项目实战-可变色画布¶

概要¶

阿凯带你从创建一个特定灰度的灰度图，到终端输入灰度的值生成特定灰度的图片，然后我们引入了一个新的HighGui组件:Trackbar . 你还会接触到回调函数（callback）这个概念，用于响应Trackbar 拖动带来的影响。
你可以拖动滑条，动态的看到色块颜色的改变，最后阿凯给大家留了一个作业，制作RGB三通道的带Trackbar的调色板。

keywords highgui 可变色画布 RGB Trackbar

1. 创建统一灰度画布的函数¶

本期相当于是对CH2.1 作业的解析.

我们创建一个函数createGrayscaleCanvas 用于创建灰度图的画布.

CH2.2_GrayCanvas.py

import numpy as np
import cv2

# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
    canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

# 创建一个颜色为125的灰度图
canvas = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=125)
# 展示画布
cv2.imshow("canvas", canvas)
# 中断
cv2.waitKey(0)
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

这里只是做一个课程回顾.

2. 终端输入灰度生成灰度图¶

灰度调色盘终端输入值

接下来, 阿凯想通过终端输入一个特定的数值, 然后生成对应值的灰度图, 那我们如何来实现呢?

在python中, 类似C语言中的scanf语句的函数是input, input 中传入的字符串是提示.

读入字符串赋值给gray_value. 注意这里读入的是字符串, 不是数值

gvalue_str  = input("请输入灰度值: ")

如果我们想得到整数的数值的话, 需要对其进行强制类型转换. 使用int() 函数.

gvalue = int(gvalue_str)

接下来, 我们还要判断, 数值范围是否合法, 在[0, 255] 区间之内.

我们使用函数is_gvalue_legal来判断灰度值是否合法.

# 判断灰度值是否合法
def is_gvalue_legal(gvalue):

    return not (gvalue < 0 or gvalue > 255)

如果啰嗦一点的版本, 就是这样的:

# 判断灰度值是否合法
def is_gvalue_legal_balabala(gvalue):
    if gvalue < 0 or gvalue > 255:
        return False
    else:
        return True

读入gvalue , 如果符合要求的话, 就生成对应的背景. 不合法就要求重新输入.

#  读入灰度值
def read_gvalue():
    # 是否读取成功
    read_done = False
    gvalue = None

    while not read_done:

        gvalue_str  = input("请输入灰度值: ")
        gvalue = int(gvalue_str)
        read_done = is_gvalue_legal(gvalue)
        # 添加一个温馨小提示
        if not read_done:
            print("温馨提示, 数值范围越界, 灰度图取值范围在0到255区间")
    return gvalue

完整版本的程序见:

CH2.2_GrayCanvasInputFromTerm.py

import numpy as np
import cv2

# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
    canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

# 判断灰度值是否合法
def is_gvalue_legal(gvalue):

    return not (gvalue < 0 or gvalue > 255)

#  读入灰度值
#  如果符合要求的话, 就生成对应的背景. 不合法就要求重新输入. 
def read_gvalue():
    # 是否读取成功
    read_done = False
    gvalue = None

    while not read_done:

        gvalue_str  = input("请输入灰度值: ")
        gvalue = int(gvalue_str)
        read_done = is_gvalue_legal(gvalue)

        if not read_done:
            print("温馨提示, 数值范围越界, 灰度图取值范围在0到255区间")
    return gvalue

gvalue = read_gvalue()

canvas = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)

cv2.imshow("canvas", canvas)

print("按任意按键结束程序")
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

效果演示

3. 创建滑条-ceateTrackBar¶

用终端的方式, 也有它的弊端, 主要是我没办法从交互界面上去规范它输入的值.

于是我们就用到了我们的TrackBar 组件.

首先我们需要创建一个Trackbar , 调用createTrackbar 这个函数

cv2.createTrackbar(trackbar_name,window_name,min_value,max_value,callback_func)

依次传入的函数

trackbar_name 滑条的名称，获取这个滑条的数值也是通过名称
window_name 滑条所在窗口 (window) 的名称
min_value 滑条最小值
max_value 滑条最大值
callback_func 回调函数，这个参数其实类似C语言中的函数指针，我传入的是函数名称，每次滑条被拖动的时候，都会执行这个函数．

例如：　

# 这个nothing的意思就是啥也不做。
def nothing(x):
    pass
cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,nothing)

这里的nothing(x) , 被传入的x 实际上是滑条的当前取值。

你也可以改成这样，看一下x 的值。

# 这个nothing的意思就是啥也不做。
def nothing(x):
    print(x)
cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,nothing)

x 是我命名的值，你可以命名为任意名称。

4. 灰度图调色板 - V1¶

灰度调色盘滑条(删减版)

