序

6.3 抠图算法实验平台软件使用说明

抠图算法实验平台使用简明和统一图形界面，使用非常简单。

系统功能：
通过菜单栏或工具栏的选择，可以实现：打开文件、关闭文件、保存文件、参数设置、帮助和关闭等系统功能。
抠图算法的选择和运行：
通过左侧算法选择区域的按钮可以选择不同的算法，对导入的图像进行抠图或图像分割的处理。
如果没有导入图像，将弹出消息框提示：“请读入抠图图像”。
原始图像和抠图/图像分割算法的输出图像，将显示在窗口上方；算法运行中产生的过程图像，将显示在窗口下方的小图区域。
图像的放大浏览
点击小图下方的“浏览”按钮，将在窗口右上方放大显示该图像。
算法参数的设置
（待开发）
如图14 ~图16所示，展示典型的抠图算法运行结果。

在这里插入图片描述
图6.14：绿屏背景抠图算法运行结果

在这里插入图片描述

图6.15 自然背景抠图算法运行结果

在这里插入图片描述

图6.16 自然背景抠图算法运行结果

结束语

本文围绕抠图技术展开学习讨论，将图像分离为前景与背景，分别使用了固定阈值抠图、自适应阈值抠图算法程序与HSV空间色彩区间抠图算法对不同颜色背景的图片进行抠图。并编写了边缘检测、轮廓查找和图像分割的程序，以支撑复杂的抠图方法。最后基于 PyQt5 开发了一个抠图算法实验平台软件。

致谢

本论文的完成是在***老师的指导下完成的，我要向他们的细心指导表示由衷的感谢。在这段时间，我从他们身上不仅学到了许多专业知识，也感受到他们对于工作的敬业与热爱。
感谢同学的帮助，扩充了我的知识面，使我学习了但不局限于抠图的技术与知识，在相互的学习探讨中受益匪浅。

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[16] OpenCV User Guide -v4.5.4．https://docs.opencv.org/4.x/
[17] 从零开始PyQt5项目实战．https://blog.csdn.net/youcans/article/details/120640342
[18] 从零开始OpenCV 学习课．https://blog.csdn.net/youcans/article/details/120995650