OpenCV 入门知识：图片展示、摄像头捕获、控制鼠标及其 Trackbar（滑动条）生成！

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文章目录

[显示图片（waitKey()，GUI 事件）](#显示图片（waitKey()，GUI 事件）)
保存图片
显示摄像头并保存
控制鼠标
Trackbar（控件：滑动条）

显示图片（waitKey()，GUI 事件）

python 复制代码
import cv2

img = cv2.imread('D:/Zachary/6_OpenCV/images/1.png')

cv2.namedWindow("new", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("new", 480, 360)
cv2.imshow('new', img)

key = cv2.waitKey(0) # 单位毫秒，0 时不会跳过等待输入，在显示窗口时一般都要使用该函数。单位毫秒。

cv2.destroyAllWindows()
imshow 第二个参数是图片对象，不能是图片路径。

记得最后释放窗口资源。

cv2.waitKey(time)，单位是毫秒，0 时不会跳过，等待输入，所以图片窗口才不会闪关。当为其他时间时，表示该函数等待的毫秒数。

cv2.waitKey(time) 返回的数据类型：返回按下键的 ASCII 值，int 类型。

waitKey()：是 OpenCV 处理 GUI 事件的唯一入口。

GUI 事件：在图形界面上的操作动作（比如点击、拖动、输入等），程序会 "监听" 这些动作并 "响应" 他们。

GUI 事件处理流程：

用户操作（点击、输入、拖动...）

操作触发事件

程序注册的回调函数被调用

程序根据事件做出响应

OpenCV 中的几个 GUI 事件相关函数：

函数名作用

cv2.waitKey() 等待键盘输入，返回按键的编码

cv2.setMouseCallback() 注册鼠标事件回调

cv2.createTrackbar() 添加滑动条控件并监听滑动变化

cv2.namedWindow() + cv2.imshow() 创建可响应事件的窗口

函数名	作用
`cv2.waitKey()`	等待键盘输入，返回按键的编码
`cv2.setMouseCallback()`	注册鼠标事件回调
`cv2.createTrackbar()`	添加滑动条控件并监听滑动变化
`cv2.namedWindow()` + `cv2.imshow()`	创建可响应事件的窗口

保存图片

python 复制代码
import cv2

cv2.namedWindow("win", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("win", 480, 360)
img = cv2.imread("../images/1.png")
cv2.imshow("win", img)

key = 0
while key != ord('q'):
    key = cv2.waitKey(0) # 单位毫秒，0 时不会跳过等待输入，在显示窗口时一般都要使用该函数。单位毫秒。
    if key == ord('d'):
        cv2.imwrite("../images/2.png", img)
        print("保存完成")
        break
    else:
        print(key)

cv2.destroyAllWindows()
ord 函数：返回字符对应的 ASCII 值。

ord -> ordinal，序号的意思，因为 ASCII 是给字符排序号作为 ASCII 值。

cv2.waitKey()：返回按下的字符对应的 ASCII 值。

所以要通过 ord 转换才能进行比较，因为 python 没有字符，底层不会将单个字符看成对应的 ASCII（int 类型），就算是单个字符 python 也会看作字符串，所以没有对应的数值。

显示摄像头并保存

python 复制代码

# 引入模块
import cv2

# 创建VedioWriter，为了写多媒体文件
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') # 写入的多媒体文件的格式
vw = cv2.VideoWriter('../test/out.mp4', fourcc, 25, (640,480)) # 与摄像头分辨率不一样，读取出来的无法播放

# 创建窗口
cv2.namedWindow("win", cv2.WINDOW_NORMAL)

# 调整窗口大小
cv2.resizeWindow("win", 640, 480)

# 获取视频设备，创建连接，初始化资源后（摄像头与硬件之间）返回一个对象给cap，cap是一个持久性对象，创立连接后维持与摄像头的连接。
cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():# 检查摄像头实时更新的数据，看它是否还打开
    # 接收其返回的参数，第一为读取成功 True，失败 False，第二个为读取到的帧
    ret, frame = cap.read()# 每次都读的这个cap，不过cap这个对象内部状态会随着每次读取而更新。
    
