PySide6/Qt实现QPainter内容显示与视频生成教程-Python教程-PHP中文网

PySide6/Qt实现QPainter内容显示与视频生成教程

本教程详细介绍了如何在pyside6/qt应用中，利用qpainter在qwidget上绘制图形，并同时将这些绘制内容实时显示在窗口上，以及高效地捕获窗口帧并将其保存为视频文件。文章将涵盖从qpainter的正确使用、qwidget内容抓取到使用imageio库进行视频编码的关键步骤和最佳实践，旨在提供一个结构清晰、易于理解的专业教程。

引言：PySide6/Qt图形绘制与视频导出挑战

在PySide6/Qt应用程序开发中，我们经常需要在自定义的QWidget上进行图形绘制，例如绘制实时数据图表、动画或游戏场景。同时，为了记录或分享这些动态内容，将绘制过程导出为视频文件也是一个常见的需求。然而，在实现这一目标时，开发者可能会遇到一些挑战，例如QPainter的正确使用方式、如何高效地捕获QWidget的显示内容以及如何将捕获的帧序列编码为视频。

本教程将提供一个全面的解决方案，演示如何利用QPainter在QWidget上进行绘制，并通过QTimer驱动动画，最终结合QWidget::grab()方法捕获屏幕内容，并使用第三方库imageio将其保存为视频文件。

核心概念与解决方案概述

实现QWidget内容显示与视频生成的核心策略可以概括为以下几点：

在paintEvent中直接绘制到QWidget： paintEvent是QWidget响应绘制事件的入口。所有需要在窗口上显示的内容都应该通过QPainter(self)在此方法中绘制。避免在paintEvent中尝试将绘制内容先输出到QImage再渲染到QWidget，这容易导致QPainter状态冲突或递归绘制问题。
使用QTimer驱动动画和帧捕获： 通过设置QTimer定时器，周期性地触发update()方法，从而强制QWidget重绘。在每次重绘周期中，我们不仅更新绘制数据并调用update()，还可以在QTimer的回调函数中捕获当前QWidget的显示内容。
利用QWidget::grab()捕获帧： QWidget::grab()方法能够将QWidget的当前显示内容捕获为一个QPixmap对象。这是获取窗口视觉帧最直接且推荐的方式。
QPixmap到QImage再到numpy数组转换： imageio库通常接受numpy数组作为视频帧输入。因此，需要将捕获的QPixmap转换为QImage，再进一步转换为numpy数组。
使用imageio库进行视频编码： imageio是一个功能强大的Python库，支持多种视频格式的读写。通过其get_writer和append_data方法，可以方便地将numpy帧序列编码为视频文件。

详细实现步骤

1. 环境准备

首先，确保你已经安装了PySide6和imageio库。imageio还需要ffmpeg后端来处理大多数视频格式。

pip install PySide6 imageio imageio[ffmpeg] numpy

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2. 构建自定义绘制Widget

创建一个继承自QWidget的自定义类，用于处理绘制逻辑、动画定时器和视频帧捕获。

import imageio
import numpy as np
from PySide6.QtWidgets import QWidget, QApplication
from PySide6.QtCore import QPoint, QRect, QTimer, Qt
from PySide6.QtGui import QPainter, QPointList, QImage, QPixmap

# 定义窗口尺寸
WIDTH = 720
HEIGHT = 720

class PlotWidget(QWidget):
    def __init__(self, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.setFixedSize(WIDTH, HEIGHT) # 设置固定窗口大小

        # 初始化动画定时器
        self._timer = QTimer(self)
        self._timer.setInterval(100) # 100毫秒刷新一次，即10帧/秒
        self._timer.timeout.connect(self.frame)

        # 存储绘制点列表
        self._points = QPointList()
        self._current_x = 0 # 用于演示动画效果

        # 视频录制相关
        self._totalFrames = 100 # 计划录制的总帧数
        self._vid_writer = imageio.get_writer('output_video.avi', fps=10) # 初始化视频写入器，指定输出文件名和帧率

        self._timer.start() # 启动定时器

    def closeEvent(self, event):
        """
        窗口关闭事件处理，确保视频写入器被正确关闭，释放资源。
        """
        if not self._vid_writer.closed:
            self._vid_writer.close()
        self._timer.stop()
        super().closeEvent(event) # 调用父类的closeEvent

    def frame(self):
        """
        定时器触发的帧更新函数，负责更新数据、触发重绘和捕获帧。
        """
        # 更新绘制数据 (这里仅作简单示例，实际应用中会更复杂)
        self._points.clear()
        self._points.append(QPoint(self._current_x, HEIGHT // 2))
        self._current_x = (self._current_x + 5) % WIDTH # 模拟点移动

