opencv学习笔记(2)
设置鼠标回调函数
setMouseCallback(winname, callback, userdata)
winname:窗口名字
callback:回调函数
userdata:传回callback中
callback(event, x, y, flags,userdata)
event:鼠标事件
x: 鼠标的x坐标
y: 鼠标的y坐标
flags:鼠标键和组合键
userdata:setMouseCallback传回的值
import cv2
import numpy as np#鼠标回调函数
def mouse_callback(event, x, y, flags, userdata):print(event, x, y, flags, userdata)#mouse_callback(1, 100, 100, 16, "666")cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video', 640, 360)#设置鼠标回调
cv2.setMouseCallback('video', mouse_callback,"123")img = np.zeros((360, 640, 3), np.uint8)
while True:cv2.imshow('video', img)#cv2.resizeWindow('video', 640, 360)if cv2.waitKey(0) & 0xff == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()
如何使用OpenCV中的TrackBar控件
createTrackbar(trackbarname, winname,value, count, callback, userdata)
trackbarname:TrackBar控件的名字
winname:窗口的名字
value:trackbar当前值
count:最小值为0, 最大值为count
callback:回调函数
userdata:传给回调函数的值
getTrackbarPos(trackbarname, winname)
trackbarname:TrackBar控件的名字
winname:窗口的名字
输出当前值
import cv2
import numpy as npdef callback():pass#创建窗口
cv2.namedWindow('trackbar', cv2.WINDOW_NORMAL)#创建trackbar
cv2.createTrackbar('R', 'trackbar', 0, 255, callback)
cv2.createTrackbar('G', 'trackbar', 0, 255, callback)
cv2.createTrackbar('B', 'trackbar', 0, 255, callback)img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)
while True:#获取当前trackbar的值r = cv2.getTrackbarPos('R', 'trackbar')g = cv2.getTrackbarPos('G', 'trackbar')b = cv2.getTrackbarPos('B', 'trackbar')img[:] = [b, g, r]cv2.imshow('trackbar', img)if cv2.waitKey(10) & 0xff == ord('q'):break
cv2.destroyAllWindows()
OpenCV的色彩空间(RGB与BGR)
RGB:人眼的色彩空间,OpenCV默认使用BGR,两者之间的区别就是通道顺序不同
![![[Pasted image 20240620104928.png]]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a67e855658d2422aa7d2d43fbd792e22.png)
![![[Pasted image 20240620104943.png]]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d1d9500111174fec827cafbfaacd6679.png)
OpenCV色彩空间(HSV与HSL)
HSV:
H --> Hue:色相,即色彩,如红色,蓝色
S --> Saturation: 饱和度,颜色的纯度
V --> Value: 明度
![![[Pasted image 20240620105331.png]]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4b13f8ec11304e13935f6456c97add5e.png)
![![[Pasted image 20240620105744.png]]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7278392b399a4470aa3a8575da04c461.png)
![![[Pasted image 20240620105817.png]]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/5cfe89e4459347afa974749f0355e7df.png)
OpenCV为什么要使用HSV
因为OpenCV可以针对颜色的色相进行判断,RGB不好判断。
OpenCV色彩空间转换
YUV
主要用在视频中,编解码器一般都会使用yvu作为数据源。对于yvu来说主要包括三种类型
1. YUV4:2:0
2. YUV4:2:2
3. YUV4:4:4
以上都是对于像素的描述,例如 YUV4:4:4 代表4个Y数据,4个U数据,4个V数据。Y代表灰色的录像,UV代表颜色。比如以前家用的黑白电视,黑白电视用的就是数据 Y,有了彩色电视,兼容黑白电视就有了YUV。这样彩色电视即可以播放黑白画面,也可以播放彩色画面。YUV4:4:4类似RGB,RGB是8:8:88个红色 8个绿色 8个蓝色。
YUV4:2:0 是一个标准,它比 YUV4:4:4 存储空间节省一半。
![![[Pasted image 20240620110213.png]]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/bcab393ba4924c0b8ca4f6d761f5dd62.png)
import cv2def callback():passcv2.namedWindow('color', cv2.WINDOW_GUI_NORMAL)
color_list = [cv2.COLOR_BGR2RGBA,cv2.COLOR_BGR2BGRA,cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_HSV2BGR_FULL,cv2.COLOR_BGR2YUV]len = len(color_list)
img = cv2.imread('./img/cat.jpg')
cv2.createTrackbar('curcolor', 'color', 0, 4, callback)while True:v = cv2.getTrackbarPos('curcolor', 'color')#颜色空间转换APIcvt_img = cv2.cvtColor(img, color_list[v])cv2.imshow('color', cvt_img)if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):break
cv2.destroyAllWindows()
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