字数可能有点多，但都是干货，请慢慢耐心学习观看，相信你肯定会有所收获

从最开始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。最后做出功能丰富的绘图板出来。

python开发之HighGUI上位机开发（三）——项目实战：可变色 画布和自制绘图板

项目实战-可变色画布

1. 创建统一灰度画布的函数
2. 终端输入灰度生成灰度图
3. 创建滑条-ceateTrackBar
4. 灰度图调色板 - V1
5. 灰度图调色板 - V2
6. 自制：RGB三通道的带Trackbar的调色板

项目实战-自制绘图板

1. 实战:绘图板v1-圆形点点
2. 实战:绘图板v2-线条绘制

2.1 绘图板v2源码
2.2 存在问题

3. 实战:绘图板v3-彩色线条笔触调节

3.1 绘图板v3源码
3.2 博主的灵魂画作

备注

项目实战-可变色画布

1. 创建统一灰度画布的函数

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

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()

2. 终端输入灰度生成灰度图

接下来, 如果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)

如果要写的完整一点的话，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:

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()

效果展示：

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

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。

'''
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， 键盘按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()

效果展示：

5. 灰度图调色板 - V2

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：

'''
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， 键盘按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()

效果展示:

6. 自制：RGB三通道的带Trackbar的调色板

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。接下来就是如何创建一个可以调RGB三通道的调色板。

思路：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。

我这提供一个代码模板：可以自己尝试一些如何自制：

'''
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， 键盘按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()

项目实战-自制绘图板

1. 实战:绘图板v1-圆形点点

我们首先设定一个鼠标回调事件，我们需要指定窗口名称windowName , 只在这个指定窗口下触发事件．

然后我们需要指定一下，当Mouse事件触发时，　对应相应的回调函数onMouse

# 设置鼠标事件回调 cv2.setMouseCallback(windowName,onMouse)

使用举例

# 设置鼠标事件回调 cv2.setMouseCallback('image',draw_circle)

当每次鼠标事件产生的时候，例如鼠标移动鼠标点击等，就会触发draw_circle这个函数。

完整代码：

'''
鼠标 每次双击，触发回调函数， 在点击处绘制一个圆圈

''' import cv2 import numpy as np # 鼠标回调函数  # x, y 都是相对于窗口内的图像的位置 def draw_circle(event,x,y,flags,param): # 判断事件是否为 Left Button Double Clicck  if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: cv2.circle(img,(x,y),20,(255,0,0),-1) # 创建一个黑色图像，并绑定窗口和鼠标回调函数  img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) cv2.namedWindow('image') # 设置鼠标事件回调 cv2.setMouseCallback('image',draw_circle) while(True): cv2.imshow('image',img) if cv2.waitKey(20) == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() # 保存图片 cv2.imwrite("MousePaint01.png", img)

（0,0,255）画红点：

（255,0,0）画蓝点：

2. 实战:绘图板v2-线条绘制

有了单个圆圈的绘制，我们想一下，如何才能绘制一条曲线呢？

如果我移动鼠标的时候，一直绘制圆圈，鼠标慢慢移动，这个轨迹不就是一个有宽度的曲线嘛～～

关键点在于， 我们需要判断，鼠标是否按下，以此来判定是否需要绘制图片。

2.1 绘图板v2源码

我们先来看一下，不用flags参数我们需要如何实现。

我们使用isMouseLBDown 这个布尔值，记录当前鼠标的状态。

'''
 鼠标按下绘制线条

''' import cv2 import numpy as np # 鼠标回调函数  # x, y 都是相对于窗口内的图像的位置 isMouseLBDown = False def draw_circle(event,x,y,flags,param): # 判断事件是否为 Left Button Double Clicck  print(event) global isMouseLBDown if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 检测到鼠标左键按下 print("mouse down") isMouseLBDown = True cv2.circle(img,(x,y),5,(255,0,0),-1) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: # 检测到鼠标左键抬起 isMouseLBDown = False print("mouse up") elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if isMouseLBDown: print("drawing") cv2.circle(img,(x,y),5,(255,0,0),-1) # 创建一个黑色图像，并绑定窗口和鼠标回调函数  img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) cv2.namedWindow('image') # 设置鼠标事件回调 cv2.setMouseCallback('image',draw_circle) while(True): cv2.imshow('image',img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cv2.imwrite("MousePaint02.png", img)

