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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/6/17 20:29
# @Author : dejahu
# @Email : 1148392984@qq.com
# @File : window.py
# @Software: PyCharm
# @Brief : 图形化界面
import tensorflow as tf
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtWidgets import *
import sys
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import shutil
class MainWindow(QTabWidget):
# 初始化
def __init__(self):
super().__init__()
self.setWindowIcon(QIcon('images/logo.png'))
self.setWindowTitle('果蔬识别系统') # todo 修改系统名称
# 模型初始化
self.model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # todo 修改模型名称
self.to_predict_name = "images/tim9.jpeg" # todo 修改初始图片,这个图片要放在images目录下
self.class_names = ['土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'] # todo 修改类名,这个数组在模型训练的开始会输出
self.resize(900, 700)
self.initUI()
# 界面初始化,设置界面布局
def initUI(self):
main_widget = QWidget()
main_layout = QHBoxLayout()
font = QFont('楷体', 15)
# 主页面,设置组件并在组件放在布局上
left_widget = QWidget()
left_layout = QVBoxLayout()
img_title = QLabel("样本")
img_title.setFont(font)
img_title.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.img_label = QLabel()
img_init = cv2.imread(self.to_predict_name)
h, w, c = img_init.shape
scale = 400 / h
img_show = cv2.resize(img_init, (0, 0), fx=scale, fy=scale)
cv2.imwrite("images/show.png", img_show)
img_init = cv2.resize(img_init, (224, 224))
cv2.imwrite('images/target.png', img_init)
self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/show.png"))
left_layout.addWidget(img_title)
left_layout.addWidget(self.img_label, 1, Qt.AlignCenter)
left_widget.setLayout(left_layout)
right_widget = QWidget()
right_layout = QVBoxLayout()
btn_change = QPushButton(" 上传图片 ")
btn_change.clicked.connect(self.change_img)
btn_change.setFont(font)
btn_predict = QPushButton(" 开始识别 ")
btn_predict.setFont(font)
btn_predict.clicked.connect(self.predict_img)
label_result = QLabel(' 果蔬名称 ')
self.result = QLabel("等待识别")
label_result.setFont(QFont('楷体', 16))
self.result.setFont(QFont('楷体', 24))
right_layout.addStretch()
right_layout.addWidget(label_result, 0, Qt.AlignCenter)
right_layout.addStretch()
right_layout.addWidget(self.result, 0, Qt.AlignCenter)
right_layout.addStretch()
right_layout.addStretch()
right_layout.addWidget(btn_change)
right_layout.addWidget(btn_predict)
right_layout.addStretch()
right_widget.setLayout(right_layout)
main_layout.addWidget(left_widget)
main_layout.addWidget(right_widget)
main_widget.setLayout(main_layout)
# 关于页面,设置组件并把组件放在布局上
about_widget = QWidget()
about_layout = QVBoxLayout()
about_title = QLabel('欢迎使用果蔬识别系统') # todo 修改欢迎词语
about_title.setFont(QFont('楷体', 18))
about_title.setAlignment(Qt.AlignCenter)
about_img = QLabel()
about_img.setPixmap(QPixmap('images/bj.jpg'))
about_img.setAlignment(Qt.AlignCenter)
label_super = QLabel("作者:dejahu") # todo 更换作者信息
label_super.setFont(QFont('楷体', 12))
# label_super.setOpenExternalLinks(True)
label_super.setAlignment(Qt.AlignRight)
about_layout.addWidget(about_title)
about_layout.addStretch()
about_layout.addWidget(about_img)
about_layout.addStretch()
about_layout.addWidget(label_super)
about_widget.setLayout(about_layout)
# 添加注释
self.addTab(main_widget, '主页')
self.addTab(about_widget, '关于')
self.setTabIcon(0, QIcon('images/主页面.png'))
self.setTabIcon(1, QIcon('images/关于.png'))
# 上传并显示图片
def change_img(self):
openfile_name = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'chose files', '',
'Image files(*.jpg *.png *jpeg)') # 打开文件选择框选择文件
img_name = openfile_name[0] # 获取图片名称
if img_name == '':
pass
else:
target_image_name = "images/tmp_up." + img_name.split(".")[-1] # 将图片移动到当前目录
shutil.copy(img_name, target_image_name)
self.to_predict_name = target_image_name
img_init = cv2.imread(self.to_predict_name) # 打开图片
h, w, c = img_init.shape
scale = 400 / h
img_show = cv2.resize(img_init, (0, 0), fx=scale, fy=scale) # 将图片的大小统一调整到400的高,方便界面显示
cv2.imwrite("images/show.png", img_show)
img_init = cv2.resize(img_init, (224, 224)) # 将图片大小调整到224*224用于模型推理
cv2.imwrite('images/target.png', img_init)
self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/show.png"))
self.result.setText("等待识别")
# 预测图片
def predict_img(self):
img = Image.open('images/target.png') # 读取图片
img = np.asarray(img) # 将图片转化为numpy的数组
outputs = self.model.predict(img.reshape(1, 224, 224, 3)) # 将图片输入模型得到结果
result_index = int(np.argmax(outputs))
result = self.class_names[result_index] # 获得对应的水果名称
self.result.setText(result) # 在界面上做显示
# 界面关闭事件,询问用户是否关闭
def closeEvent(self, event):
reply = QMessageBox.question(self,
'退出',
"是否要退出程序?",
QMessageBox.Yes | QMessageBox.No,
QMessageBox.No)
if reply == QMessageBox.Yes:
self.close()
event.accept()
else:
event.ignore()
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
x = MainWindow()
x.show()
sys.exit(app.exec_())
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