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一、wxpython介绍
wxpython是python制作前端界面使用比较简单的一个工具。常被用于一些基础界面的生成，其中包含按键、滑钮、文本块等多种实用组件，是一个极易上手的前端工具。
1、文本
2、文本框（状态栏）
wx.Textctrl()
3、按键
wx.Button()
4、滑钮
二、Mediapipe与wxpython的有效结合
1、运行效果
代码运行后的效果如下：左边是图像框，用来显示图像；
右边是状态栏，用来打开文件和执行检测过程。
打开文件之后，会在图像框的位置显示图片，如下图所示：
点击“检测关键点”之后，就可以检测到人体的关键点了。
2、代码讲解
接下来我们来具体说一下代码是如何实现的。
（1）关键点检测函数
在之前的mediapipe讲解中，已经把关键点检测和检测行为识别的功能实现了。那么我们可以把它封装成一个函数，专供wxpython前端界面的按键调用使用。
这里封装得到的函数如下：
def pre_image(image_path):
print(image_path)
#image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.imdecode(np.fromfile(image_path, dtype=np.uint8), -1)
img = image.copy()
frame = process_frame(img)
return frame
# 先不显示
cv2.imdecode()的使用是因为包含中文路径的图片无法使用cv2.imread()打开。
process_frame()函数的功能是将原图片输入，将检测好的关键点图片输出。
以下是process_frame()函数的全部内容：
def process_frame(img):
start_time = time.time()
h, w = img.shape[0], img.shape[1] # 高和宽
# 调整字体
tl = round(0.005 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1
tf = max(tl-1, 1)
# BRG-->RGB
img_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 将RGB图像输入模型，获取 关键点 预测结果
results = pose.process(img_RGB)
keypoints = ['' for i in range(33)]
if results.pose_landmarks:
mp_drawing.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
for i in range(33):
cx = int(results.pose_landmarks.landmark[i].x * w)
cy = int(results.pose_landmarks.landmark[i].y * h)
keypoints[i] = (cx, cy) # 得到最终的33个关键点
else:
print("NO PERSON")
struction = "NO PERSON"
img = cv2.putText(img, struction, (25, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.25, (255, 255, 0),
6)
end_time = time.time()
process_time = end_time - start_time # 图片关键点预测时间
fps = 1 / process_time # 帧率
colors = [[random.randint(0,255) for _ in range(3)] for _ in range(33)]
radius = [random.randint(8,15) for _ in range(33)]
for i in range(33):
cx, cy = keypoints[i]
#if i in range(33):
img = cv2.circle(img, (cx, cy), radius[i], colors[i], -1)
'''str_pose = get_pos(keypoints) #获取姿态
cv2.putText(img, "POSE-{}".format(str_pose), (12, 100), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,
tl / 3, (255, 0, 0), thickness=tf)'''
cv2.putText(img, "FPS-{}".format(str(int(fps))), (12, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
tl/3, (255, 255, 0),thickness=tf)
return img
这个函数其实在之前的讲解中也出现过。
有了这两个函数，就可以将其与按键绑定，实现回调使用。
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（2）wxpython的具体操作
主体框架部分其实在wxpython中，wxpython将所有想要实现的功能串联了起来。
在这里我定义了一个类，专门用于放置前端的代码调用。
以下是加了注释的wxpython代码：
class mediapipeApp(wx.App):
def __init__(self):
'''UI界面的设计'''
wx.App.__init__(self)
self.frame = wx.Frame(None, title="Mediapipe_UI")
self.panel = wx.Panel(self.frame)
# -------------------------
# 新建控件位置变量
# -------------------------
VERTICAL = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
HORIZONTAL = wx.BoxSizer(wx.HORIZONTAL)
# ------------------------------------
# 新建控件
# ------------------------------------
# 图片框
image = wx.EmptyImage(500,500)
self.image = wx.StaticBitmap(self.panel, wx.ID_ANY, # 设置图片控件
wx.BitmapFromImage(image))
self.opare = wx.StaticBoxSizer(wx.StaticBox(self.panel, wx.ID_ANY, "操作栏"),
wx.VERTICAL)
# 图片操作栏
self.image_op = wx.StaticBoxSizer(wx.StaticBox(self.opare.GetStaticBox(), wx.ID_ANY, "图片操作栏"),
