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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

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

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。

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()