PySimpleGUIでGUIを作りWebカメラ映像を画像処理してリアルタイムに表示する方法

今日はWebカメラからの映像をリアルタイムに画像処理してGUI画面に表示させるプログラムを紹介します。
PySimpleGUIを使うことで、画像処理の際の閾値をリアルタイムで簡単に変更できるようになります。また、画像処理前後の映像もリアルタイムで確認でき、その映像をすぐにキャプチャして保存することができます。
興味のある方は参考にしてください。
本プログラムの特徴
- Webカメラからの映像を画像処理前後で比較できるよう二画面構成
- 画像処理のパラメータ変更がリアルタイムで出来るようPySimpleGUIを使ってスライダーバーを作成
- 画像処理前後の映像がキャプチャできるよう画面右にキャプチャボタンを設置
実行画面
以下に実行画面を示します。
プログラム
以下のコードをみてください。
import cv2
import time
import datetime
import numpy as np
import tkinter as Tk
import PySimpleGUI as sg
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
# ウィンドウの色設定
sg.theme('Dark Blue 3')
### リアルタイムでヒストグラムを表示させるための関数 ###
def draw_plot(img_f):
# プロットの初期化
plt.clf()
# RGBごとのヒストグラム計算とプロット
for i, channel in enumerate(("r", "g", "b")):
histgram = cv2.calcHist([img_f], [i], None, [256], [0, 256])
plt.plot(histgram, color = channel)
plt.xlim([0, 256])
# プロットの更新間隔、カッコの中は時間(msec)
# 表示が安定しない場合は時間をかえてみる
plt.pause(0.01)
### PySimpleGUIでGUIを作成するための準備 ###
# ラジオボタン、スライダー設定
s_button_0 = sg.Radio('None', 'Radio', True, size=(10, 1))
s_button_1 = sg.Radio('Threshold', 'Radio', size=(10, 1), key='-THRESH-')
s_button_2 = sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(47, 15), key='-THRESH SLIDER-')
s_button_3 = sg.Radio('Canny', 'Radio', size=(10, 1), key='-CANNY-')
s_button_4 = sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(23, 15), key='-CANNY SLIDER A-')
s_button_5 = sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(23, 15), key='-CANNY SLIDER B-')
s_button_6 = sg.Radio('Blur', 'Radio', size=(10, 1), key='-BLUR-')
s_button_7 = sg.Slider((1, 11), 1, 1, orientation='h', size=(47, 15), key='-BLUR SLIDER-')
s_button_8 = sg.Radio('Hue', 'Radio', size=(10, 1), key='-HUE-')
s_button_9 = sg.Slider((0, 225), 0, 1, orientation='h', size=(47, 15), key='-HUE SLIDER-')
s_button_10 = sg.Radio('Enhance', 'Radio', size=(10, 1), key='-ENHANCE-')
s_button_11 = sg.Slider((1, 255), 128, 1, orientation='h', size=(47, 15), key='-ENHANCE SLIDER-')
s_button_12 = sg.Radio('Histgram', 'Radio', size=(10, 1), key='-hist-')
# 押しボタン設定
s_button_13 = sg.Submit('Capture of convert image', size=(30, 10))
s_button_14 = sg.Submit('Capture of original image', size=(30, 10))
s_button_15 = sg.Submit('Capture of histgram', size=(30, 10))
s_button_16 = sg.Submit('Quit', size=(30, 20), button_color=('black', '#4adcd6'))
# 映像定義
frame3 = sg.Image(filename='', key='-IMAGE-') # 変換後の映像
frame4 = sg.Image(filename='', key='-IMAGE_2-') # オリジナル映像
frame5 = sg.Canvas(size=(1, 1), key='canvas') # ヒストグラムを別画面で表示させるのに必要
# オリジナル映像の画面設定
frame1 = sg.Frame(layout=[[frame4]],
title='original image',
title_color='white',
font=('メイリオ', 12),
relief=sg.RELIEF_SUNKEN,
element_justification='left')
# ラジオボタンとスライダーの画面設定
frame2 = sg.Frame(layout=[[s_button_0],
[s_button_1, s_button_2],
[s_button_3, s_button_4, s_button_5],
[s_button_6, s_button_7],
[s_button_8, s_button_9],
[s_button_10, s_button_11],
[s_button_12]],
title='parameter',
title_color='white',
font=('メイリオ', 12),
relief=sg.RELIEF_SUNKEN,
element_justification='left')
# オリジナル映像とラジオボタンとスライダー類を一つのレイアウトにまとめる
layout_1 = sg.Frame(layout=[[frame1],
[frame2],
[frame5]],
title='',
title_color='white',
font=('メイリオ', 10),
relief=sg.RELIEF_SUNKEN)
# 変換後の映像の画面設定
layout_2 = sg.Frame(layout=[[frame3]],
title='',
title_color='white',
font=('メイリオ', 10),
relief=sg.RELIEF_SUNKEN)
# 押しボタンのレイアウト設定
layout_3 = sg.Frame(layout=[[s_button_13],
[s_button_14],
[s_button_15],
[s_button_16]],
title='',
title_color='white',
font=('メイリオ', 10),
relief=sg.RELIEF_SUNKEN)
### レイアウトまとめ ###
layout = [
[layout_2, layout_1, layout_3],
]
### 画面表示の設定 ###
window = sg.Window('tomo viewer 2', layout,
location=(30, 30),
alpha_channel=1.0,
no_titlebar=False,
grab_anywhere=False).Finalize()
# ヒストグラム表示の設定
canvas_elem = window['canvas']
canvas = canvas_elem.TKCanvas
