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这篇文章主要介绍了Python Opencv通过轨迹如何栏实现更改整张图像的背景颜色，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
成都创新互联公司专注于中山企业网站建设,响应式网站,电子商务商城网站建设。中山网站建设公司,为中山等地区提供建站服务。全流程按需开发，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联公司专业和态度为您提供的服务实现轨迹(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， 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~
此时调节背景色是不改变的~
当打开时，背景色就会发生改变了~
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~
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）
然后就实现刷新了~
我们再写点其它的——
python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python Opencv通过轨迹如何栏实现更改整张图像的背景颜色”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司，关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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