滑动条（Trackbar）是opencv动态调节参数特别好用的一种工具,虽然看起来着实有点丑
滑动条创建函数
int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,int* value, int count,TrackbarCallback onChange = 0,void* userdata = 0);
/*******************************************************************
* trackbarname： 滑动条名字
* winname： 依附窗口名
* value： 滑块位置
* count: 滑块最大值(最小值是0)
* onChange： 滑块回调函数
* userdata： 用户回传给回调函数的数据
*********************************************************************/滑动条回调函数
typedef void (*TrackbarCallback)(int pos, void* userdata);
void On_Trackbar(int pos, void* userdata);
/*******************************************************************
* pos： 位置
* userdata： 用户回传给回调函数的数据
*********************************************************************/综合代码
//滑块 去操作一张图片的像素点，改变图片的连读即可
#include <iostream>
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
class TrackBar
{
public:
TrackBar() :img(imread("mm.jpg")), curBright(6), maxBright(30)
{
}
void Show(string wName = "trackBar")
{
imshow(wName, img);
}
int* GetData()
{
return &curBright;
}
int GetMaxBright()
{
return maxBright;
}
static void On_Trackbar(int pos, void* userdata);
private:
Mat img;
int curBright;
int maxBright;
};
void TrackBar::On_Trackbar(int pos, void* userdata)
{
TrackBar* pBar = (TrackBar*)userdata;
if (!pBar->img.data)
{
return;
}
int rows = pBar->img.rows;
int cols = pBar->img.cols;
int dims = pBar->img.channels();
cout << dims << endl;
Mat mat = Mat::zeros(pBar->img.size(), pBar->img.type());
float beta = 30;
float alpha = 0.1f + (float)pBar->curBright / 10.0;
for (int i = 0; i < rows; i++)
{
for (int j = 0; j < cols; j++)
{
if (dims == 1)
{
float bgr = pBar->img.at<uchar>(i, j);
mat.at<uchar>(i, j) = saturate_cast<uchar>(bgr * alpha + beta);
}
else if (dims == 3)
{
float g = pBar->img.at<Vec3b>(i, j)[0];
float b = pBar->img.at<Vec3b>(i, j)[1];
float r = pBar->img.at<Vec3b>(i, j)[2];
mat.at<Vec3b>(i, j)[0] = saturate_cast<uchar>(g * alpha + beta);
mat.at<Vec3b>(i, j)[1] = saturate_cast<uchar>(b * alpha + beta);
mat.at<Vec3b>(i, j)[2] = saturate_cast<uchar>(r * alpha + beta);
}
else
return;
}
}
imshow("trackBar", mat);
}
int main()
{
TrackBar* pBar = new TrackBar;
namedWindow("trackBar");
createTrackbar("亮度调整", "trackBar", pBar->GetData(), pBar->GetMaxBright(), &TrackBar::On_Trackbar, pBar);
waitKey(0);
return 0;
}
opencv图像截取
什么是ROI
感兴趣区域（ROI，region of interest），就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分许所关注的重点，通过圈定这个区域，一边进一步的处理，而且使用ROI指定想读入的目标，可以减少处理时间，增加精度。
Rect截取ROI
Rect::Rect(int x, int y, int width, int height);
/*******************************************************************
* x： 左上角x坐标
* y： 左上角y坐标
* width： 宽度
* height: 高度
*********************************************************************/
Mat roi= img(Rect(x, y, w, h));Range截取ROI
Range::Range(int _start, int _end) ;
/*******************************************************************
* _start： 起点
* _end： 终点
*********************************************************************/
Mat roi= img(Range(x,xx),Range(y,yy));selectROI截取ROI
Rect selectROI(InputArray img, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);
/*******************************************************************
* img： 原图
* showCrosshair： 鼠标选框，是否显示十字线
* fromCenter： 是否以起始鼠标位置为中心
*********************************************************************/
//Rect rect= selectROI(img, false, false);
//1.显示img
//2.鼠标选择区域
//3.使用“空格”或“enter”来完成当前选择并开始一个新的选择，使用“esc”终止多个ROI选择过程
void selectROIs(const String& windowName, InputArray img,CV_OUT std::vector<Rect>& boundingBoxes, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);综合代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <map>
#include <string>
using namespace std;
using namespace cv;
class ROI
{
public:
ROI() :img(imread("mm.jpg"))
{
roi["原图"] = img;
}
void GetRoiByRect(int x = 100, int y = 0, int w = 350, int h = 375)
{
roi["rect"] = img(Rect(x, y, w, h));
}
void GetRoiByRange()
{
roi["range"] = img(Range(0, img.rows), Range(100, 100 + 350));
}
void GetRoiBySelectROI()
{
Rect rect = selectROI(img, false, true);
//1.显示img
//2.封装鼠标操作，支持手动选区
//3.按回车或者esc退出
roi["select"] = img(rect);
}
void Show()
{
for (auto& v : roi)
{
imshow(v.first, v.second);
}
waitKey(0);
}
private:
//封装一个插入函数，作为截取图像插入roi容器方式
//void InsertROI(string imgName, Mat img)
//{
// //roi.insert(pair<string, Mat>(imgName, img));
// roi[imgName] = img;
//}
Mat img;
map<string, Mat> roi;
};
int main()
{
ROI* proi = new ROI;
proi->GetRoiByRange();
proi->GetRoiByRect();
proi->GetRoiBySelectROI();
proi->Show();
return 0;
}