阿凯带你从创建一个特定灰度的灰度图, 到终端输入灰度的值生成特定灰度的图片, 然后我们引入了一个新的HighGui组件:Trackbar . 你还会接触到回调函数(callback)这个概念, 用于响应Trackbar 拖动带来的影响。 你可以拖动滑条, 动态的看到色块颜色的改变, 最后阿凯给大家留了一个作业, 制作RGB三通道的带Trackbar的调色板。
本期相当于是对CH2.1
作业的解析.
我们创建一个函数createGrayscaleCanvas
用于创建灰度图的画布.
CH2.2_GrayCanvas.py
import numpy as np
import cv2
# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
canvas[:] = color
return canvas
# 创建一个颜色为125的灰度图
canvas = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=125)
# 展示画布
cv2.imshow("canvas", canvas)
# 中断
cv2.waitKey(0)
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
代码阅读有困难的同学请回顾阿凯的CH2.1
教程, 创建一个空白画布.
这里只是做一个课程回顾.
接下来, 阿凯想通过终端输入一个特定的数值, 然后生成对应值的灰度图, 那我们如何来实现呢?
在python中, 类似C语言中的scanf
语句的函数是input
, input
中传入的字符串是提示.
读入字符串赋值给gray_value
. 注意这里读入的是字符串, 不是数值
gvalue_str = input("请输入灰度值: ")
如果我们想得到整数的数值的话, 需要对其进行强制类型转换. 使用int()
函数.
gvalue = int(gvalue_str)
接下来, 我们还要判断, 数值范围是否合法, 在[0, 255] 区间之内.
我们使用函数is_gvalue_legal
来判断灰度值是否合法.
# 判断灰度值是否合法
def is_gvalue_legal(gvalue):
return not (gvalue < 0 or gvalue > 255)
如果啰嗦一点的版本, 就是这样的:
# 判断灰度值是否合法
def is_gvalue_legal_balabala(gvalue):
if gvalue < 0 or gvalue > 255:
return False
else:
return True
读入gvalue , 如果符合要求的话, 就生成对应的背景. 不合法就要求重新输入.
# 读入灰度值
def read_gvalue():
# 是否读取成功
read_done = False
gvalue = None
while not read_done:
gvalue_str = input("请输入灰度值: ")
gvalue = int(gvalue_str)
read_done = is_gvalue_legal(gvalue)
# 添加一个温馨小提示
if not read_done:
print("温馨提示, 数值范围越界, 灰度图取值范围在0到255区间")
return gvalue
完整版本的程序见:
CH2.2_GrayCanvasInputFromTerm.py
import numpy as np
import cv2
# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
canvas[:] = color
return canvas
# 判断灰度值是否合法
def is_gvalue_legal(gvalue):
return not (gvalue < 0 or gvalue > 255)
# 读入灰度值
# 如果符合要求的话, 就生成对应的背景. 不合法就要求重新输入.
def read_gvalue():
# 是否读取成功
read_done = False
gvalue = None
while not read_done:
gvalue_str = input("请输入灰度值: ")
gvalue = int(gvalue_str)
read_done = is_gvalue_legal(gvalue)
if not read_done:
print("温馨提示, 数值范围越界, 灰度图取值范围在0到255区间")
return gvalue
gvalue = read_gvalue()
canvas = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)
cv2.imshow("canvas", canvas)
print("按任意按键结束程序")
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
效果演示
用终端的方式, 也有它的弊端, 主要是我没办法从交互界面上去规范它输入的值.
于是我们就用到了我们的TrackBar
组件.
首先我们需要创建一个Trackbar
, 调用createTrackbar
这个函数
cv2.createTrackbar(trackbar_name,window_name,min_value,max_value,callback_func)
依次传入的函数
trackbar_name
滑条的名称,获取这个滑条的数值也是通过名称window_name
滑条所在窗口 (window) 的名称min_value
滑条最小值max_value
滑条最大值callback_func
回调函数,这个参数其实类似C
语言中的函数指针,我传入的是函数名称,每次滑条被拖动的时候,都会执行这个函数.
