概要

本代码是一个简单的GUI应用程序，用于瓶装液位检测系统。

效果图

整体架构流程

整体架构流程如下：

1. 创建GUI窗口和必要的部件：

   • 创建一个主窗口（root）作为GUI应用程序的容器。
   • 设置窗口的大小和标题。
   • 创建用于显示图像的Label部件（img_label）。
   • 创建用于显示检测结果的Label部件（result_label）。
   • 创建用于加载图片的按钮（load_button）。
   • 创建用于执行液位检测的按钮（detect_button）。

2. 加载图片：

   • 当用户点击"加载图片"按钮时，触发load_image()函数。
   • 在函数中，使用文件对话框选择一个瓶子的图片文件。
   • 如果选择了文件，则读取图片，将其从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间，并将其显示在GUI窗口中。

3. 液位检测：

   • 当用户点击"液位检测"按钮时，触发detect_liquid()函数。
   • 在函数中，首先将图像转换为灰度图像。
   • 对灰度图像进行二值化处理，得到黑白二值图像。
   • 使用轮廓检测函数找到图像中的轮廓。
   • 找到最大的轮廓，表示瓶子的轮廓。
   • 计算轮廓的面积和外接矩形的面积。
   • 根据面积比例判断液位是否充足，并更新检测结果的文本显示。

4. 运行GUI应用程序：

   • 调用root.mainloop()函数，启动GUI应用程序的主循环。
   • 程序将等待用户交互事件，如按钮点击或窗口关闭事件。

用户可以通过点击"加载图片"按钮选择一张瓶子的图片，然后点击"液位检测"按钮进行液位检测。检测结果将显示在GUI窗口中的检测结果区域。整体架构流程使用户能够方便地加载图片并执行液位检测操作，并即时显示结果。

技术细节

1. 导入必要的模块：

   • cv2：OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务。
   • numpy：用于数值计算和数组操作。
   • tkinter：Python的标准GUI库，用于创建GUI应用程序。
   • filedialog：tkinter的子模块，用于打开文件对话框选择图片文件。
   • PIL：Python Imaging Library，用于图像处理和操作。

2. 创建GUI窗口：

   • 创建一个名为root的Tk对象，作为主窗口。
   • 设置窗口的大小为800x600像素。
   • 设置窗口的标题为"瓶装液位检测系统"。

3. 图像显示区域：

   • 创建一个Label部件，用于显示图像。
   • 将该部件放置在窗口的左侧。

4. 检测结果显示区域：

   • 创建一个Label部件，用于显示检测结果的文本。

5. 加载图片并显示：

   • 定义一个load_image()函数，用于加载并显示图片。
   • 在函数中，通过文件对话框(filedialog)选择一个图片文件。
   • 如果选择了文件，则使用OpenCV的imread()函数读取图片。
   • 将读取的图片从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。
   • 使用PIL库的Image.fromarray()函数将图像转换为PIL图像对象。
   • 使用PIL库的ImageTk.PhotoImage()函数将PIL图像对象转换为可显示的图像对象。
   • 通过配置img_label部件的image属性，将图像显示在GUI窗口中。

6. 液位检测：

   • 定义一个detect_liquid()函数，用于执行液位检测。
   • 在函数中，首先将图像转换为灰度图像。
   • 然后对灰度图像进行二值化处理，将图像转换为黑白二值图像。
   • 使用OpenCV的findContours()函数找到图像中的轮廓。
   • 找到最大的轮廓，即代表瓶子的轮廓。
   • 计算轮廓的面积和外接矩形的面积。
   • 根据面积比例判断液位是否充足，并更新检测结果的文本。

7. 加载图片按钮：

   • 创建一个Button部件，用于触发加载图片的操作。
   • 按钮上显示的文本为"加载图片"。
   • 按钮点击后执行load_image()函数。

8. 液位检测按钮：

   • 创建一个Button部件，用于触发液位检测的操作。
   • 按钮上显示的文本为"液位检测"。
   • 按钮点击后执行detect_liquid()函数。

9. 运行GUI应用程序：

   • 调用root.mainloop()函数，启动GUI应用程序的主循环，等待用户交互事件。