PySide6 中 QWidget 动态绘制与视频录制教程

PySide6 中 QWidget 动态绘制与视频录制教程

本教程详细介绍了如何在 pyside6 应用中实现 qwidget 的动态内容绘制,并同时将这些动态帧捕获并保存为视频文件。文章将指导读者正确使用 qpainter 进行界面绘制,并通过 qwidget 的 `grab()` 方法结合 `imageio` 库高效地将实时画面转换为视频帧,避免常见的绘制上下文错误,确保流畅的显示与录制。

引言:PySide6 动态绘制与视频生成的需求

在许多图形界面应用中,我们可能需要在一个 QWidget 上实时显示动态内容(例如动画、数据可视化),并同时将这些动态变化的过程录制成视频或 GIF。直接在 paintEvent 中尝试将内容绘制到 QImage 上,再将 QImage 渲染回 QWidget,往往会导致 QPainter 上下文冲突或 QWidget::render 调用错误。本文将提供一个健壮的解决方案,利用 QPainter 进行高效的界面绘制,并通过 QWidget.grab() 结合 imageio 库实现无缝的视频帧捕获与生成。

核心概念与技术

要实现上述目标,我们需要掌握以下核心技术和库:

  1. PySide6 (qt for python): 用于构建图形用户界面。
    • QWidget: 基础的用户界面组件。
    • QPainter: 用于在绘制设备(如 QWidget、QPixmap、QImage)上进行低级绘制。
    • QTimer: 用于定时触发更新,实现动画效果。
    • QPixmap, QImage: 用于处理图像数据。
  2. imageio: 一个强大的 Python 库,用于读取和写入各种图像和视频文件格式。
    • 需要安装 imageio 和 imageio[ffmpeg](用于支持 FFmpeg 编解码器,以便生成常见的视频格式如 AVI, MP4)。
  3. numpy: 用于高效地处理图像数据,将 QImage 转换为 imageio 可接受的 NumPy 数组格式。

环境准备

在开始之前,请确保您的 Python 环境中已安装必要的库:

pip install PySide6 imageio numpy pip install imageio[ffmpeg] # 确保视频编码功能可用

实现动态绘制与帧捕获

我们将创建一个自定义的 PlotWidget 类,它继承自 QWidget。这个组件将负责:

  1. 定时更新: 使用 QTimer 定期触发绘制和帧捕获。
  2. 界面绘制: 在 paintEvent 中使用 QPainter 绘制动态内容。
  3. 帧捕获与视频生成: 在定时器触发的方法中,捕获当前 QWidget 的内容,并将其追加到 imageio 视频写入器中。

1. PlotWidget 初始化

在 PlotWidget 的构造函数中,我们将设置定时器、初始化视频写入器,并定义窗口大小。

import imageio, numpy as np from PySide6.QtWidgets import Qapplication, QWidget from PySide6.QtCore import QPoint, QRect, QTimer, Qt from PySide6.QtGui import QPainter, QPointList, QImage  WIDTH = 720 HEIGHT = 720  class PlotWidget(QWidget):     def __init__(self, parent=None):         super().__init__(parent)         self.setwindowTitle("PySide6 动态绘制与视频录制")         self.setFixedSize(WIDTH, HEIGHT) # 固定窗口大小          self._timer = QTimer(self)         self._timer.setInterval(100) # 每100毫秒触发一次,即10帧/秒         self._timer.timeout.connect(self.frame)          self._points = QPointList() # 示例数据,用于绘制          self._totalFrames = 100 # 录制100帧后停止         # 初始化 imageio 视频写入器,指定输出文件名和帧率         self._vid_writer = imageio.get_writer('output_video.avi', fps=10)           self._timer.start() # 启动定时器

2. paintEvent 实现

paintEvent 负责在 QWidget 上进行绘制。关键在于,QPainter 应该直接作用于 self (即 QWidget 实例),而不是一个临时的 QImage。

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    def paintEvent(self, event):         with QPainter(self) as painter: # QPainter 直接作用于当前 QWidget             rect = QRect(QPoint(0, 0), self.size())             painter.fillRect(rect, Qt.white) # 填充背景             painter.setPen(Qt.red) # 设置画笔颜色             painter.drawPoints(self._points) # 绘制示例点

3. frame 方法:动画逻辑与帧捕获

frame 方法由 QTimer 定时调用。它负责更新绘制数据、触发 paintEvent、捕获当前 QWidget 的画面,并将其追加到视频文件中。

    def frame(self):         # 示例:更新绘制数据,这里只是简单地清空并添加一个点         self._points.clear()         self._points.append(QPoint(np.random.randint(0, WIDTH), np.random.randint(0, HEIGHT)))          # 如果还有帧需要录制         if self._totalFrames > 0:             self.update() # 触发 paintEvent,更新界面显示              # 捕获 QWidget 的当前内容             pixmap = self.grab()              # 将 QPixmap 转换为 QImage,并确保格式为 RGB888,便于 NumPy 处理             qimg = pixmap.toImage().convertToFormat(QImage.Format_RGB888)              # 将 QImage 的像素数据转换为 NumPy 数组             # 注意:这里直接访问 QImage 的底层数据,效率高             # strides 参数是关键,确保 NumPy 正确解析内存布局             array = np.ndarray((qimg.height(), qimg.width(), 3),                                 buffer=qimg.constBits(),                                 strides=[qimg.bytesPerLine(), 3, 1],                                 dtype=np.uint8)              # 如果视频写入器未关闭,则追加帧             if not self._vid_writer.closed:                 self._vid_writer.append_data(array)         else:             # 录制完成后,停止定时器并关闭视频写入器             self._timer.stop()             if not self._vid_writer.closed:                 self._vid_writer.close()             print("视频录制完成!")          self._totalFrames -= 1 # 减少剩余帧数

