opencv入门四

news/2024/4/30 0:21:15/文章来源:https://blog.csdn.net/m0_53421868/article/details/126676665

鼠标操作与响应

static void on_draw(int event, int x, int y, int flags,  void* userobj)
{Mat image = *(Mat*)userobj;if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) {//鼠标点击时	sp.x = x;sp.y = y;std::cout << "start："  << sp << std::endl;}if (event == EVENT_LBUTTONUP) {//鼠标抬起后ap.x = x;ap.y = y;int dx = ap.x - sp.x;int dy = ap.y - sp.y;if (dx > 0 && dy > 0) {Rect box(sp.x, sp.y, dx, dy);//绘制矩形rectangle(image, box, Scalar(0,0,255), 1, 8, 0);imshow("绘制后", image);}std::cout << "end："  << sp << std::endl;}}void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat& image)
{namedWindow("绘制前", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("绘制前", image);//设置回调机制setMouseCallback("绘制前",on_draw, (void*)(&image));
}

在这里插入图片描述

一个屏幕上只绘制一张图像，当鼠标移动的时候自动清空屏幕


Point sp(-1, -1);
Point ap(-1, -1);
Mat tmp;static void on_draw(int event, int x, int y,int flags, void* userobj)
{Mat image = *(Mat*)userobj;if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) {sp.x = x;sp.y = y;std::cout << "start: " << sp << std::endl;}//鼠标松开时确定结尾位置，并绘制矩形else if (event == EVENT_LBUTTONUP) {ap.x = x;ap.y = y;int dx = ap.x - sp.x;int dy = ap.y - sp.y;if (sp.x > 0 && sp.y > 0) {Rect box(sp.x, sp.y, dx, dy);rectangle(image, box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);imshow("绘制前", image);//绘制完清空sp.x = -1;sp.y = -1;}std::cout << "end: " << ap << std::endl;}//当鼠标移动的时候会清空屏幕else if (event == EVENT_MOUSEMOVE) {tmp.copyTo(image);	//清除屏幕}
}void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat& image)
{namedWindow("绘制前", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("绘制前", image);//设置回调机制setMouseCallback("绘制前",on_draw,(void *)(&image));tmp = image.clone();
}

在这里插入图片描述

提取图像框选中部分

Point sp(-1, -1);
Point ap(-1, -1);
Mat tmp;static void on_draw(int event, int x, int y,int flags, void* userobj)
{Mat image = *(Mat*)userobj;if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) {sp.x = x;sp.y = y;std::cout << "start: " << sp << std::endl;}//鼠标松开时确定结尾位置，并绘制矩形else if (event == EVENT_LBUTTONUP) {ap.x = x;ap.y = y;int dx = ap.x - sp.x;int dy = ap.y - sp.y;if (sp.x > 0 && sp.y > 0) {	//防止越界访问Rect box(sp.x, sp.y, dx, dy);rectangle(image, box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);imshow("绘制前", image);if (dx > 0 && dy > 0) {  //防止越界访问tmp.copyTo(image);	//清楚红边框imshow("ROT截取", image(box));}sp.x = -1;sp.y = -1;std::cout << "end: " << ap << std::endl;}}//当鼠标移动的时候会清空屏幕else if (event == EVENT_MOUSEMOVE) {tmp.copyTo(image);	//清除屏幕}
}void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat& image)
{namedWindow("绘制前", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("绘制前", image);//设置回调机制setMouseCallback("绘制前",on_draw,(void *)(&image));tmp = image.clone();
}

展示效果：

在这里插入图片描述

绘制圆形

Point p(-1, -1);
Mat tmp;
static void on_draw(int event, int x, int y ,int flags, void *userobj) 
{Mat image = *(Mat*)userobj;if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) {p.x = x;p.y = y;std::cout << "start: " << p << std::endl;}else if (event == EVENT_LBUTTONUP) {circle(image, p, 80,  Scalar(0,0,255), -1);imshow("绘制前", image);}else if(event == EVENT_MOUSEMOVE){tmp.copyTo(image);	//清空屏幕}
}void QuickDemo::mouse_drawing_demo(Mat& image)
{namedWindow("绘制前", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("绘制前", image);//设置回调机制setMouseCallback("绘制前",on_draw,(void *)(&image));tmp = image.clone();
}

鼠标点击某一个点会自动画一个圆形

在这里插入图片描述

图像像素归一化

opencv中提供了四种归一化的方式
NORM_MINMAX
NORM_INF
NORM_L1
NORM_L2

注：最常用的是NORM_MINMAX归一化方法

 void normalize(InputArray src,	//输入图像OutputArray dst,   //输出图像 double alpha = 1,  //NORM_MINMAX时候最低值double beta = 0,   //NORM_MINMAX时候最高值 int norm_type = NORM_L2,  //只有alphaint dtype = -1, 	//默认类型与src一致InputArray mask = noArray() //mask默认值为空)