这里，我们来演示，不用回调函数的解决方法。

定时每隔1ms刷新画面，这种方式比较低效，即便值没有被修改1s也会修改1000次。

CH2.2_GrayCanvasInputFromTrackBarV1.py

'''
滑块调色板 - v1 比较傻的版本
'''
import cv2
import numpy as np

# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
    canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

cv2.namedWindow('image')

# 函数原型
# createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange) -> None
# 解释
# 在window‘iamge’ 上创建一个滑动条，起名为Channel_XXX， 设定滑动范围为0-255, 
# onChange事件回调 啥也不做
def nothing(x):
    pass

cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,nothing)

print("进入Grayscale滑块实验， 键盘摁e退出程序")

img = None

# 每隔1ms检查更新一次。
while(True):

    # 程序跳出判断 最多等待1毫秒
    k = cv2.waitKey(1)
    # 如果key是e键就退出程序
    if k == ord('e'):
        break

    # 获取当前滑条的值
    gvalue = cv2.getTrackbarPos('gray_value','image')
    # 创建新的画布
    img = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)
    # 显示更新后的图片
    cv2.imshow('image',img)

cv2.destroyAllWindows()

5. 灰度图调色板 - V2¶

灰度调色盘滑条(完整版)

我们首先创建一个名字叫做gray_value 的trackbar。这个trackbar在image 窗口上。

最小取值是0, 最大取值是255, 修改时候的回调函数是updateImg

cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,updateImg)

那我们来看一下updateImg 图像更新的函数。每次trackbar修改的时候，就会给函数updateImg 传入当前的值gvalue。

然后我们创建一个新的图片，并在image 窗口展示。

# 更新画布
def updateImg(gvalue):

    img = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)
    # 显示更新后的图片
    cv2.imshow('image',img)

完整的程序：

CH2.2_GrayCanvasInputFromTrackBarV2.py

'''
滑块调色板 - v2 回调函数
'''
import cv2
import numpy as np

# 初始化灰度图的画布
def createGrayscaleCanvas(width, height, color=255):
    canvas = np.ones((height, width), dtype="uint8")
    canvas[:] = color
    return canvas

# 更新画布
def updateImg(gvalue):

    img = createGrayscaleCanvas(500, 500, color=gvalue)
    # 显示更新后的图片
    cv2.imshow('image',img)

cv2.namedWindow('image')    
# 初始化画布
updateImg(0)

cv2.createTrackbar('gray_value','image',0,255,updateImg)

print("进入Grayscale滑块实验， 键盘摁e退出程序")

img = None
# 接收按键事件， 判断是否退出
while cv2.waitKey(0) != ord('e'):
    continue

cv2.destroyAllWindows()

6. 作业 CH2.2¶

RBG彩色调色盘三通道滑条

看到这里, 相信你已经掌握了如何创建画布与HighGUI组件中的Trackbar的使用.

那么阿凯接下来要给你布置的作业就是, 创建一个可以调RGB三通道的调色板.

你需要创建三个TrackBar, 分别记录三个通道的值. 然后你拖动TrackBar触发更新当前color的事件, 接下来, 重新渲染画布. 思路就给这么多. 大家加油.

为了降低难度, 阿凯提供一个代码模板.

CH2.2_BGRCanvasInputFromTrackBar.py

'''
滑块调色板 - V2 利用回调更新窗口图像
'''

import cv2
import numpy as np

# 创建一个空白画布
canvas = np.zeros((300,512,3), np.uint8)
# 色块的颜色
color = (0, 0, 0)

# 更新图像，并且刷新windows
def updateImage():
    '''
    请填入你的代码
    '''

# 更新颜色
def updateColor(x):
    '''
        请填入代码
    '''

cv2.namedWindow('image')

# 函数原型
# createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange) -> None
# 解释
# 在window‘iamge’ 上创建一个滑动条，起名为Channel_XXX， 设定滑动范围为0-255, 
# onChange事件回调 啥也不做
cv2.createTrackbar('Channel_Red','image',0,255,updateColor)
cv2.createTrackbar('Channel_Green','image',0,255,updateColor)
cv2.createTrackbar('Channel_Blue','image',0,255,updateColor)

print("进入RGB滑块实验， 键盘摁e退出程序")

# 首次初始化窗口的色块
# 后面的更新 都是由getTrackbarPos产生变化而触发
updateImage()

while cv2.waitKey(0) != ord('e'):
    continue

cv2.destroyAllWindows()

精品课程

机械臂运动学控制及Python实现

机械臂视觉抓取从理论到实践