import tkinter as tk from tkinter import filedialog import cv2 import numpy as np import os from PIL import Image, ImageTk import os # 检查文件夹是否存在，如果不存在则创建一个文件夹 if not os.path.exists('result'): os.makedirs('result') def select_image(): """  点击选择图片按钮时调用的函数，用于选择图像并显示在窗口中  """ global image_path # 使用filedialog模块弹出选择文件对话框，获取选择的图像路径 image_path = filedialog.askopenfilename() # 使用OpenCV读取图像 img = cv2.imread(image_path) # 将OpenCV读取的BGR图像转换为RGB图像 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将图像转换为PIL图像 img = Image.fromarray(img) # 将PIL图像转换为可以在Tkinter窗口中显示的图像 img = ImageTk.PhotoImage(img) # 使用config()函数更新显示图像的标签的图像 input_label.config(image=img) # 将图像存储在input_label变量中，以防图像被GC回收 input_label.image = img def process_image(): # 声明全局变量 output_img global output_img # 使用 cv2.imread 读取图片 img = cv2.imread(image_path) # 调用 translate_image 函数进行平移变换 output_img = translate_image(img) # 将 BGR 格式图片转换为 RGB 格式 output_img = cv2.cvtColor(output_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将 numpy 数组格式图片转换为 Image 对象 output_img = Image.fromarray(output_img) # 将 Image 对象转换为 Tkinter 可用的 PhotoImage 对象 output_img = ImageTk.PhotoImage(output_img) # 配置输出图片的 Label 组件，将处理后的图片显示在该组件上 output_label.config(image=output_img) # 更新 output_label.image 属性的值 output_label.image = output_img # 使用 cv2.imwrite 函数将处理后的图片保存到 result 文件夹中 cv2.imwrite("result/result.jpg", output_img) def translate_image(img): # 获取图像的行数和列数 rows, cols = img.shape[:2] # 创建一个移动矩阵 M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) # 应用仿射变换到图像上 output_img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) # 返回处理后的图像 return output_img # 创建窗口 root = tk.Tk() # 设置窗口标题 root.title("图像处理器") # 创建输入图像标签 input_label = tk.Label(root) # 将标签放置在左侧 input_label.pack(side="left") # 创建输出图像标签 output_label = tk.Label(root) # 将标签放置在右侧 output_label.pack(side="right") # 创建选择图像按钮 select_button = tk.Button(root, text="选择图像", command=select_image) # 将按钮放置在窗口中 select_button.pack() # 创建处理图像按钮 process_button = tk.Button(root, text="开始处理", command=process_image) # 将按钮放置在窗口中 process_button.pack() # 运行主循环 root.mainloop()