利用PyQt5中QLabel组件实现亚克力磨砂效果
作者：之一Yo
Windows10 在 UWP 应用中支持亚克力画刷，可以在部件的底部绘制亚克力效果的背景图。本文将使用QLabel来模拟这个磨砂过程，感兴趣的可以了解一下
前言
Windows10 在 UWP 应用中支持亚克力画刷，可以在部件的底部绘制亚克力效果的背景图。下面我们使用 QLabel 来模拟这个磨砂过程。
实现方法
MSDN 文档中介绍了亚克力材料的配方，包括：高斯模糊、亮度混合、色调混合和噪声纹理。
高斯模糊
我们先来实现高斯模糊的效果，使用 scipy 可以很轻松的实现这个过程：
# coding:utf-8
import numpy as np
from PIL import Image
from PyQt5.QtGui import QPixmap
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter
def gaussianBlur(imagePath: str, blurRadius=18, brightFactor=1, blurPicSize: tuple = None) -> np.ndarray:
""" 对图片进行高斯模糊处理
Parameters
----------
imagePath: str
图片路径
blurRadius: int
模糊半径
brightFactor：float
亮度缩放因子
blurPicSize: tuple
高斯模糊前将图片缩放到指定大小，可以加快模糊速度
Returns
-------
image: `~np.ndarray` of shape `(w, h, c)`
高斯模糊后的图像
"""
if not imagePath.startswith(':'):
image = Image.open(imagePath)
else:
image = Image.fromqpixmap(QPixmap(imagePath))
if blurPicSize:
# 调整图片尺寸，减小计算量，还能增加额外的模糊
w, h = image.size
ratio = min(blurPicSize[0] / w, blurPicSize[1] / h)
w_, h_ = w * ratio, h * ratio
if w_ < w:
image = image.resize((int(w_), int(h_)), Image.ANTIALIAS)
image = np.array(image)
# 处理图像是灰度图的情况
if len(image.shape) == 2:
image = np.stack([image, image, image], axis=-1)
# 对每一个颜色通道分别磨砂
for i in range(3):
image[:, :, i] = gaussian_filter(
image[:, :, i], blurRadius) * brightFactor
return image
亚克力纹理
接下来在 QLabel 上面绘制出亮度混合、色调混合和噪声纹理，一般色调混合使用的颜色是图像的主题色，可以用 colorthief 库提取，这里就不赘述了：
class AcrylicTextureLabel(QLabel):
""" 亚克力纹理标签 """
def __init__(self, tintColor: QColor, luminosityColor: QColor, noiseOpacity=0.03, parent=None):
"""
Parameters
----------
tintColor: QColor
RGB 主色调
luminosityColor: QColor
亮度层颜色
noiseOpacity: float
噪声层透明度
parent:
父级窗口
"""
super().__init__(parent=parent)
self.tintColor = QColor(tintColor)
self.luminosityColor = QColor(luminosityColor)
self.noiseOpacity = noiseOpacity
self.noiseImage = QImage('resource/noise.png')
self.setAttribute(Qt.WA_TranslucentBackground)
def setTintColor(self, color: QColor):
""" 设置主色调 """
self.tintColor = color
self.update()
def paintEvent(self, e):
""" 绘制亚克力纹理 """
acrylicTexture = QImage(64, 64, QImage.Format_ARGB32_Premultiplied)
# 绘制亮度层
acrylicTexture.fill(self.luminosityColor)
# 绘制主色调
painter = QPainter(acrylicTexture)
painter.fillRect(acrylicTexture.rect(), self.tintColor)
# 绘制噪声
painter.setOpacity(self.noiseOpacity)
painter.drawImage(acrylicTexture.rect(), self.noiseImage)
acrylicBrush = QBrush(acrylicTexture)
painter = QPainter(self)
painter.fillRect(self.rect(), acrylicBrush)
用到的噪声图像如下图所示：
亚克力标签
最后在 QLabel 上叠加磨砂图像和亚克力纹理，可以通过 Image.toqpixmap() 将 Image 转换为 QPixmap：
class AcrylicLabel(QLabel):
""" 亚克力标签 """
def __init__(self, blurRadius: int, tintColor: QColor, luminosityColor=QColor(255, 255, 255, 0),
maxBlurSize: tuple = None, parent=None):
"""
Parameters
----------
blurRadius: int
磨砂半径
tintColor: QColor
主色调
luminosityColor: QColor
亮度层颜色
maxBlurSize: tuple
最大磨砂尺寸，越小磨砂速度越快
parent:
父级窗口
"""
super().__init__(parent=parent)
self.imagePath = ''
self.blurPixmap = QPixmap()
self.blurRadius = blurRadius
self.maxBlurSize = maxBlurSize
self.acrylicTextureLabel = AcrylicTextureLabel(
tintColor, luminosityColor, parent=self)
def setImage(self, imagePath: str):
""" 设置图片 """
if imagePath == self.imagePath:
return
self.imagePath = imagePath
image = Image.fromarray(gaussianBlur(
imagePath, self.blurRadius, 0.85, self.maxBlurSize))
self.blurPixmap = image.toqpixmap() # type:QPixmap
self.setPixmap(self.blurPixmap)
self.adjustSize()
def setTintColor(self, color: QColor):
""" 设置主色调 """
self.acrylicTextureLabel.setTintColor(color)
def resizeEvent(self, e):
super().resizeEvent(e)
self.acrylicTextureLabel.resize(self.size())
self.setPixmap(self.blurPixmap.scaled(
self.size(), Qt.KeepAspectRatioByExpanding, Qt.SmoothTransformation))
测试
下面是测试用的埃罗芒阿老师：
代码如下：
# coding:utf-8
import sys
from PyQt5.QtGui import QColor
from PyQt5.QtWidgets import QApplication
from acrylic import AcrylicLabel
app = QApplication(sys.argv)
w = AcrylicLabel(20, QColor(105, 114, 168, 102))
w.setImage('resource/ClariS_ヒトリゴト (アニメ盤).jpg')
w.show()
app.exec_()
结果如下：
到此这篇关于利用PyQt5中QLabel组件实现亚克力磨砂效果的文章就介绍到这了,更多相关PyQt5 QLabel磨砂效果内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！