OpenCV的“画笔”功能

类似于画图软件的自由笔刷功能,当按住鼠标左键,在屏幕上画出连续的线条。

定义函数:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

# 初始化参数
drawing = False  # 鼠标左键按下时为True
ix, iy = -1, -1  # 鼠标初始位置


# 鼠标回调函数
def mouse_paint(event, x, y, flags, param):
    global ix, iy, drawing

    # 左键按下事件
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        drawing = True
        ix, iy = x, y

    # 鼠标移动事件
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if drawing:
            cv2.line(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2)
            ix, iy = x, y
            cv2.imshow('image', img)
    # 左键松开事件
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False
        # cv2.line(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2)

        # cv2.imshow('image', img)
        cv2.waitKey(0)


# 创建空白图像或读取现有图像
img = np.zeros((500, 500, 3), np.uint8)    # 创建空白图像
# img = cv2.imread('d:\\mask1\\3.png', cv2.IMREAD_COLOR)   # 读取现有图像

# 创建一个窗口并将回调函数与窗口绑定
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', mouse_paint)

# 保存绘制轨迹后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('output_image.jpg', img)
cv2.destroyAllWindows()

这里用到了OpenCV的鼠标回调函数cv2.setMouseCallback():

cv2.setMouseCallback() 是 OpenCV 库中用于设置鼠标事件回调函数的函数。该函数用于与图像窗口交互,通过在图像窗口中进行鼠标操作来获取像素点的坐标或执行一些特定操作。

函数原型为:

cv2.setMouseCallback(windowName, onMouse, param=None)
  • windowName 是要操作的图像窗口的名称。
  • onMouse 是回调函数,用于处理鼠标事件。该函数通常包含四个参数: event(事件类型,如 cv2.EVENT_MOUSEMOVEcv2.EVENT_LBUTTONDOWN 等)、x(鼠标点击的 x 坐标)、y(鼠标点击的 y 坐标)、flags(附加参数,如 cv2.EVENT_FLAG_CTRLKEYcv2.EVENT_FLAG_SHIFTKEY 等)。
  • param 是传递给回调函数的可选参数。

封装为类:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np


class Painter:
    def __init__(self):
        self.drawing = False
        self.ix, self.iy = -1, -1
        self.img = np.zeros((500, 500, 3), np.uint8)

    def mouse_paint(self, event, x, y, flags, param):
        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
            self.drawing = True
            self.ix, self.iy = x, y
        elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
            if self.drawing:
                cv2.line(self.img, (self.ix, self.iy), (x, y), (0, 255, 0), 1)
                self.ix, self.iy = x, y
                cv2.imshow('image', self.img)
        elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
            self.drawing = False
            cv2.waitKey(0)

    def run(self):

        cv2.setMouseCallback('image', self.mouse_paint)
        cv2.imshow('image', self.img)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.imwrite('output_image.jpg', self.img)
        cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    cv2.namedWindow('image')
    painter = Painter()
    painter.run()

使用PySide6和OpenCV实现:

目前阶段我的PySide6熟悉程度要强于OpenCV

python 复制代码
import sys
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QLabel, QVBoxLayout, QWidget, QPushButton
from PySide6.QtGui import QPainter, QPixmap, QMouseEvent, QColor, QPen, QImage
from PySide6.QtCore import Qt, QPoint
import cv2
import numpy as np


class PaintLabel(QLabel):
    def __init__(self, parent=None):
        super(PaintLabel, self).__init__(parent)
        self.image = QImage()
        self.drawing = False
        self.last_point = QPoint()

    def set_image(self, image_file):
        self.image = QImage(image_file)
        self.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.image))

    def mousePressEvent(self, event: QMouseEvent):
        if event.button() == Qt.LeftButton:
            self.drawing = True
            self.last_point = event.position()

    def mouseMoveEvent(self, event: QMouseEvent):
        if event.buttons() & Qt.LeftButton and self.drawing:
            painter = QPainter(self.image)
            pen = QPen(QColor('red'))
            pen.setWidth(3)
            painter.setPen(pen)
            painter.drawLine(self.last_point, event.position())
            self.last_point = event.position()
            self.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.image))

    def mouseReleaseEvent(self, event: QMouseEvent):
        if event.button() == Qt.LeftButton:
            self.drawing = False

    def save_image(self, file_path):
        self.image.save(file_path)


class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.label = PaintLabel()

        # Load an image (you can change the file path)
        img = np.zeros((500, 500, 3), np.uint8)  # 创建空白图像
        q_img = cv2side(img)


        self.label.set_image(q_img)

        save_button = QPushButton('Save Image')
        save_button.clicked.connect(self.save_image)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.label)
        layout.addWidget(save_button)
        self.setLayout(layout)

    def save_image(self):
        self.label.save_image('output_image.png')


# 将OpenCV格式的图像转换为PySide格式
def cv2side(img):
    img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转换 BGR 到 RGB

    # 转换图像到QT的QImage格式
    height, width, channels = img_rgb.shape  # 获取形状
    bytes_per_line = channels * width  # 每行字节数
    q_img = QImage(img_rgb.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)  # 转换成QImage格
    return q_img


if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    main_window = MainWindow()
    main_window.show()
    sys.exit(app.exec())

运行截图:

相关推荐
Power202466639 分钟前
NLP论文速读|LongReward:基于AI反馈来提升长上下文大语言模型
人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理·nlp
数据猎手小k42 分钟前
AIDOVECL数据集:包含超过15000张AI生成的车辆图像数据集,目的解决旨在解决眼水平分类和定位问题。
人工智能·分类·数据挖掘
好奇龙猫1 小时前
【学习AI-相关路程-mnist手写数字分类-win-硬件:windows-自我学习AI-实验步骤-全连接神经网络(BPnetwork)-操作流程(3) 】
人工智能·算法
沉下心来学鲁班1 小时前
复现LLM:带你从零认识语言模型
人工智能·语言模型
数据猎手小k1 小时前
AndroidLab:一个系统化的Android代理框架,包含操作环境和可复现的基准测试,支持大型语言模型和多模态模型。
android·人工智能·机器学习·语言模型
YRr YRr1 小时前
深度学习:循环神经网络(RNN)详解
人工智能·rnn·深度学习
sp_fyf_20241 小时前
计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-11-01
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·语言模型·数据挖掘
多吃轻食1 小时前
大模型微调技术 --> 脉络
人工智能·深度学习·神经网络·自然语言处理·embedding
北京搜维尔科技有限公司2 小时前
搜维尔科技:【应用】Xsens在荷兰车辆管理局人体工程学评估中的应用
人工智能·安全
说私域2 小时前
基于开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序的视频号交易小程序优化研究
人工智能·小程序·零售