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!!!本博客,是对图像的背景颜色的修改的基础讲解~!!!
还包括一个练习——是对背景色修改的一点应用尝试!!!——始终相信学习多一点探索,脚步会更坚定一些~

愿所有正在努力的人都可以坚持自己的路一直走下去!

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~

Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

此时调节背景色是不改变的~

Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

当打开时,背景色就会发生改变了~

Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

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~

Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

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)

Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

然后就实现刷新了~

Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

我们再写点其它的——

Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

到这里小练习也就结束了——既练习了鼠标事件当作画笔,也实现了轨迹(跟踪)栏的设置和读取——当作画板刷新的功能(●'"color: #ff0000">总结

标签:
Python,Opencv更改图像的背景颜色,Python,Opencv,轨迹跟踪,Python,Opencv,轨迹栏

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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

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