TrackBar控件 createTrackbar(trackbarname,winname,value,count,onChange) 1.创建 TrackBar控件 2.value为... TrackBar控件的默认值 3.count为 TrackBar控件的最大值，最小为0 getTrackbarPos(trackbarname,winname)获取TrackBar当前值...('mouse',640,360) 定义回调函数 def callback(value): print(value) 创建 TrackBar cv2.createTrackbar('R','trackbar...',0,255,callback) cv2.createTrackbar('G','trackbar',0,255,callback) cv2.createTrackbar('B','trackbar'...('R','trackbar') g = cv2.getTrackbarPos('G','trackbar') b = cv2.getTrackbarPos('B','trackbar'
目标： • 使用trackbar对阈值的参数进行动态调整，确认较好的阈值参数 • 使用交互式方式调参，直观感受算法参数的作用 0.代码效果展示 1.代码详细说明 首先导入需要的库，包括opencv-python...库 import cv2 as cv 接下来是trackbar的回调函数，这里什么都不需要做pass就可以了 def nothing(x): pass 然后设置一些全局参数，方便对经常改动参数进行修改...： track_win_name = "trackbar window" pic_path = "wechat.png" 读取图片，并将图片进行灰度化，并给窗口起个名字，方便后面使用： img = cv.imread...，分别对应阈值的最小值和最大值，其中参数的详尽含义如下： • para1：trackbar前面会显示的名字 • para2：trackbar会放到的窗口名字 • para3：打开窗口滑块默认的起始位置...• para4：该trackbar对应的参数能调节的范围(从0开始)，如para4为255，表示该trackbar调参范围为0-255 • para5：拖动滑块后的回调函数 # create trackbars
函数功能：创建trackbar并添加到指定窗口 函数原型： intcvCreateTrackbar( const char* trackbar_name, const char* window_name..., int* value, intcount, CvTrackbarCallback on_change ); 函数说明： 第一个参数表示该trackbar的名称。...第二个参数表示窗口名称，该trackbar将显示在这个窗口内。 第三个参数表示创建时滑块的位置。 第四个参数表示滑块位置的最大值，最小值固定为0。 第五个参数表示回调函数。...注：被创建的trackbar默认显示在指定窗口的顶端，可以通过函数cvGetTrackbarPos()来获取trackbar显示的位置信息，以及通过函数cvSetTrackbarPos()来重新设置trackbar...位置被改变的时，系统会调用这个回调函数，并将参数pos设置为表示trackbar位置的数值。
下面将介绍如何在 OpenCV 中使用 TrackBar 控件。...输入参数：trackbarname 输入参数：winname 输出：当前值 在下面代码中，我们将创建了一个名为 ‘trackbar’ 的窗口，并在其中创建了三个 TrackBar，分别用于控制红、绿...每个 TrackBar 的取值范围为 0~255。我们还创建了一个背景图片，其颜色将根据 TrackBar 的值进行实时更新。...) # 创建 trackbar cv2.createTrackbar('R', 'trackbar', 0, 255, callback) cv2.createTrackbar('G', 'trackbar...'trackbar') g = cv2.getTrackbarPos('G', 'trackbar') b = cv2.getTrackbarPos('B', 'trackbar')
namespace cv; // Global variables const int slider_max = 100; int slider; Mat img; // Callback function for trackbar...event void on_trackbar(int pos, void *) { Mat img_converted; if(pos > 0) cvtColor(img, img_converted..., CV_RGB2GRAY); else img_converted = img; imshow("Trackbar app", img_converted); } int main() { img...= imread("swan.jpg"); namedWindow("Trackbar app"); imshow("Trackbar app", img); slider = 0; createTrackbar...("RGB Grayscale", "Trackbar app", &slider, slider_max, on_trackbar); while(char(waitKey(1)) !