当然，我们有了flags参数， EVENT_FLAG_LBUTTON 本身就可以判定鼠标左键是否按下，所以改写一下：

'''
 鼠标按下绘制线条

''' import cv2 import numpy as np # 鼠标回调函数  # x, y 都是相对于窗口内的图像的位置 def draw_circle(event,x,y,flags,param): if flags == cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON: cv2.circle(img,(x,y),5,(255,0,0),-1) # 创建一个黑色图像，并绑定窗口和鼠标回调函数  img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) cv2.namedWindow('image') # 设置鼠标事件回调 cv2.setMouseCallback('image',draw_circle) while(True): cv2.imshow('image',img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cv2.imwrite("MousePaint03.png", img)

看，是不是通过flags参数，大大减少了你的代码复杂度。

我猜你的内心独白可能是这样的：“”哦，原来flags是这么用的。“

看我灵魂画手：

2.2 存在问题

如果鼠标运动快了，就会变成散点，不连续。
只支持单个颜色，不美丽。
不支持调节笔刷粗细。

3. 实战:绘图板v3-彩色线条笔触调节

3.1 绘图板v3源码

'''
 鼠标按下绘制线条 可以调整线条粗细 变换颜色
 线条也更流畅
''' import cv2 import numpy as np  

isMouseLBDown = False # 判断鼠标是否摁下的标志 circleColor = (0, 0, 0) # 画笔的颜色 circleRadius = 5 # 画笔的粗细 lastPoint = (0, 0) # 鼠标回调函数  绘制图像  # x, y 都是相对于窗口内的图像的位置 def draw_circle(event,x,y,flags,param): # 判断事件是否为 Left Button Double Clicck  # print(event) global img global isMouseLBDown global color global lastPoint if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 检测到鼠标左键按下 # print("mouse down") isMouseLBDown = True cv2.circle(img,(x,y), int(circleRadius/2), circleColor,-1) lastPoint = (x, y) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: # 检测到鼠标左键抬起 isMouseLBDown = False # print("mouse up") elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if isMouseLBDown: # print("drawing") cv2.line(img, pt1=lastPoint, pt2=(x, y), color=circleColor, thickness=circleRadius) lastPoint = (x, y) # cv2.circle(img,(x,y), circleRadius, circleColor,-1) # 更新颜色 def updateCircleColor(x): global circleColor global colorPreviewImg

    r = cv2.getTrackbarPos('Channel_Red','image') g = cv2.getTrackbarPos('Channel_Green','image') b = cv2.getTrackbarPos('Channel_Blue','image') circleColor = (b, g, r) colorPreviewImg[:] = circleColor # 更新画笔的宽度 def updateCircleRadius(x): global circleRadius global radiusPreview

    circleRadius = cv2.getTrackbarPos('Circle_Radius', 'image') # 重置画布 radiusPreview[:] = (255, 255, 255) # 绘制圆形 cv2.circle(radiusPreview, center=(50, 50), radius=int(circleRadius / 2), color=(0, 0, 0), thickness=-1) # 创建一个画布，并绑定窗口和鼠标回调函数 img = np.ones((512,512,3), np.uint8) img[:] = (255, 255, 255) # 用于预览画笔的颜色 colorPreviewImg = np.ones((100, 100, 3), np.uint8) colorPreviewImg[:] = (0, 0, 0) # 用于预览画笔的粗细 radiusPreview = np.ones((100, 100, 3), np.uint8) radiusPreview[:] = (255, 255, 255) # 用于展示绘图区域的窗口 cv2.namedWindow('image') # 用于预览颜色的窗口 cv2.namedWindow('colorPreview') # 用于预览画笔宽度的窗口 cv2.namedWindow('radiusPreview') # 在window‘image’ 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,updateCircleColor) cv2.createTrackbar('Channel_Green','image',0,255,updateCircleColor) cv2.createTrackbar('Channel_Blue','image',0,255,updateCircleColor) cv2.createTrackbar('Circle_Radius','image',1,20,updateCircleRadius) # 设置鼠标事件回调 cv2.setMouseCallback('image',draw_circle) while(True): cv2.imshow('colorPreview', colorPreviewImg) cv2.imshow('radiusPreview', radiusPreview) cv2.imshow('image',img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cv2.imwrite("MousePaint04.png", img)

3.2 博主的灵魂画作

本文地址：https://blog.csdn.net/ywsydwsbn/article/details/108262483

python开发之HighGUI上位机开发（可变色画布和自制绘图板）

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