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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！

网友: 技术文档 2025-09-03 23:36:18

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文章目录

  • 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）

import cv2img = 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。# 这不用 key 接收，因为不作比较，想一直显示图片的话直接堵塞就行，参数为 0。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：

    1. 用户操作（点击、输入、拖动…）
    2. 操作触发事件
    3. 程序注册的回调函数被调用
    4. 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

保存图片

import cv2cv2.namedWindow(\"win\", cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.resizeWindow(\"win\", 480, 360)img = cv2.imread(\"../images/1.png\")cv2.imshow(\"win\", img)key = 0while key != ord(\'q\'): key & 0xff = 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。 key & 0xff，处理高字节问题。 if key == ord(\'d\'): cv2.imwrite(\"../images/2.png\", img) print(\"保存完成\") break else: print(key)cv2.destroyAllWindows()
  • key 作比较时，最好 & 0xff ，处理高字节问题。
  • 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。
  • 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

# 查看电脑摄像头分辨率# import cv2# cap = cv2.VideoCapture(0)# # 确保摄像头已打开# if not cap.isOpened():# print(\"无法打开摄像头\")# exit()# width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))# height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))# fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取摄像头帧率# if fps <= 0: fps = 30.0 # 默认30FPS# print(f\"摄像头分辨率: {width}x{height}, 帧率: {fps}\")# 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 & 0xff == ord(\'q\'): break# 释放 VideoCapturecap.release()# 释放 VideoWritervw.release()# 释放窗口cv2.destroyAllWindows()
  • 没什么说的，注释的很详细。

控制鼠标

import cv2import 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\'): breakcv2.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()

Trackbar（控件：滑动条）

import cv2import 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，因为改变滑动条时会底层会调用 crrateTrackbar() 的回调函数，并传递当前值，所以需要有参数接收。 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：# 获取滑动条当前位置：不会再去调用回调函数，它只是读取滑动条当前的位置，不会触发任何事件，也不会执行回调函数。 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\'): breakcv2.destroyAllWindows()
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