cv2.createTrackbar callback)

cv2.createTrackbar()是OpenCV库中的一个函数，用于创建可调节的滑动条，通过滑动调节条改变特定参数值。callback是一个回调函数，当滑动条的值发生变化时，会自动调用该函数。该函数有四个参数：第一个参数是滑动条的名称，第二个参数是创建窗口的名称，第三个参数是默认值，第四个参数是滑动条的最大值。

相关问题

opencv中createTrackbar的作用

在OpenCV库中，`createTrackbar`是一个非常实用的功能，它允许你在GUI（图形用户界面）中创建一个滑动条控件，用户可以通过拖动这个滑块调整数值。这个函数的主要作用有：

1. **实时交互**：用于动态修改程序的某个参数，例如图像处理算法中的阈值、卷积核大小等，用户可以直接看到效果的变化。

2. **参数调整**：提供了一种直观的方式让用户控制某些需要微调的设置，比如色彩空间转换中的亮度、对比度等参数。

3. **回调函数**：当滑动条的值改变时，`createTrackbar`会自动调用你指定的回调函数，让你可以在内部更新相应的计算结果。

调用`cv::createTrackbar`的基本语法如下：

cv::createTrackbar(name, windowName, defaultValue, maxValue, onChangeCallback, window);

- `name`: 滑动条的名称，在窗口中显示。
- `windowName`: 窗口名字，可以是你已经打开的窗口名，也可以是新创建的窗口名。
- `defaultValue`: 初始值，默认显示的位置。
- `maxValue`: 滑动条的最大值。
- `onChangeCallback`: 用户操作触发的回调函数，传入当前滑动条的值作为参数。
- `window`: 如果是新窗口，则传递空指针(NULL)；如果是在已存在的窗口中创建，则传递窗口的句柄。

调用 cv 库创建一个显示颜色的窗口和三个滑动条，用来指定 B，G，R 颜色。通过调节滑块在滑动条上的位置，改变窗口的颜色。设置打开窗口时的初始颜色为白色。在上题的基础上，以中间为基准画一条分割线（颜色自定），使左右两侧可以分别用滑块调节

### 回答1：
以下是Python的代码实现：

import cv2

def onTrackbarChange(val):
    global b,g,r,img
    b = cv2.getTrackbarPos('B','image')
    g = cv2.getTrackbarPos('G','image')
    r = cv2.getTrackbarPos('R','image')
    img[:] = [b,g,r]
    cv2.imshow('image',img)

img = 255 * np.ones((512,512,3), np.uint8)

cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,onTrackbarChange)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,onTrackbarChange)
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,onTrackbarChange)

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先创建了一个全白的窗口，并创建了三个滑动条，用来分别调节 B、G、R 三个颜色通道。当滑动条的值发生变化时，程序就会调用 `onTrackbarChange` 函数，该函数会读取当前滑动条的值，并更新窗口的颜色。最后我们通过 `cv2.imshow` 显示窗口，并等待用户按下任意键关闭窗口。

为了实现左右两侧可以分别用滑块调节的功能，我们可以在窗口中间画一条分割线，然后将滑动条的位置限制在左右两侧。以下是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np

def onTrackbarChange(val):
    global b_left,g_left,r_left,b_right,g_right,r_right,img
    if val <= 255:
        b_left = cv2.getTrackbarPos('B','image') # left side
        g_left = cv2.getTrackbarPos('G','image')
        r_left = cv2.getTrackbarPos('R','image')
        img[:, :256, :] = [b_left,g_left,r_left]
    else:
        b_right = cv2.getTrackbarPos('B','image') # right side
        g_right = cv2.getTrackbarPos('G','image')
        r_right = cv2.getTrackbarPos('R','image')
        img[:, 256:, :] = [b_right,g_right,r_right]
    cv2.imshow('image',img)

img = 255 * np.ones((512,512,3), np.uint8)

# draw a dividing line in the middle
cv2.line(img, (256, 0), (256, 512), (0, 0, 255), thickness=2)

cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('B','image',0,510,onTrackbarChange) # set max value to 510
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,onTrackbarChange)
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,onTrackbarChange)