4. 资源清理 (closeEvent)

为了确保视频文件正确关闭,即使程序异常退出,也应在 QWidget 关闭时执行清理操作。

    def closeEvent(self, event):         if not self._vid_writer.closed:             self._vid_writer.close() # 关闭视频写入器         self._timer.stop() # 停止定时器         event.accept() # 接受关闭事件

完整示例代码

将以上部分整合,形成一个可运行的完整示例:

import imageio, numpy as np from PySide6.QtWidgets import QApplication, QWidget from PySide6.QtCore import QPoint, QRect, QTimer, Qt from PySide6.QtGui import QPainter, QPointList, QImage  WIDTH = 720 HEIGHT = 720  class PlotWidget(QWidget):     def __init__(self, parent=None):         super().__init__(parent)         self.setWindowTitle("PySide6 动态绘制与视频录制")         self.setFixedSize(WIDTH, HEIGHT)          self._timer = QTimer(self)         self._timer.setInterval(100) # 100ms = 10 FPS         self._timer.timeout.connect(self.frame)          self._points = QPointList()          self._totalFrames = 100 # 录制100帧         self._vid_writer = imageio.get_writer('output_video.avi', fps=10) # 输出视频文件          self._timer.start() # 启动定时器      def closeEvent(self, event):         """         在窗口关闭时,确保视频写入器和定时器被正确关闭。         """         if not self._vid_writer.closed:             self._vid_writer.close()             print("视频写入器已关闭。")         self._timer.stop()         event.accept()      def frame(self):         """         定时器触发的方法,用于更新数据、重绘界面并捕获帧。         """         # 示例:更新绘制数据,这里只是简单地添加一个随机点         self._points.clear()         self._points.append(QPoint(np.random.randint(0, WIDTH), np.random.randint(0, HEIGHT)))          if self._totalFrames > 0:             self.update() # 触发 paintEvent 重新绘制界面              # 捕获 QWidget 的当前显示内容             pixmap = self.grab()             # 转换为 QImage,并指定 RGB888 格式,便于后续 NumPy 处理             qimg = pixmap.toImage().convertToFormat(QImage.Format_RGB888)              # 将 QImage 的像素数据转换为 NumPy 数组             # 注意 strides 参数确保正确解析 QImage 的内存布局             array = np.ndarray((qimg.height(), qimg.width(), 3),                                 buffer=qimg.constBits(),                                 strides=[qimg.bytesPerLine(), 3, 1],                                 dtype=np.uint8)              # 将 NumPy 数组作为一帧追加到视频文件             if not self._vid_writer.closed:                 self._vid_writer.append_data(array)         else:             # 录制帧数达到上限,停止定时器并关闭视频写入器             self._timer.stop()             if not self._vid_writer.closed:                 self._vid_writer.close()             print(f"视频录制完成,已生成 {self._totalFrames} 帧,文件:output_video.avi")             # 录制完成后可以考虑关闭应用程序             QApplication.instance().quit()          self._totalFrames -= 1      def paintEvent(self, event):         """         QPainter 绘制事件,用于在 QWidget 上绘制内容。         """         with QPainter(self) as painter: # QPainter 直接作用于当前 QWidget             rect = QRect(QPoint(0, 0), self.size())             painter.fillRect(rect, Qt.white) # 填充白色背景              painter.setPen(Qt.red) # 设置画笔颜色为红色             painter.setBrush(Qt.NoBrush) # 不填充             painter.drawPoints(self._points) # 绘制随机点  if __name__ == '__main__':     app = QApplication([])     plot_widget = PlotWidget()     plot_widget.show()     app.exec()

注意事项与最佳实践

  1. QPainter 上下文: 始终确保 QPainter 在其绘制设备上是唯一的活动实例。在 paintEvent 中,QPainter(self) 是正确的用法,因为它直接在当前 QWidget 上绘制。避免在同一个 paintEvent 周期内尝试在不同设备(如 QImage 和 QWidget)之间切换 QPainter。
  2. 帧捕获时机: self.grab() 应该在 self.update() 之后调用,以确保捕获到的是最新的绘制内容。
  3. 图像格式转换: QPixmap 转换为 QImage 时,选择合适的格式(如 QImage.Format_RGB888 或 Format_ARGB32)可以简化后续与 NumPy 的集成。imageio 通常期望 RGB 格式的 NumPy 数组。
  4. NumPy 数组转换效率: 使用 qimg.constBits() 直接访问 QImage 的底层数据缓冲区,并结合 np.ndarray 的 buffer 和 strides 参数,是最高效的转换方式,避免了数据复制。
  5. 资源管理: 务必在应用关闭或视频录制完成后,调用 _vid_writer.close() 来释放文件句柄并确保视频文件完整。closeEvent 是一个理想的清理位置。
  6. 帧率控制: QTimer.setInterval() 和 imageio.get_writer(fps=…) 的帧率应保持一致,以确保视频播放速度与预期相符。
  7. 性能考虑: 对于高分辨率或高帧率的视频录制,图像转换和写入操作可能会消耗较多 CPU 资源。可以考虑在单独的线程中执行视频写入操作,以避免阻塞 UI 线程。

总结

通过本教程,我们学习了如何在 PySide6 中优雅地实现 QWidget 的动态绘制,并同时将这些动态画面录制成视频。关键在于理解 QPainter 的绘制上下文,利用 QWidget.grab() 进行界面捕获,并通过 imageio 库将捕获的图像帧高效地转换为视频。这种方法避免了常见的绘制错误,并提供了一个清晰、专业的解决方案,适用于需要实时动画显示和视频输出的 PySide6 应用。

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