根据大家的要求，添加一些解释。
首先，PyqT5中自带滑块配件，分为水平方向和竖直方向两种滑块。有时候也叫拖动条，不管怎么说，就是能够滑动的条状部件。滑块的基本属性包括4个，分别是滑块的最值、滑块的刻度、滑块的步长和滑块的变量value。
既然要控制图片的灰度值，那么最大的问题就是数字上的处理，既然图片能够看做矩阵，那只需要解决如何从滑块获取数字的问题。这不是个问题，因为直接调用滑块的方法”value()”就可以得到当前滑块所在位置表示的数字。
滑块的左右滑动代表着从最小到最大的数字，所以拿到手之后要改三个地方，最小值、最大值、步长值。灰度图片一般是二维8位或者二维16位或者其他的，我们这里使用的是二维8位的jpg灰度图。
首先要弄清楚图片的各种格式与各种类型，以及不同的库对应的各种不同的图片编码格式和图片绘制方法。最常见的是RGB格式或者BGR格式，最常见的编码类型是numpy.ndarray类型。对于读取、存储、处理和绘制图片的包，这里用的是PIL以及其中的PIL.pyplot、matplotlib（一般重命名为plt），numpy（一般重命名为np）和使用较多的OpenCv-Python中的cv2包。PIL使用Image.open（）读取的图片是numpy.ndarray，可以用PIL自带的图片处理函数进行处理，处理之后可以使用matplotlib进行图片窗口的显示以及图像的绘制；cv2读取的是BGR格式的图片，一般需要转换成RGB进行处理，储存格式也是numpy.ndarray，可以自带函数绘制。
然后是图像阈值与图片的关系，在这里我们用的是，阈值定为一个int整数，图片矩阵numpy.nadarray中的数字，如果小于阈值这个数字，就要变成0，相应的在图片中就是此处的颜色变成了了黑色，所以，阈值越大，图片中的黑色越多，阈值越小，图片中的黑色越少。
最后是将图片输出，原本利用matplotlib进行mat图片的绘制即可，就是效果图那样，但是我给这个图片留了一个label，就是滑块上面的那个”hello”的位置，目的就是让Qt控件更加完整，这里涉及到QImage的转码问题，日后解决了再更新一波。
解决思路有四个，在这里给大家一个启发：
使用视频流的思路，将图片放进QLabel中更新，每次只需要更新放入QLabel的图片即可。
预设思路1：
1.cv读取图片格式为np.ndarray,BGR格式，将其转码为np.ndarray,RGB格式，
2.将np.ndarray矩阵元素与阈值进行比较，得到一个新的np.ndarray,这个矩阵储存着处理后的图片
3.将其转化为QImage格式，通过Qt.setPixmap()放在QLabel上
预设思路2：
1.PIL读取图片为image，将其转化为np.ndarray，RGB，并将矩阵元素与阈值进行比较，得到新的储存图片的矩阵
2.将其转化为QImage放在QLabel上
预设思路3：
cv读取图片，处理np.ndarray矩阵，转化为image，再转化为QImage最终显示
预设思路4：
PIL读取图片为image，转化为np.ndarray进行处理，再恢复为image，再转成QImage后显示在QLabel。
代码如下：
-*- coding: utf-8 -*-
"""
@author:xiaoyangchicao2020
@time:2022-99-99
"""
import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
class Win(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
#窗口部件区
self.setGeometry(400, 300, 450, 450)
self.setWindowTitle('灰度变换')#主窗口
self.lab1 = QLabel('Hello')#辅助显示窗口，后期可换为原图
self.lab2=QLabel()#self.value（），即滑块当前处于什么值
self.lab3=QLabel()#灰度图的输出位置
self.lab4=QLabel()
self.lab1.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.lab2.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.lab3.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.lab4.setAlignment(Qt.AlignCenter)
#滑块属性设置区
self.s = QSlider(Qt.Horizontal)#水平方向
self.s.setMinimum(0)#设置最小值
self.s.setMaximum(255)#设置最大值
self.s.setSingleStep(1)#设置步长值
self.s.setValue(self.s.value())#设置当前值
self.s.setTickPosition(QSlider.TicksBelow)#设置刻度位置，在下方
self.s.setTickInterval(1)#设置刻度间隔
self.s.valueChanged.connect(self.valueChange)
#变量区
self.v=self.s.value()
#self.im=self.getimg()
self.im=cv2.imread(r'C:\Users\MI\Desktop\tpt.jpg',0)
#部件排版区
layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(self.lab1)
layout.addWidget(self.s)
layout.addWidget(self.lab2)
self.setLayout(layout)
#函数区
#滑块移动事件 移动之后要对灰度图进行改变，所以涉及到灰度图片的输出
def valueChange(self):#在滑动滑块时
#rint("current slider value:"+str(self.s.value()))
#print(self.s.value())
#print(self.a+self.s.value())
self.im=cv2.imread(r'C:\Users\MI\Desktop\tpt.jpg',0)
self.lab2.setNum(self.v+self.s.value())
#self.v=self.s.value()
self.erzhihua()
#self.grayimg_show()
#self.showimg(Image.fromarray(self.im_gray1), True)
#size = self.s.value()
#self.lb1.setFont(QFont("Arial",size))
self.showimg(self.im)
def erzhihua(self):
self.im = np.where(self.im[..., :] < self.s.value(), 0, 255)
#灰度图像的显示
#获取图片
def getimg(self):
self.im=cv2.imread(r'C:\Users\MI\Desktop\tpt.jpg',0)
def showimg(self,img):
plt.close()
plt.show()
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
form = Win()
form.show()
sys.exit(app.exec_())
Original: https://blog.csdn.net/qq_60947873/article/details/126082761
Author: ♡小羊不吃草
Title: PyQt5滑块控制灰度图的二值化范围
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