类型转换

CV_8UC3：3通道每个通道都是RGB 通道，每个通道的取值范围是[0, 255]，每个通道是8位无符号字节数据类型。
CV_32F3：3通道每个通道都是RGB 通道，每个通道的取值范围是[0, 4294967295]，每个通道是32位浮点数数据类型。

void QuickDemo::norm_demo(Mat& image) 
{Mat dst;  //存储转换后的结果std::cout << image.type() << std::endl;  //CV_8UC3image.convertTo(dst, CV_32FC3);std::cout << dst.type() << std::endl;    //CV_32FC3
}

使用normalize函数做归一化处理需要先将CV_8UC3字节类型的图像像素转换为浮点型处理，因为归一化处理之后的数据范围都在[0, 1]之间，需要用到浮点数保存

void QuickDemo::norm_demo(Mat& image) 
{Mat dst;  //存储转换后的结果std::cout << image.type() << std::endl;  //CV_8UC3image.convertTo(image, CV_32FC3);std::cout << image.type() << std::endl;    //CV_32FC3normalize(image, dst, 1.0, 0,NORM_MINMAX);  //做归一化处理std::cout << dst.type() << std::endl;imshow("类型转换CV_32FC3之后", image);imshow("归一化处理之后", dst);
}

将CV_8UC3类型的数据转换成CV_32FC3数据类型后，可以看出图像的像素类型变了之后，与之前的差异比较大，可是做完归一化处理之后在肉眼观察基本上跟原图没有啥区别。

在这里插入图片描述

图像放缩插值

void QuickDemo::resize_demo(Mat& image) 
{Mat zoomin, zoomout;  //放大缩小对象int h = image.rows;  //行int w = image.cols;	 //列//按照宽高进行缩小resize(image, zoomout, Size(h / 2, w / 2));imshow("缩小", zoomout);//按照宽高进行放大resize(image, zoomin, Size(h * 1.5, w * 1.5));imshow("放大", zoomin);
}

鼠标滚动事件缩小和放大窗口

原理

其中scale可以在外部定义为全局变量，通过响应CV_EVENT_MOUSEWHEEL滑轮事件获取Scale的具体值。
获取Scale值需要关注两个问题，滑轮滑动的方向和滑动量的大小。滑动方向通过getMouseWheelDelta（flags）获取，
当返回值＞0时，表示向前滑动；
当返回值＜0时，表示向后滑动。滑动量根据滑动方向自行设置相应的滑动步长即可。

void call_back(int event, int x, int y, int flags, void*userobj) 
{Mat src = *(Mat*)userobj;Mat zoominout;int h = src.rows;int w = src.cols;//获取滚动事件if (event == cv::EVENT_MOUSEWHEEL) {//获取鼠标上下滚动时的值int Scale = getMouseWheelDelta(flags);if (Scale > 0) {Scale = Scale / 120 + 1.5;  //放大1.5倍resize(src, zoominout, Size(h * Scale, w * Scale), INTER_LINEAR);}if (Scale < 0) {Scale = abs(Scale / 120) + 1;  //缩小2倍resize(src, zoominout, Size(h / Scale, w / Scale), INTER_LINEAR);}imshow("触发后", zoominout);}
}void QuickDemo::mouse_resize_demo(Mat& image)
{namedWindow("鼠标触发事件", WINDOW_AUTOSIZE);setMouseCallback("鼠标触发事件", call_back, (void *)(&image));imshow("鼠标触发事件", image);
}

将鼠标悬浮在鼠标触发事件窗口上，可以使用鼠标的滚轮进行放大和缩小

在这里插入图片描述

createTrackbar 创建滚动条的方式调整图片大小

Mat dst, m, src;
void on_track1(int val, void *userobj)
{int h = src.rows;int w = src.cols;resize(src, dst, Size(h + val, w + val), INTER_LINEAR);imshow("调整后", dst);
}void QuickDemo::mycreateTrackbar(Mat& image) {int val = 50;dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());m = Mat::zeros(image.size(), image.type());src = image.clone();	//深拷贝namedWindow("调整", WINDOW_AUTOSIZE);//当滚动按钮被拖动的时候，on_track函数会去调整光的亮度createTrackbar("调整", "调整", &val,200, on_track1, (void *)&image);on_track1(50, 0);		//固定写法imshow("调整", image);
}