### キャプチャ設定 ###
cap = cv2.VideoCapture(1)
cap.set(3, 1920)
cap.set(4, 1080)
cap.set(5, 30)
# 初期値
fps = ""
while True:
# 時間測定開始(FPS計算のため)
t1 = time.perf_counter()
event, values = window.read(timeout=20)
if event == 'Quit' or event == sg.WIN_CLOSED:
break
_, img = cap.read()
# 映像をトリミング
img_1 = img[90:990, 510:1410]
img_2 = img[90:990, 510:1410]
# オリジナル映像をリサイズ
img_3 = cv2.resize(img_2, (550, 550), cv2.INTER_LANCZOS4)
### 変換後の画像 ###
if values['-THRESH-']:
img_1 = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_BGR2LAB)[:, :, 0]
img_1 = cv2.threshold(img_1, values['-THRESH SLIDER-'], 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
elif values['-CANNY-']:
img_1 = cv2.Canny(img_1, values['-CANNY SLIDER A-'], values['-CANNY SLIDER B-'])
elif values['-BLUR-']:
img_1 = cv2.GaussianBlur(img_1, (21, 21), values['-BLUR SLIDER-'])
elif values['-HUE-']:
img_1 = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_BGR2HSV)
img_1[:, :, 0] += int(values['-HUE SLIDER-'])
img_1 = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_HSV2BGR)
elif values['-ENHANCE-']:
enh_val = values['-ENHANCE SLIDER-'] / 40
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=enh_val, tileGridSize=(8, 8))
lab = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_BGR2LAB)
lab[:, :, 0] = clahe.apply(lab[:, :, 0])
img_1 = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
if values['-hist-']:
# ヒストグラムは別画面で表示
canvas.create_image(300, 300, image=draw_plot(img_1))
### 各種画像保存 ###
# 日付の取得(ファイル名に使用する準備)
d_today = datetime.date.today()
dt_now = datetime.datetime.now()
# ヒストグラム画像
if event == 'Capture of histgram':
plt.savefig('./cnn_act/capture/' +
str(d_today) + str("_") +
str(dt_now.hour) + str("_") +
str(dt_now.minute) + str("_") +
str(dt_now.second) + '.png')
# 変換後の画像
if event == 'Capture of convert image':
cv2.imwrite('./cnn_act/capture/' +
str(d_today) + str("_") +
str(dt_now.hour) + str("_") +
str(dt_now.minute) + str("_") +
str(dt_now.second) + '.jpg', img_1)
# オリジナル画像
if event == 'Capture of original image':
cv2.imwrite('./cnn_act/capture/' +
str(d_today) + str("_") +
str(dt_now.hour) + str("_") +
str(dt_now.minute) + str("_") +
str(dt_now.second) + '.jpg', img_2)
### FPS 計算 ###
elapsedTime = time.perf_counter() - t1
fps = "{:.0f}FPS".format(1/elapsedTime)
### 画面にFPS表示 ###
frame_1 = cv2.putText(img_1, fps, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
### 画面更新 ###
imgbytes = cv2.imencode('.png', img_1)[1].tobytes()
window['-IMAGE-'].update(data=imgbytes)
imgbytes_2 = cv2.imencode('.png', img_3)[1].tobytes()
window['-IMAGE_2-'].update(data=imgbytes_2)
window.close()
ポイント解説
ボタン類はまとめて先に定義しておく
PySimpleGUIを使ってGUI画面を作る際は、ボタン類をまとめて先に定義しておくことをおすすめします。
理由は、画面レイアウトを作成する際とても混乱するからです。
PySimpleGUIでは、画面レイアウトをリストで作成する構造になっています。
リストの中に、長ったらしいコードをたくさん書くと、とても見にくいコードになります。
また、コードの間違いに気づき難く、メンテナンスがとてもやり難くなります。
レイアウトもまとめて先に定義しておく
これもボタン類の定義と同じ理由です。
レイアウトを構成する際、ボタン類を多数設置することがあります。
今回も、ラジオボタン、スライダー、キャプチャー用の押しボタン、映像を映すフレーム類などたくさんの要素があります。
レイアウトを構成する際、これらの要素を順番に重ねていきます。
要素が多いとリストの数も増えるため混乱してきます。
このため、せめてリスト内に記載する変数名はなるべく短く、分かり易いものを使うことをおすすめします。
ループ処理内のeventとvaluesを目的に応じて使い分ける
以下のコードをみてください。
event, values = window.read(timeout=20)
このコードは、一定の時間間隔ごとにwindow画面を読み込んで表示するといる内容です。
コードの左側にeventとvaluesという二つの変数が記載されています。
以前の記事でも説明しましたが、このeventという変数はあるイベントのトリガーとして一回限りの実行をさせたい箇所に使用するものです。また、valuesという変数はあるイベントのトリガーとして連続して実行させたい箇所に使用するものです。
今回の場合、ラジオボタンで画像処理の種類を選び、その後スライダーで閾値などを連続的に変化させその処理結果をリアルタイムで画面に表示させたいので、valuesという変数を使います。
### 変換後の画像 ### 以降のコードをみてください。
条件文や画像処理関数の引数部分にvaluesが使用されているのが分かると思います。
それに対し、画像を保存する場合の条件文にはeventが使用されているのが分かると思います。
このeventとvaluesの使い分けがポイントです。
そこに注意すれば、アイデア次第で色々なものが作れると思います。
まとめ
- PySimpleGUIでGUI画面を作成する際は、ボタン類はまとめて先に定義しておく
- レイアウトもまとめて先に定義しておく
- ループ処理内のeventとvaluesを目的に応じて使い分ける
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