Python+PyQt5를 사용하여 자체 제작 모니터링 가젯을 만드는 방법
opencv의 이미지 처리 기능을 사용하면 컴퓨터 카메라를 쉽게 호출하여 실시간 이미지 수집 효과를 얻을 수 있습니다.
마지막으로 사진을 저장하고 감시에 대한 기록 비디오 기록을 생성합니다.
pip install PyQt5 pip install python-opencv
해당 모듈이 설치되어 있지 않은 경우 위의 pip 방법을 선택하여 설치할 수 있습니다.
다음으로 필요한 Python 모듈을 코드 블록으로 가져옵니다.
# It's just an alias for the cv2 module. import cv2 as cv_ # It's importing all the classes from the QtGui module. from PyQt5.QtGui import * # It's importing all the classes from the QtCore module. from PyQt5.QtCore import * # It's importing all the classes from the QtWidgets module. from PyQt5.QtWidgets import * # It's importing the sys module. import sys # It's importing the os module. import os # It's importing the time module. import time # It's importing the traceback module. import traceback
CameraUI라는 Python 클래스를 만들고 모니터링 도구와 관련된 페이지 구성 요소 및 레이아웃을 개발합니다.
컨트롤 버튼 등 해당 슬롯 기능을 이 클래스에 넣습니다.
class CameraUI(QWidget): def __init__(self): super(CameraUI, self).__init__() self.init_ui() def init_ui(self): self.setWindowTitle('本地监控工具 公众号:Python 集中营') self.setWindowIcon(QIcon('ico.png')) self.resize(600, 400) self.label_view = QLabel() self.image_path = QLineEdit() self.image_path.setReadOnly(True) self.image_path.setPlaceholderText('视频流图片保存地址') self.image_path_btn = QPushButton() self.image_path_btn.setText('打开') self.image_path_btn.clicked.connect(self.image_path_btn_clk) self.video_path = QLineEdit() self.video_path.setReadOnly(True) self.video_path.setPlaceholderText('监控视频保存地址') self.video_path_btn = QPushButton() self.video_path_btn.setText('打开') self.video_path_btn.clicked.connect(self.video_path_btn_clk) self.start_listen_btn = QPushButton() self.start_listen_btn.setText('开启监控') self.start_listen_btn.clicked.connect(self.start_listen_btn_clk) self.brower = QTextBrowser() self.brower.setReadOnly(True) self.brower.setFont(QFont('宋体', 8)) self.brower.setPlaceholderText('日志处理过程区域...') self.brower.ensureCursorVisible() hbox = QHBoxLayout() vbox_left = QVBoxLayout() vbox_right = QVBoxLayout() vbox_left.addWidget(self.label_view) vbox_right_grid1 = QGridLayout() vbox_right_grid1.addWidget(self.image_path, 0, 0, 1, 2) vbox_right_grid1.addWidget(self.image_path_btn, 0, 2, 1, 1) vbox_right_grid1.addWidget(self.video_path, 1, 0, 1, 2) vbox_right_grid1.addWidget(self.video_path_btn, 1, 2, 1, 1) vbox_right_grid2 = QGridLayout() vbox_right_grid2.addWidget(self.brower, 0, 0, 1, 3) vbox_right_grid2.addWidget(self.start_listen_btn, 1, 0, 1, 3) vbox_right.addLayout(vbox_right_grid1) vbox_right.addLayout(vbox_right_grid2) hbox.addLayout(vbox_left) hbox.addLayout(vbox_right) self.listen_thread = ListenWorkThread(self) self.listen_thread.message.connect(self.show_message) self.listen_thread.finished.connect(lambda: self.start_listen_btn.setEnabled(True)) self.setLayout(hbox) def show_message(self, text): cursor = self.brower.textCursor() cursor.movePosition(QTextCursor.End) self.brower.append(text) self.brower.setTextCursor(cursor) self.brower.ensureCursorVisible() def image_path_btn_clk(self): dir = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择文件夹", os.getcwd()) self.image_path.setText(dir) def video_path_btn_clk(self): dir = QFileDialog.getExistingDirectory(self, "选择文件夹", os.getcwd()) self.video_path.setText(dir) def start_listen_btn_clk(self): self.listen_thread.start()
ListenWorkThread 클래스를 개발하고 QThread의 하위 스레드에서 상속합니다.
이 스레드를 비즈니스 클래스로 사용하여 로컬 카메라를 호출하여 모니터링을 완료하는 효과를 얻으세요.
class ListenWorkThread(QThread): message = pyqtSignal(str) finished = pyqtSignal(bool) def __init__(self, parent=None): super(ListenWorkThread, self).__init__(parent) self.parent = parent self.working = True def __del__(self): self.working = False def run(self): try: image_path = self.parent.image_path.text() video_path = self.parent.video_path.text() if image_path.strip() == '' or video_path.strip() == '': self.message.emit('相关路径设置不能为空,请检查设置!') return self.cap = cv_.VideoCapture(0) self.cap.set(3, 300) self.cap.set(4, 400) if self.cap.isOpened(): self.message.emit('摄像头已成功打开!') n = 0 self.message.emit('正在进行视频 监控中....') start_time = time.clock() while True: ret, img = self.cap.read() if os.path.exists(os.path.join(image_path, str(n) + '.jpg')): os.remove(os.path.join(image_path, str(n) + '.jpg')) self.save_image(img, str(n), image_path) time.sleep(0.1) pixmap_ = QPixmap(os.path.join(image_path, str(n) + '.jpg')) self.parent.label_view.setPixmap(pixmap_) n = n + 1 self.finished.emit(True) except Exception as e: traceback.print_exc() self.message.emit('程序运行错误,请检查参数是否设置正确!') self.finished.emit(True) def save_image(self, image=None, file_name=None, image_path=None): if image is not None: cv_.imwrite(os.path.join(image_path, file_name + '.jpg'), image)
위 전체 비즈니스 하위 스레드의 로직을 개발한 후 Python 모듈의 main 함수를 호출하는 데 사용했습니다.
전체 프로그램 작업을 메인 루프에 추가하세요.
아아아아위 내용은 Python+PyQt5를 사용하여 자체 제작 모니터링 가젯을 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.
