opencv期末练习题（6）附带解析

滑动块调整图像灰度

import cv2
import numpy as np
"""
滑动块调整图像灰度

1. 读取图片，并转为灰度图
2. 定义启动滑块和阈值滑块
3. 只有启动滑块的值为1时，拖动阈值滑块才生效
4. 根据阈值滑块的值实时对图像进行二值化操作
"""

enable = False
img = cv2.imread("./img.png", 0)  # 读取灰度化后的图像，0代表读入灰度图。


def nothing(x):  # 滑动条修改后会触发这个事件，我们这个程序不需要所以置空
    pass  # pass代表啥也不干


def enableButton(x):  # 启动滑块触发事件
    global enable  # 表明引用的事全局变量enable
    enable = bool(x)  # 根据当前滑块的值设置当前的启动状态


cv2.namedWindow("image")

# 创建调色板滑动条
cv2.createTrackbar('Enable', 'image', 0, 1, enableButton)  # 创建是否启用滑块，返回为0-1之间
cv2.createTrackbar('thresh', 'image', 0, 255, nothing)  # 创建阈值滑块，范围在0-255之间
new_img = img.copy()  # 拷贝一个新图像
while 1:
    cv2.imshow("image", new_img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == ord('q'):  # 如果输入q则退出程序
        break
    if enable:  # 如果当前滑块状态是启动的话，则对图像进行二值化操作
        thresh = cv2.getTrackbarPos("thresh", "image")  # 获取当前滑块的值
        _, new_img = cv2.threshold(img, thresh=thresh, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)  # 根据滑块的值进行二值化操作

这段代码创建了一个窗口，其中包含一个启用/禁用滑块和一个用于调整阈值的滑块。用户可以通过拖动滑块来实时调整图像的二值化阈值。按下 'q' 键退出程序。

以下是代码的主要步骤：

1. 初始化全局变量：enable 用于标记是否启用二值化操作。

2. 读取灰度图像：img = cv2.imread("./img.png", 0)。

3. 定义两个滑块触发函数：nothing(x) 为空函数，enableButton(x) 设置 enable 变量的值。

4. 创建窗口和滑块：使用 cv2.namedWindow 创建窗口，使用 cv2.createTrackbar 创建启用滑块和阈值滑块。

5. 拷贝一个新图像 new_img 作为显示用。

6. 进入死循环，实时显示当前图像，并等待用户的键盘输入。

7. 如果用户按下 'q' 键，则退出程序。

8. 如果启用了二值化操作，获取当前阈值滑块的值，并根据该值对图像进行二值化操作。二值化结果存储在 new_img 中。

这个程序演示了如何使用 OpenCV 创建一个图像窗口，并通过滑块实时调整图像的二值化阈值。