例如:
# 这个nothing的意思就是啥也不做。
def nothing(x):
pass
cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,nothing)
这里的nothing(x)
, 被传入的x
实际上是滑条的当前取值。
你也可以改成这样, 看一下x
的值。
# 这个nothing的意思就是啥也不做。
def nothing(x):
print(x)
cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,nothing)
x
是我命名的值, 你可以命名为任意名称。
这里, 我们来演示, 不用回调函数的解决方法。
定时每隔1ms刷新画面, 这种方式比较低效, 即便值没有被修改1s也会修改1000次。
CH2.2_GrayCanvasInputFromTrackBarV1.py
'''
滑块调色板 - v1 比较傻的版本
'''
import cv2
import numpy as np
# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
canvas[:] = color
return canvas
cv2.namedWindow('image')
# 函数原型
# createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange) -> None
# 解释
# 在window‘iamge’ 上创建一个滑动条,起名为Channel_XXX, 设定滑动范围为0-255,
# onChange事件回调 啥也不做
def nothing(x):
pass
cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,nothing)
print("进入Grayscale滑块实验, 键盘摁e退出程序")
img = None
# 每隔1ms检查更新一次。
while(True):
# 程序跳出判断 最多等待1毫秒
k = cv2.waitKey(1)
# 如果key是e键就退出程序
if k == ord('e'):
break
# 获取当前滑条的值
gvalue = cv2.getTrackbarPos('gray_value','image')
# 创建新的画布
img = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)
# 显示更新后的图片
cv2.imshow('image',img)
cv2.destroyAllWindows()
我们首先创建一个名字叫做gray_value
的trackbar。 这个trackbar在image
窗口上。
最小取值是0, 最大取值是255, 修改时候的回调函数是updateImg
cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,updateImg)
那我们来看一下updateImg
图像更新的函数。 每次trackbar修改的时候, 就会给函数updateImg
传入当前的值gvalue
。
然后我们创建一个新的图片, 并在image
窗口展示。
# 更新画布
def updateImg(gvalue):
img = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)
# 显示更新后的图片
cv2.imshow('image',img)
完整的程序:
CH2.2_GrayCanvasInputFromTrackBarV2.py
'''
滑块调色板 - v2 回调函数
'''
import cv2
import numpy as np
# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
canvas[:] = color
return canvas
# 更新画布
def updateImg(gvalue):
img = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)
# 显示更新后的图片
cv2.imshow('image',img)
cv2.namedWindow('image')
# 初始化画布
updateImg(0)
cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,updateImg)
print("进入Grayscale滑块实验, 键盘摁e退出程序")
img = None
# 接收按键事件, 判断是否退出
while cv2.waitKey(0) != ord('e'):
continue
cv2.destroyAllWindows()
看到这里, 相信你已经掌握了如何创建画布与HighGUI组件中的Trackbar的使用.
那么阿凯接下来要给你布置的作业就是, 创建一个可以调RGB三通道的调色板.
你需要创建三个TrackBar, 分别记录三个通道的值. 然后你拖动TrackBar触发更新当前color的事件, 接下来, 重新渲染画布. 思路就给这么多. 大家加油.
为了降低难度, 阿凯提供一个代码模板.
CH2.2_BGRCanvasInputFromTrackBar.py
'''
滑块调色板 - V2 利用回调更新窗口图像
'''
import cv2
import numpy as np
# 创建一个空白画布
canvas = np.zeros((300,512,3), np.uint8)
# 色块的颜色
color = (0, 0, 0)
# 更新图像,并且刷新windows
def updateImage():
'''
请填入你的代码
'''
# 更新颜色
def updateColor(x):
'''
请填入代码
'''
cv2.namedWindow('image')
# 函数原型
# createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange) -> None
# 解释
# 在window‘iamge’ 上创建一个滑动条,起名为Channel_XXX, 设定滑动范围为0-255,
# onChange事件回调 啥也不做
cv2.createTrackbar('Channel_Red','image',0,255,updateColor)
cv2.createTrackbar('Channel_Green','image',0,255,updateColor)
cv2.createTrackbar('Channel_Blue','image',0,255,updateColor)
print("进入RGB滑块实验, 键盘摁e退出程序")
# 首次初始化窗口的色块
# 后面的更新 都是由getTrackbarPos产生变化而触发
updateImage()
while cv2.waitKey(0) != ord('e'):
continue
cv2.destroyAllWindows()