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這篇文章主要介紹了Python Opencv通過軌跡如何欄實現更改整張圖像的背景顏色,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
實現軌跡(跟蹤)欄功能的函數
函數主要參數講解
cv.createTrackbar()——創建一個軌跡(跟蹤)欄
cv.getTrackbarPos()——獲取一個軌跡(跟蹤)欄的值
cv.createTrackbar()參數如下:
參數一:trackbarname——軌跡(跟蹤)欄名稱
參數二:winname——需要掛載軌跡(跟蹤)欄的窗體名
參數三:value——默認值
參數四:count——上限值
參數五:onChange ——軌跡(跟蹤)欄的回調執行函數
(一般僅僅是通過軌跡欄修改值,然后讀取的話,這個參數可以不用管)參數六:userdata ——作為回調傳遞的用戶數據。它可以在不使用全局變量的情況下處理trackbar事件。
cv.getTrackbarPos()參數如下:
參數一:trackbarname——需要讀取的軌跡(跟蹤)欄名稱
參數二:winname——對應的窗體名
代碼實現
我們先創建一個窗體,為軌跡(跟蹤)欄的掛載做準備
~照片就默認創建一張黑色圖片
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)
接著我們把需要的軌跡(跟蹤)欄添加到這個窗體中(記得必須要創建軌跡(跟蹤)欄回調函數的!!!)
回調函數可以為pass空函數——但是必須要有!!!
這次要實現背景色的控制,那么我們設置三個軌跡(跟蹤)欄,每一個軌跡欄對應一個0~255的值——對應BGR中的三色值!!!
def nothing(x): pass # 參數依次為:設置軌跡(跟蹤)欄名字,掛載的窗體, 默認值, 最大值,回調函數 cv.createTrackbar('R', 'imag', 0, 255, nothing) # R的值——nothing傳入一個空函數體,不執行任何回調函數 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) # 設置一個開關——當為1時,圖片背景可以改變——否則為黑色
顯示主體部分的代碼
while True: cv.imshow('imag', img) k = cv.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: # ESC退出 break if cv.getTrackbarPos(switch, 'imag') == 1: # 當swtch軌跡(跟蹤)欄的值為1時,允許改變背景色 img[:] = [cv.getTrackbarPos('B', 'imag'), cv.getTrackbarPos('G', 'imag'), cv.getTrackbarPos('R', 'imag')] # getTrackbarPos的參數為:讀取值的軌跡(跟蹤)欄名,所在的窗體名 # opencv的顏色為BGR——依次獲取軌跡(跟蹤)欄的值就可以了~ else: # 否則為默認黑色 img[:] = 0 cv.destroyAllWindows()
效果
完整代碼
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
默認打開的樣子~
此時調節背景色是不改變的~
當打開時,背景色就會發生改變了~
小訓
訓練要求
我們通過鼠標繪制一些東西,然后將背景顏色的修改,作為圖片刷新(清空內容)~
代碼結構
鼠標回調函數(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): # 鼠標回調函數——執行鼠標左鍵按下后移動繪圖 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)
軌跡(跟蹤)欄回調函數
# 這里不需要任何操作~所以用pass空函數體即可 def nothing(x): pass __main__主體代碼 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) # 實現鼠標回調函數 cv.createTrackbar('R', 'imag', 0, 255, nothing) # 設置R軌跡(跟蹤)欄 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) # 設置開關控制軌跡(跟蹤)欄 while True: cv.imshow('imag', img) k = cv.waitKey(1) & 0xFF if k == 27: break if cv.getTrackbarPos(switch, 'imag') == 1: # 為1是,刷新畫面 img[:] = [cv.getTrackbarPos('B', 'imag'), cv.getTrackbarPos('G', 'imag'), cv.getTrackbarPos('R', 'imag')] cv.setTrackbarPos(switch, 'imag', 0) # 通過set軌跡(跟蹤)欄位置,實現為1刷新后,及時回到0位置 cv.destroyAllWindows()
效果:(小訓練的代碼連起來就可以直接運行的,這里就不單獨再寫一遍了)
先隨意用鼠標寫“開心”兩個字~
接著點擊這里(可能需要點一次選中軌跡(跟蹤)欄,再點擊才能執行變化)
然后就實現刷新了~
我們再寫點其它的——
python的數據類型:1. 數字類型,包括int(整型)、long(長整型)和float(浮點型)。2.字符串,分別是str類型和unicode類型。3.布爾型,Python布爾類型也是用于邏輯運算,有兩個值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最頻繁的數據類型,集合中可以放任何數據類型。5. 元組,元組用”()”標識,內部元素用逗號隔開。6. 字典,字典是一種鍵值對的集合。7. 集合,集合是一個無序的、不重復的數據組合。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Python Opencv通過軌跡如何欄實現更改整張圖像的背景顏色”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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