这篇文章主要介绍了Python Opencv通过轨迹如何栏实现更改整张图像的背景颜色,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
实现轨迹(跟踪)栏功能的函数
函数主要参数讲解
cv.createTrackbar()——创建一个轨迹(跟踪)栏
cv.getTrackbarPos()——获取一个轨迹(跟踪)栏的值
cv.createTrackbar()参数如下:
参数一:trackbarname——轨迹(跟踪)栏名称
参数二:winname——需要挂载轨迹(跟踪)栏的窗体名
参数三:value——默认值
参数四:count——上限值
参数五:onChange ——轨迹(跟踪)栏的回调执行函数
(一般仅仅是通过轨迹栏修改值,然后读取的话,这个参数可以不用管)参数六:userdata ——作为回调传递的用户数据。它可以在不使用全局变量的情况下处理trackbar事件。
cv.getTrackbarPos()参数如下:
参数一:trackbarname——需要读取的轨迹(跟踪)栏名称
参数二:winname——对应的窗体名
代码实现
我们先创建一个窗体,为轨迹(跟踪)栏的挂载做准备
~照片就默认创建一张黑色图片
import cv2 as cv import numpy as np img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('imag', 510, 510)
接着我们把需要的轨迹(跟踪)栏添加到这个窗体中(记得必须要创建轨迹(跟踪)栏回调函数的!!!)
回调函数可以为pass空函数——但是必须要有!!!
这次要实现背景色的控制,那么我们设置三个轨迹(跟踪)栏,每一个轨迹栏对应一个0~255的值——对应BGR中的三色值!!!
def nothing(x): pass # 参数依次为:设置轨迹(跟踪)栏名字,挂载的窗体, 默认值, 最大值,回调函数 cv.createTrackbar('R', 'imag', 0, 255, nothing) # R的值——nothing传入一个空函数体,不执行任何回调函数 cv.createTrackbar('G', 'imag', 0, 255, nothing) # G的值 cv.createTrackbar('B', 'imag', 0, 255, nothing) # B的值 switch = '1:ON\n0:OFF' cv.createTrackbar(switch, 'imag', 0, 1, nothing) # 设置一个开关——当为1时,图片背景可以改变——否则为黑色
显示主体部分的代码
while True: cv.imshow('imag', img) k = cv.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: # ESC退出 break if cv.getTrackbarPos(switch, 'imag') == 1: # 当swtch轨迹(跟踪)栏的值为1时,允许改变背景色 img[:] = [cv.getTrackbarPos('B', 'imag'), cv.getTrackbarPos('G', 'imag'), cv.getTrackbarPos('R', 'imag')] # getTrackbarPos的参数为:读取值的轨迹(跟踪)栏名,所在的窗体名 # opencv的颜色为BGR——依次获取轨迹(跟踪)栏的值就可以了~ else: # 否则为默认黑色 img[:] = 0 cv.destroyAllWindows()
效果
完整代码
import cv2 as cv import numpy as np def nothing(x): pass if __name__ == "__main__": img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('imag', 510, 510) cv.createTrackbar('R', 'imag', 0, 255, nothing) cv.createTrackbar('G', 'imag', 0, 255, nothing) cv.createTrackbar('B', 'imag', 0, 255, nothing) switch = '1:ON\n0:OFF' cv.createTrackbar(switch, 'imag', 0, 1, nothing) while True: cv.imshow('imag', img) k = cv.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: break if cv.getTrackbarPos(switch, 'imag') == 1: img[:] = [cv.getTrackbarPos('B', 'imag'), cv.getTrackbarPos('G', 'imag'), cv.getTrackbarPos('R', 'imag')] else: img[:] = 0 cv.destroyAllWindows()
效果
默认打开的样子~
此时调节背景色是不改变的~
当打开时,背景色就会发生改变了~
小训
训练要求
我们通过鼠标绘制一些东西,然后将背景颜色的修改,作为图片刷新(清空内容)~
代码结构
鼠标回调函数(包含包的引用)
import cv2 as cv import numpy as np drawing = False line_size = 2 def mouse_function(event, x, y, flags, param): # 鼠标回调函数——执行鼠标左键按下后移动绘图 global drawing, line_size if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing is True: cv.circle(img, (x, y), line_size, (0, 125, 255), -1, cv.LINE_AA) elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False cv.circle(img, (x, y), line_size, (0, 125, 255), -1, cv.LINE_AA)
轨迹(跟踪)栏回调函数
# 这里不需要任何操作~所以用pass空函数体即可 def nothing(x): pass __main__主体代码 if __name__ == "__main__": img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) cv.namedWindow('imag', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('imag', 510, 510) cv.setMouseCallback('imag', mouse_function) # 实现鼠标回调函数 cv.createTrackbar('R', 'imag', 0, 255, nothing) # 设置R轨迹(跟踪)栏 cv.createTrackbar('G', 'imag', 0, 255, nothing) cv.createTrackbar('B', 'imag', 0, 255, nothing) switch = '1:ON\n0:OFF' cv.createTrackbar(switch, 'imag', 0, 1, nothing) # 设置开关控制轨迹(跟踪)栏 while True: cv.imshow('imag', img) k = cv.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: break if cv.getTrackbarPos(switch, 'imag') == 1: # 为1是,刷新画面 img[:] = [cv.getTrackbarPos('B', 'imag'), cv.getTrackbarPos('G', 'imag'), cv.getTrackbarPos('R', 'imag')] cv.setTrackbarPos(switch, 'imag', 0) # 通过set轨迹(跟踪)栏位置,实现为1刷新后,及时回到0位置 cv.destroyAllWindows()
效果:(小训练的代码连起来就可以直接运行的,这里就不单独再写一遍了)
先随意用鼠标写“开心”两个字~
接着点击这里(可能需要点一次选中轨迹(跟踪)栏,再点击才能执行变化)
然后就实现刷新了~
我们再写点其它的——
python的数据类型:1. 数字类型,包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型)。2.字符串,分别是str类型和unicode类型。3.布尔型,Python布尔类型也是用于逻辑运算,有两个值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最频繁的数据类型,集合中可以放任何数据类型。5. 元组,元组用”()”标识,内部元素用逗号隔开。6. 字典,字典是一种键值对的集合。7. 集合,集合是一个无序的、不重复的数据组合。
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Python Opencv通过轨迹如何栏实现更改整张图像的背景颜色”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
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