# set initial colors to white
b_left, g_left, r_left = 255, 255, 255
b_right, g_right, r_right = 255, 255, 255

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先在窗口中间画了一条红色分割线，然后将 B 滑动条的最大值设置为 510，使得滑动条可以左右移动。当滑动条的值小于等于 255 时，我们更新左侧的颜色；当滑动条的值大于 255 时，我们更新右侧的颜色。通过这种方式，我们就实现了左右两侧可以分别用滑块调节的功能。

### 回答2：
可以使用OpenCV库来创建一个显示颜色的窗口和三个滑动条，根据滑块的位置来改变窗口的颜色。下面是实现的代码：

import cv2
import numpy as np

def onTrackbarChange(value):
    # 通过滑块的值来获取B、G、R的颜色数值
    b = cv2.getTrackbarPos('B', 'Color Window')
    g = cv2.getTrackbarPos('G', 'Color Window')
    r = cv2.getTrackbarPos('R', 'Color Window')
    
    # 创建一幅指定颜色的图像
    color_img = np.zeros((100, 300, 3), dtype=np.uint8)
    color_img[:, :] = [b, g, r]
    
    # 根据中间分割线的位置，将图像分为左右两部分
    split_line = color_img.shape[1] // 2
    color_img[:, :split_line] = [b, g, r]
    color_img[:, split_line:] = [255-b, 255-g, 255-r]
    
    # 在窗口中显示图像
    cv2.imshow('Color Window', color_img)

# 创建一个白色的图像用作初始颜色
initial_color = np.ones((100, 300, 3), dtype=np.uint8) * 255

# 创建一个名为'Color Window'的窗口
cv2.namedWindow('Color Window')

# 创建三个滑动条，用来分别调节B、G、R的颜色值
cv2.createTrackbar('B', 'Color Window', 0, 255, onTrackbarChange)
cv2.createTrackbar('G', 'Color Window', 0, 255, onTrackbarChange)
cv2.createTrackbar('R', 'Color Window', 0, 255, onTrackbarChange)

# 初始化滑块位置为白色
cv2.setTrackbarPos('B', 'Color Window', 255)
cv2.setTrackbarPos('G', 'Color Window', 255)
cv2.setTrackbarPos('R', 'Color Window', 255)

# 在窗口中显示初始白色图像
cv2.imshow('Color Window', initial_color)

# 监听键盘按键的状态，按下任意键时退出程序
cv2.waitKey(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，通过`onTrackbarChange`函数来处理滑动条值的变化，根据滑块的值创建相应的颜色图像，并在窗口中显示出来。通过设置左右两侧不同的颜色，实现了以中间为基准的分割线。初始颜色为白色，可以通过滑块来改变窗口的颜色。在按下键盘任意键后，程序退出并关闭窗口。

### 回答3：
import cv2
import numpy as np

def empty_callback(x):
pass

def create_window():
# 创建一个白色的图像
img = np.ones((300, 600, 3), np.uint8) * 255

# 创建图像窗口
cv2.namedWindow('Color Window')

# 创建三个滑动条
cv2.createTrackbar('B', 'Color Window', 0, 255, empty_callback)
cv2.createTrackbar('G', 'Color Window', 0, 255, empty_callback)
cv2.createTrackbar('R', 'Color Window', 0, 255, empty_callback)

while True:
cv2.imshow('Color Window', img)

# 获取滑动条的位置，即B，G，R的值
b_val = cv2.getTrackbarPos('B', 'Color Window')
g_val = cv2.getTrackbarPos('G', 'Color Window')
r_val = cv2.getTrackbarPos('R', 'Color Window')

# 将B, G, R的值赋给图像
img[:150, :300] = (b_val, g_val, r_val)
img[:150, 300:] = (255 - b_val, 255 - g_val, 255 - r_val)

# 绘制中间分割线
cv2.line(img, (300, 0), (300, 300), (0, 0, 0), 2)

# 按下ESC键退出
if cv2.waitKey(1) == 27:
break

cv2.destroyAllWindows()

create_window()