1控制鼠标

OpenCV允许我们对窗口上的鼠标动作做出响应.

• cv2.setMouseCallback(windowName, onMouse [, param]) 设置鼠标回调函数

  • windowName 窗口的名字
  • onMouse 鼠标响应函数，回调函数，callback
  • param 用户自定义传入到回调函数的参数，userdata

• callback(event, x, y, flags, userdata) 即回调函数，必须包含这5个参数.

  • event是事件(鼠标移动, 左键, 右键等)
  • x,y点鼠标的坐标点,
  • flags主要用于鼠标的组合键
  • userdata 传入用户给的数据，就是上面cv2.setMouseCallback的param

  鼠标事件:

  • EVENT_MOUSEMOVE 0 鼠标移动
  • EVENT_LBUTTONDOWN 1 按下鼠标左键
  • EVENT_RBUTTONDOWN 2 按下鼠标右键
  • EVENT_MBUTTONDOWN 3 按下鼠标中键
  • EVENT_LBUTTONUP 4 左键释放
  • EVENT_RBUTTONUP 5 右键释放
  • EVENT_MBUTTONUP 6 中键释放
  • EVENT_LBUTTONDBLCLK 7 左键双击
  • EVENT_RBUTTONDBLCLK 8 右键双击
  • EVENT_MBUTTONDBLCLK 9 中键双击
  • EVENT_MOUSEWHEEL 10 鼠标滚轮上下滚动
  • EVENT_MOUSEHWHEEL 11 鼠标左右滚动

  flags:

  • EVENT_FLAG_LBUTTON 1 按下左键
  • EVENT_FLAG_RBUTTON 2 按下右键
  • EVENT_FLAG_MBUTTON 4 按下中键
  • EVENT_FLAG_CRTLKEY 8 按下ctrl键
  • EVENT_FLAG_SHIFTKEY 16 按下shift键
  • EVENT_FLAG_ALTKEY 32 按下alt键

# opencv控制鼠标import cv2import numpy as np# 函数名可以随便取, 但是参数必须是5个.# event表示鼠标事件, x,y是鼠标的坐标# flags鼠标的组合按键# userdata传入用户给的数据def mouse_callback(event, x, y, flags, userdata):    print(event, x, y, flags, userdata)    # 按下鼠标右键退出#     if event == 2:#  cv2.destroyAllWindows()    # mouse的复数是什么?# 创建窗口cv2.namedWindow('mouse', cv2.WINDOW_NORMAL)# 宽度（列）和高度（行）cv2.resizeWindow('mouse', 640, 360)# 设置鼠标回调函数cv2.setMouseCallback('mouse', mouse_callback, '123')# 生成全黑的图片img = np.zeros((360, 640, 3), np.uint8)while True:    cv2.imshow('mouse', img)    key = cv2.waitKey(1)    if key == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows()

2TrackBar控件

TrackBar控件，功能是绑定滑动条和窗口，定义滚动条的数值

例如：可通过控制RBG的比例获得自己想要的颜色

• cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange) 创建TrackBar控件,

  • trackbarName 滑动条的名字
  • windowName 滑动条被放置的窗口的名字
  • value为trackbar(滑动条)的默认值,
  • count为trackbar(滑动条)的最大值, 最小为0
  • onChange 回调函数，每次滑动都会调用回调函数，callback

• cv2.getTrackbarPos(trackbarname, winname) 获取TrackBar当前值，即得到滑动条的数值

  • trackbarname 滑动条的名字
  • winname 滑动条被放置的窗口的名字
  • 返回值是滑动条的数值

# trackbar的使用import cv2 import numpy as np# 创建窗口cv2.namedWindow('trackbar', cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.resizeWindow('trackbar', 640, 480)# 定义回调函数def callback(value):#     print(value)    pass    # 创建3个trackbarcv2.createTrackbar('R', 'trackbar', 0, 255, callback)cv2.createTrackbar('G', 'trackbar', 0, 255, callback)cv2.createTrackbar('B', 'trackbar', 0, 255, callback)# 创建背景图片img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)while True:    # 获取当前trackbar的值    r = cv2.getTrackbarPos('R', 'trackbar')    g = cv2.getTrackbarPos('G', 'trackbar')    b = cv2.getTrackbarPos('B', 'trackbar') # 用获取到的三个值修改背景图片颜色    img[:] = [b, g, r]    cv2.imshow('trackbar', img)    key = cv2.waitKey(1)    if key == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows()

附OpenCV目录：OpenCV总目录学习笔记

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