    # 展示帧是否读取正确
    if ret == True:
        # 展示窗口，在同一个窗口展示不同的帧，就会形成视频
        cv2.imshow("win", frame)

        # 重新将窗口设置为指定大小
        cv2.resizeWindow("win", 640, 480) # 这点有点不理解

        # 将帧写入多媒体文件
        vw.write(frame)
    elif ret == False:
        break

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 释放 VideoCapture
cap.release()

# 释放 VideoWriter
vw.release()

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

没什么说的，注释的很详细。

控制鼠标

python 复制代码
import cv2
import numpy as np # 重命名为 np

# 鼠标回调函数
def mouse_callback(event, x, y, flags, userdata):
    print(event, x, y, flags, userdata)

# 创建窗口
cv2.namedWindow("mouse", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("mouse", 640, 480)

# 设置鼠标回调
cv2.setMouseCallback("mouse", mouse_callback, "123") # 第一个参数为窗口名，第二个参数为回调函数，第三个参数为回调函数的最后一个参数，即上面函数的 userdata

# 显示窗口和背景
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8) # 调整窗口是 长、宽，这个参数顺序是 宽，长。还有三通道的顺序，是 BGR，和 RGB 是反着的。
# 参数
# 第一个，设置一个分辨率，(第一个为高，第二个为宽，BGR组数)，这个函数默认bgr都为0，所以显示出来为黑色。 bgr组数 3 是因为图片的色彩就是三个通道
# 第二个参数是像素类型。数据类型是 uint8，即 0～255 的整数，图像数据通常用这个。
img[:] = (0, 0, 255)  # 红色（注意：OpenCV 是 BGR 不是 RGB）

while True:
    cv2.imshow("mouse", img) # 因为这个代码显示的是图片，所以可以不用循环，只控制 cv2.waitKey() 参数为 0 就行。
    key = cv2.waitKey(1)
    if key & 0xFF == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()
cv2.imshow("mouse", img)，因为这个代码显示的是图片，所以可以不用循环，只控制 cv2.waitKey() 参数为 0 就行。但是如果用了循环，那么显示窗口和 cv2.waitKey() 都要放在循环，因为如果想要画面会变，需要不断地刷新窗口才行，这段代码的话没必要，因为就是黑的，然后 cv2.waitKey() 也要在循环，不然窗口就显示不出来了。

OpenCV 颜色三通道是 BGR，和 RGB 正好反着的。

目的是否必须循环调用 imshow()

仅静态显示一张图片 ❌ 只用一次就够

有窗口交互（鼠标、键盘） ✅ 必须每帧都 imshow()

播放视频或动画 ✅ 必须每帧都 imshow()

目的	是否必须循环调用 `imshow()`
仅静态显示一张图片	❌ 只用一次就够
有窗口交互（鼠标、键盘）	✅ 必须每帧都 `imshow()`
播放视频或动画	✅ 必须每帧都 `imshow()`

Trackbar（控件：滑动条）

python 复制代码

import cv2
import numpy as np

# 创建窗口
cv2.namedWindow("trackbar", cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.resizeWindow("trackbar", 640, 480)

# 回调函数
def callback(pos): # 虽然不用回调函数，但要写一个参数，因为改变滑动条时 crrateTrackbar() 会调用回调函数，会传当前滑动值。
    pass

# 创建 trackbar：trackbar 是 滑动条的意思
cv2.createTrackbar("R", "trackbar", 0, 255, callback)
cv2.createTrackbar("G", "trackbar", 0, 255, callback)
cv2.createTrackbar("B", "trackbar", 0, 255, callback)

while True: 
    # 获取当前 trackbar 的值
    r = cv2.getTrackbarPos("R", "trackbar")
    g = cv2.getTrackbarPos("G", "trackbar")
    b = cv2.getTrackbarPos("B", "trackbar")

    # 创建图片
    img = np.zeros((360, 480, 3), np.uint8)

    # 改变图片颜色
    img[:] = [b, g, r]

    cv2.imshow("trackbar", img)

    key = cv2.waitKey(10)
    if key & 0xff == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

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