using namespace cv; using namespace std; Mat img; int threshval = 100; static void on_trackbar...to a grayscale}"); parser.about("\nThis program demonstrates connected components and use of the trackbar...parser.printMessage(); cout << "\nThe image is converted to grayscale and displayed, another image has a trackbar...Components", WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar( "Threshold", "Connected Components", &threshval, 255, on_trackbar...); on_trackbar(threshval, 0);//先执行一次出图 0无意义装饰品 waitKey(0); return EXIT_SUCCESS; } 输入：
我们要先定义输出的最大最小值，一个响应图，还有创建Trackbar用到的值和方法。都定义在上面是因为需要在TrackBar里调用。 ?...然后在目标窗口中增加一个TrackBar ? 上面是TrackBar的滑动事件。 ---- 输出结果 ? ? ---- -END-
/contours2\n" << "\nA trackbar is put up which controls the contour level from -3 to 3\n" <<...w = 500; int levels = 3; vector > contours; vector hierarchy; static void on_trackbar...true); namedWindow( "contours", 1 ); createTrackbar( "levels+3", "contours", &levels, 7, on_trackbar...); on_trackbar(0,0); waitKey(); return 0; } 效果： ----
用法 TrackBar控件 类似于可拖动的数值进度条 createTrackbar(trackbarname, winname, value, count, onChange) 创建Trackbar控件...trackbarname：控件名字 winname：窗口名字 value：trackbar的默认值 count：trackbar的最大值，最小为0 onChange：回调函数 getTrackbarPos...('trackbar', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow('trackbar', 640, 480) # 定义回调函数 def callback(value):...('G', 'trackbar', 0, 255, callback) cv2.createTrackbar('B', 'trackbar', 0, 255, callback) # 创建一个背景图片...('R', 'trackbar') g = cv2.getTrackbarPos('G', 'trackbar') b = cv2.getTrackbarPos('B', 'trackbar
首先我们还是用到了TrackBar 所以先定义TrackBar的参数 ? 然后在代码中创建TrackBar ? 接下来就是我们最关键的函数SubPixel_Demo ? ? ?
---- 代码演示 新建一个项目opencv-0014,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.这次我们直接在第二个图片上加上一个TrackBar...直接显示出来,然后再进行操作,其中定义了一个thresthold_value的值为TrackBar的初始值,然后写了定义一了个TrackbarEvent(int,void*)的事件用于关联Trackbar...前面我们说过二值化阈值有五种类型,所以我们再在图像上加上一个TrackBar,用于改变不同类型显示的效果 ?...在上面先增加一个类型的定义 然后再增加一个TrackBar,对应的事件还是我的TrackBarEvent()事件 ? 然后再修改一下TrackBarEvent事件 ? 显示效果如下: ? ? ? ?
的使用 TrackBar就是一种滑动条，滑动到不同的位置，获取相应的值做不同的处理。...', cv2.WINDOW_NORMAL) # 创建trackbar,R是trackbar的名字,0是默认当前值，255是最大值 cv2.createTrackbar('R', 'trackbar...True: cv2.imshow('trackbar', img) r = cv2.getTrackbarPos('R', 'trackbar') g...= cv2.getTrackbarPos('G', 'trackbar') b = cv2.getTrackbarPos('B', 'trackbar') img[:]...取值为0的时候 trackbar取值为1的时候 trackbar取值为2的时候 trackbar取值为3的时候 trackbar取值为4的时候 ROI(Region of Image) roi
image_window = "Source Image"; char* result_window = "Result window"; int match_method = TM_SQDIFF; int max_Trackbar...char* trackbar_label = "模板匹配方式"; createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar
然后定义要显示的Mat及Trackbar需要的一些值。 ? 然把在代码中把我们定义的窗体显示出来 ? 在代码最下部分把Shi-Tomasi这部分的计算写出来。 ?...TrackBar事件写法和Harris的基本一样。 ---- 接下来我们看看效果 ? 可以看到都是阈值50的时候Harris角点检测出的结果和Shi-Tomasi角点检测出的结果会有差。 ?
模版匹配 因为方法有六种，我们在图像上加了个TrackBar，再定义一个方法用于实现TrackBar的事件 ? ? 然后是实现Match_Void的方法 ? ? ? 运行后的效果 ?
在上面定义一个默认阈值和一个过程方法，因为我们用到了Trackbar ? 然输出图像上创建Trackbar ? 在过程前先转为灰度图 ? 接下来就是重点，我们的Harris_Deal的方法 ? ?
= NULL; IplImage *g_pBinaryImage = NULL; const char *pstrWindowsBinaryTitle = "二值图"; void on_trackbar...= 0; //cvCreateTrackbar(pstrWindowsToolBarName, pstrWindowsBinaryTitle, &nThreshold, 254, on_trackbar...); //on_trackbar(1); // 转为二值图 cvThreshold(g_pGrayImage, g_pBinaryImage, 190, 255, CV_THRESH_BINARY
cv2.createTrackbar() 函数，第一个参数是 trackbar 名称，第二个参数是将用作创建的 trackbar 的父窗口的名称，第三个参数是默认值，第四个参数是最大值，第五个参数是回调函数...，每次 trackbar 值发生变化时都会执行回调函数。...回调函数总是有一个默认参数，即 trackbar 位置。在我们的例子中，函数什么也不做，所以我们只是传递。 trackbar 的另一个重要应用是将其用作按钮或开关。...所以你可以使用 trackbar 来获得这样的功能。在我们的应用程序中，我们已经创建了一个开关，在这个开关中应用程序只在开关打开时才工作，否则屏幕总是黑色的。
接下来开始我们的表演 首先还要是创建Trackbar，定义基本的参数 ? ? 接下来就是写我们的GoodFeauturestoTrack_Deal这个事件 ? ? 看看运行显示效果 ?
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