在Tkinter中使用OpenCV

OpenCV是一个Python库，用于处理计算机视觉及其他人工制品。OpenCV具有内置函数和方法，可提供访问人工智能和机器学习中的计算机视觉的功能。OpenCV的一些示例包括：人脸检测，物体检测，X射线和其他工业应用。

使用Tkinter库，我们可以创建一个交互式应用程序，其中OpenCV作为应用程序的核心部分。

为创建应用程序，您需要在本地计算机上安装OpenCV，并确保Python Pillow包已预先安装。您可以通过在笔记本中键入以下命令来安装这些软件包。

pip install open-cv
pip install Pillow

安装完成后，我们就可以开始创建应用程序的结构和GUI。我们应用程序的基本功能是使用OpenCV打开Web摄像头（如果可能的话）。因此，我们可以使用Python Pillow（PIL）包显示每个捕获的帧，该包将帧转换为图像。现在可以在Label小部件中使用该图像，该小部件迭代地在窗口中显示每个捕获的帧。

示例

# 导入所需的库
from tkinter import *
from PIL import Image, ImageTk
import cv2

# 创建TKinter窗口或框架的实例
win= Tk()

# 设置窗口的大小
win.geometry("700x350")
# 创建标签以捕获视频帧
label =Label(win)
label.grid(row=0, column=0)
cap= cv2.VideoCapture(0)

# 定义用于显示帧的函数
def show_frames():
    # 获取最新帧并将其转换为图像
    cv2image= cv2.cvtColor(cap.read()[1],cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = Image.fromarray(cv2image)

    # 将图像转换为PhotoImage
    imgtk = ImageTk.PhotoImage(image = img)
    label.imgtk = imgtk
    label.configure(image=imgtk)

# 重复间隔以连续捕获
label.after(20, show_frames)

show_frames()
win.mainloop()