Python下使用Trackbar实现绘图板

本次实验利用到了cv2中的createTrackbar和getTrackbarPos函数实现一个绘图板的功能，用户可以选择矩形或是画笔模式，并设置调色板中的值来选择颜色，再选择画笔大小，进行绘图。除此之外，还可以用橡皮擦进行擦除，模式同样也分为矩形和画笔。 下面是具体的代码： import cv2 import numpy as np drawing = False mode = True ix, iy = -1, -1 def nothing(x): pass def draw_circle(event,x,y,flags,param): r = cv2.getTrackbarPos( 在本实验中，我们探索了如何使用Python的OpenCV库创建一个交互式的绘图板，让用户可以绘制图形、选择颜色和调整画笔大小。主要涉及的技术包括`cv2.createTrackbar`和`cv2.getTrackbarPos`这两个函数，以及事件处理和鼠标回调功能。 1. `cv2.createTrackbar`: 这个函数用于在指定窗口上创建滑块，用户可以通过滑动条来改变某一参数的值。在这个例子中，我们创建了四个滑块： - 'R'，代表红色通道，范围从0到255。 - 'G'，代表绿色通道，范围同样从0到255。 - 'B'，代表蓝色通道，范围也是0到255。 - 'eraser'，用于切换橡皮擦模式，值为0表示关闭，1表示开启。 - 'thin'，用于控制画笔的粗细，范围从1到50。 2. `cv2.getTrackbarPos`: 这个函数用于获取滑块当前的位置，即用户设定的值。在`draw_circle`函数中，我们通过这个函数获取红绿蓝三原色的值，以及橡皮擦和画笔粗细的状态。 3. 鼠标事件处理：OpenCV提供了`cv2.setMouseCallback`函数，可以注册鼠标事件的回调函数。在这个例子中，我们定义了`draw_circle`函数来处理鼠标点击和移动事件。根据用户按下左键 (`cv2.EVENT_LBUTTONDOWN`)、左键移动 (`cv2.EVENT_MOUSEMOVE`) 和左键释放 (`cv2.EVENT_LBUTTONUP`) 三种情况，来决定是开始绘制、持续绘制还是结束绘制。此外，`mode`变量用于区分矩形和画笔模式，当用户按下'm'键时，`mode`的值会取反，从而切换绘图模式。 4. 绘制操作：根据用户选择的颜色、画笔大小和模式，我们在`cv2.rectangle`或`cv2.circle`函数中进行实际的绘图操作。当`eraser`滑块被设置为1时，颜色设为白色，模拟橡皮擦的效果。 5. 循环显示与退出：通过`cv2.imshow`显示图像窗口，然后使用`cv2.waitKey`函数监听键盘事件。当用户按下esc键时，程序退出循环，结束绘图。 6. 结果展示：实验展示了不同模式下的绘图效果，包括不同颜色、画笔大小以及橡皮擦的使用。 通过这个实验，开发者可以深入理解OpenCV在图像处理和交互式应用中的运用，这对于开发基于图像的交互工具或游戏有着重要的实践意义。同时，这也是学习Python和OpenCV结合进行图形用户界面设计的一个基础实例。