        # 触发QWidget重绘
        self.update()

        # 捕获当前帧并写入视频
        if self._totalFrames > 0:
            pixmap = self.grab() # 捕获整个QWidget的显示内容为QPixmap

            # 将QPixmap转换为QImage，并确保格式为RGB888，以便Numpy和imageio处理
            # QImage.Format_RGB888 对应 24位RGB，每个通道8位
            qimg = pixmap.toImage().convertToFormat(QImage.Format_RGB888)

            # 将QImage的像素数据转换为Numpy数组
            # buffer=qimg.constBits() 获取图像的原始字节数据
            # strides=[qimg.bytesPerLine(), 3, 1] 定义了每个维度（行、像素、通道）的步长
            # dtype=np.uint8 指定数据类型为无符号8位整数
            array = np.ndarray((qimg.height(), qimg.width(), 3),
                               buffer=qimg.constBits(),
                               strides=[qimg.bytesPerLine(), 3, 1],
                               dtype=np.uint8)

            if not self._vid_writer.closed:
                self._vid_writer.append_data(array) # 将Numpy数组帧添加到视频

            self._totalFrames -= 1
        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("视频录制完成！")

    def paintEvent(self, event):
        """
        QWidget的绘制事件，在此方法中使用QPainter进行实际的图形绘制。
        """
        with QPainter(self) as painter: # QPainter直接作用于当前QWidget
            # 填充背景
            rect = QRect(QPoint(0, 0), self.size())
            painter.fillRect(rect, Qt.white)

            # 绘制点
            painter.setPen(Qt.blue)
            painter.setBrush(Qt.blue)
            painter.drawPoints(self._points)

            # 绘制一个简单的文本作为帧计数器
            painter.setPen(Qt.black)
            painter.drawText(10, 20, f"Frame: {100 - self._totalFrames}")

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3. 应用程序入口

创建一个QApplication实例并显示PlotWidget。

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    widget = PlotWidget()
    widget.show()
    app.exec()

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4. 代码解析与注意事项

paintEvent的正确使用

在paintEvent中，我们使用with QPainter(self) as painter:来创建一个作用于当前PlotWidget的QPainter。这意味着所有的绘制操作（如fillRect、drawPoints、drawText）都会直接呈现在PlotWidget的屏幕区域上。

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错误示例回顾： 原始问题中尝试在paintEvent内部先绘制到QImage (QPainter(self._qimg))，然后又调用self.render(self._qimg)。这种做法是错误的，QWidget::render()用于将一个QWidget的内容渲染到另一个QPaintDevice（例如QImage），而不是将一个QImage渲染到自身。而且，在一个paintEvent中同时激活两个QPainter实例（一个作用于QImage，一个隐含地可能影响QWidget）会导致QPainter::begin: A paint device can only be painted by one painter at a time这类错误。

正确做法： paintEvent应专注于将内容绘制到QWidget自身。如果需要将绘制内容用于其他目的（如保存为图片或视频），应该在paintEvent完成并显示后，通过grab()等方法获取其屏幕快照。

frame函数中的帧捕获与视频写入

self.update()： 在frame函数中，每次更新数据后调用self.update()会触发paintEvent，确保PlotWidget在屏幕上显示最新的绘制内容。
pixmap = self.grab()： 这是获取QWidget当前视觉内容的精髓。它返回一个QPixmap，其中包含了PlotWidget当前在屏幕上显示的所有像素。
qimg = pixmap.toImage().convertToFormat(QImage.Format_RGB888)：
- toImage()：将QPixmap转换为QImage。QImage是Qt中用于处理像素数据的类，更适合直接访问像素。
- convertToFormat(QImage.Format_RGB888)：这一步至关重要。imageio通常期望输入RGB三通道的图像数据。QImage.Format_RGB888确保图像数据以24位RGB格式存储，每个颜色通道8位，这与numpy数组和视频编码器的要求兼容。其他格式可能需要不同的转换逻辑。
array = np.ndarray(...)： 这是将QImage的原始像素数据高效转换为numpy数组的关键步骤。
- buffer=qimg.constBits()：获取QImage底层像素数据的内存地址。
- strides=[qimg.bytesPerLine(), 3, 1]：定义了在内存中访问像素的步长。
  - qimg.bytesPerLine()：每行像素所占的字节数，这考虑了Qt内部可能的行对齐。
  - 3：每个像素有3个字节（RGB）。
  - 1：每个颜色通道占1个字节。
- dtype=np.uint8：指定数组元素类型为无符号8位整数，与RGB888格式的每个颜色通道数据对应。通过这种方式，numpy数组直接引用了QImage的内存，避免了数据拷贝，提高了效率。
_vid_writer.append_data(array)： 将转换后的numpy数组帧添加到imageio视频写入器中。
资源管理： 在closeEvent和录制完成时，务必调用_vid_writer.close()来关闭视频文件，确保所有缓存的帧都被写入并文件句柄被释放。