wx.VERTICAL)
grider = wx.GridSizer(0, 2, 0, 9)
btn_open = wx.Button(self.image_op.GetStaticBox(), label="打开文件")
btn_points = wx.Button(self.image_op.GetStaticBox(), label="检测关键点")
btn_pose = wx.Button(self.image_op.GetStaticBox(), label="检测姿态")
# 状态栏，文本输入框
self.sympol = wx.StaticBoxSizer(wx.StaticBox(self.opare.GetStaticBox(), wx.ID_ANY, "状态栏"),
wx.HORIZONTAL)
self.text_ctrl = wx.TextCtrl(self.sympol.GetStaticBox(), size=(200,300))
# -----------------------------------
# 设置控件 ： 按钮、文本输入框等
# -----------------------------------
btn_open.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.openfile)
btn_points.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.points)
# ------------------------------------
# 控件分布
# ------------------------------------
grider.Add(btn_open, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
grider.Add(btn_points, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
grider.Add(btn_pose, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
self.opare.Add(self.image_op, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
self.opare.Add(self.sympol, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
self.image_op.Add(grider, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
self.sympol.Add(self.text_ctrl, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
HORIZONTAL.Add(self.image, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
HORIZONTAL.Add(self.opare, 0, wx.ALL|wx.EXPAND, 5)
VERTICAL.Add(HORIZONTAL)
# ------------------------------------
# 最终设置
# ------------------------------------
self.panel.SetSizer(VERTICAL)
self.panel.Layout()
HORIZONTAL.Fit(self.frame)
self.frame.Show()
self.PhotoMaxSize = 500
self.filepath = ""
def points(self, event):
'''检测关键点函数'''
# 如果路径是空的，那么就在状态栏中报错
if self.filepath == "":
struction = "错误，请先导入原始图片"
self.text_ctrl.SetValue(struction)
self.text_ctrl.GetValue()
# 如果路径不为空，则执行检测操作，并把检测过后的图片显示在图片框中
else:
# 返回的image是cv2格式
image = pre_image(self.filepath)
image = cv2.resize(image, (500,500))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pic = wx.Bitmap.FromBuffer(image.shape[1], image.shape[0], image)
self.image.SetBitmap(pic)
self.panel.Refresh()
def openfile(self, event):
'''打开文件函数：点击打开文件后，可以打开以jpg格式的图片'''
wildcard = "JPEG files (*.jpg)|*.jpg"
dialog = wx.FileDialog(None, "choose a file",
wildcard=wildcard,
style=wx.FD_CHANGE_DIR)
if dialog.ShowModal() == wx.ID_OK:
self.text_ctrl.SetValue(dialog.GetPath())
dialog.Destroy()
self.onView()
def onView(self):
'''在状态栏中显示所需内容'''
self.filepath = self.text_ctrl.GetValue()
self.showImage(self.filepath)
def showImage(self, filepath):
'''调整图片的宽高，并在图片框中显示图片'''
img = wx.Image(filepath, wx.BITMAP_TYPE_ANY)
W = img.GetWidth()
H = img.GetHeight()
# 让显示的美观一点。
if W > H:
NewW = self.PhotoMaxSize
NewH = self.PhotoMaxSize * H / W
else:
NewH = self.PhotoMaxSize
NewW = self.PhotoMaxSize * H / W
self.W = NewW
self.H = NewH
img = img.Scale(NewW, NewH)
self.image.SetBitmap(wx.BitmapFromImage(img))
self.panel.Refresh()
整个代码中最复杂的部分可能是控件的分布于设置了，需要好好地理解一下。
总结
wxpython
wxpython+Mediapipe
代码整体与前面讲的Mediapipe一样，只是多了一个wxpython的可视化UI界面，wxpython的代码我也放在了前面讲的Mediapipe一章中，可以自行调阅查看。