OpenCV中如何使用滚动条动态调整参数

共 4917字,需浏览 10分钟

 ·

2022-07-05 10:32

点击上方小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶

重磅干货,第一时间送达


OpenCV中有很多函数在图像处理时候都有一些参数可以有多个选择,这个时候开发者如果像快速试错,找到最佳的参数组合或者参数类型的时候。OpenCV中通过HighGUI的滚动条提供这样一种方便的调试方法,只是OpenCV官方教程里面滚动条的代码实现比较简单,甚至有些粗糙。本文讲会在官方教程的基础上进一步改进,获取的一个更加通用的版本代码。

 

函数


OpenCV中使用滚动条,首先需要创建一个窗口,然后再创建滚动条,滚动条本身依附于窗口上,创建滚动条的函数如下:

int cv::createTrackbar(
    const String &  trackbarname,
    const String &  winname,
    int *   value,
    int     count,
    TrackbarCallback    onChange = 0,
    void *  userdata = 0 
)

参数解释

  • trackbarname表示滚动条名称

  • winname表示对应的依附窗口名称

  • value表示滚动条上的值

  • count表示滚动条取值范围的最大值,取值范围为[0, count]

  • onChange表示拖动滚动条时产生事情的响应处理函数,需要自定义

  • userdata 表示 是否向事件处理函数传递参数,支持的是无符号类型的指针

滚动条基本用法-动态调整参数

利用滚动条动态调整亮度

首先创建一个输入图像窗口,然后调用createTrackbar创建一个滚动条依附在窗口上,绑定好定义的函数onchange,其中onchange本质上是一个事件回调函数,它的定义格式如下:

typedef void(* cv::TrackbarCallback) (int pos, void *userdata)

其中pos返回的是当前滚动条滑块的位置,userdata是该方法回调传的用户数据参数。这里onchange的函数定义与实现如下:

int max_count = 150;int cnt = 50;Mat temp;void onchange(int, void*) {         Mat m = Mat::zeros(temp.size(), temp.type());         m = Scalar(cnt, cnt, cnt);         Mat dst;         add(temp, m, dst);         imshow("亮度调整", dst);}

创建滚动条并绑定回调函数,显示窗口与图像的代码

Mat image = imread("D:/images/1024.png"); //  B, G, Rif (image.empty()) {         printf("could not load image....\n");return -1;}temp = image.clone();namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO);createTrackbar("My Bar:", "输入窗口", &cnt, max_count, onchange);imshow("输入窗口", image);onchange(50, 0);waitKey(0);

运行结果如下:

滚动条进阶用法-参数传递

动态调整图像亮度与对比度


上面这个例子跟OpenCV官方教程上的很类似,缺点是定义一堆全局的临时变量,不是很好的编程习惯。而且userdata这个参数没有充分利用,所以我重新整合了代码,实现了图像的亮度与对比度调整,利用userdata来传递参数,消灭了这堆临时变量。


代码实现首先创建两个trackbar,一个用来调整亮度,一个用来调整对比度,分别绑定两个回调函数,然后分别通过userdata传递Mat对象,通过回调函数的pos参数获取滚动条滑块的位置,实现数据获取,首先来看一下,两个滚动条回调事件绑定函数的代码实现:

static void on_lightness(int pos, void* userdata) {
    Mat image = *((Mat*)userdata);
    Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    addWeighted(image, 1.0, m, 0, pos, dst);
    imshow("亮度与对比度调整", dst);
}

static void on_contrast(int pos, void* userdata) {
    Mat image = *((Mat*)userdata);
    Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    double contrast = pos / 100.0;
    addWeighted(image, contrast, m, 0.00, dst);
    imshow("亮度与对比度调整", dst);
}


创建滚动条,绑定事件函数,显示窗口的代码实现如下:

你好

int main(int argc, char** argv) {
    Mat image = imread("D:/images/1024.png"); //  B, G, R
    if (image.empty()) {
        printf("could not load image....\n");
        return -1;
    }
    imshow("输入窗口", image);

    namedWindow("亮度与对比度调整", WINDOW_AUTOSIZE);
    int lightness = 50;
    int max_value = 100;
    int contrast_value = 100;
    createTrackbar("Value Bar:""亮度与对比度调整", &lightness, max_value, on_lightness, (void*)(&image));
    createTrackbar("Contrast Bar:""亮度与对比度调整", &contrast_value, 200, on_contrast, (void*)(&image));
    on_lightness(50, &image);
    waitKey(0);
    return 0;
}


其中userdata参数是需要传入指针,转换为void*即无类型指针/任意类型指针,在事件函数中通过这行代码:

Mat image = *((Mat*)userdata);

先转换为Mat类型指针,然后再转换为数据使用。


运行结果如下:

好消息!

小白学视觉知识星球

开始面向外开放啦👇👇👇




下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2:Python视觉实战项目52讲
小白学视觉公众号后台回复:Python视觉实战项目即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。

下载3:OpenCV实战项目20讲
小白学视觉公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

交流群


欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~


浏览 41
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报