import cv2 import numpy as np def nothing(x): # 回调函数 pass img = np.zeros((300, 512, 3), np.uint8) cv2.namedWindow('image') cv2.createTrackbar('R', 'image', 0, 255, nothing) cv2.createTrackbar('G', 'image', 0, 255, nothing) cv2.createTrackbar('B', 'image', 0, 255, nothing) switch = '0:OFF\n1:ON' cv2.createTrackbar(switch, 'image', 0, 1, nothing) while (1): cv2.imshow('image', img) k = cv2.waitKey(1) if k == ord('q'): break r = cv2.getTrackbarPos('R', 'image') g = cv2.getTrackbarPos('G', 'image') b = cv2.getTrackbarPos('B', 'image') s = cv2.getTrackbarPos(switch, 'image') if s == 0: img[:] = 0 else: img[:] = [b, g, r] cv2.destroyAllWindows()

这段代码是一个使用OpenCV库在窗口中创建一个可调节RGB颜色的图像。通过创建三个滑动条来调节红、绿、蓝三个通道的值，并且可以通过一个开关来控制图像的显示与隐藏。

其中，`cv2.createTrackbar()`函数用于创建滑动条，第一个参数是滑动条的名称，第二个参数是它所属的窗口名称，第三个参数是滑动条的初始值，第四个参数是滑动条的最大值，第五个参数是回调函数。回调函数`nothing()`可以为空，它只是一个占位符。

程序的主循环`while(1)`中，通过`cv2.getTrackbarPos()`函数来获取滑动条的当前值，并根据这些值来更新图像。如果开关的值为0，图像将被清空为黑色；否则，图像将被更新为对应的颜色。

按下键盘上的'q'键将退出程序，最后通过`cv2.destroyAllWindows()`函数来关闭窗口。

这段代码可以用来演示和测试OpenCV中滑动条的使用。

相关问题

#encoding=utf8 import numpy as np #计算图像的直方图 def histgram(img): #输入：img，待统计直方图的图像 #输出：统计出来的直方图，hist #提示：img为灰度图, img.shape[0]为图的高, img.shape[1]为图的宽 height = img.shape[0] width = img.shape[1] hist = np.zeros([256], np.float32) #请填写代码 begin #请填写代码 end return hist if __name__ == '__main__': pass

这段代码实现了计算图像的直方图。具体来说，输入为一张灰度图像，输出为统计出来的直方图，即每个灰度值出现的次数。代码中使用了numpy库中的np.zeros函数创建了一个长度为256的全0数组作为直方图。下面是完整的代码及注释：

#encoding=utf8
import numpy as np

#计算图像的直方图
def histgram(img):
    #输入：img，待统计直方图的图像
    #输出：统计出来的直方图，hist
    #提示：img为灰度图, img.shape[0]为图的高, img.shape[1]为图的宽
    height = img.shape[0]
    width = img.shape[1]
  
    hist = np.zeros([256], np.float32)  #创建长度为256的全0数组作为直方图

    #遍历每个像素，统计直方图
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            gray = int(img[i,j])
            hist[gray] += 1

    return hist

if __name__ == '__main__':
    pass

在遍历每个像素时，将像素的灰度值转换为整数类型并作为直方图数组的下标，然后将对应的直方图元素加1。最后返回统计出来的直方图数组。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其重命名为plt，这样可以方便地使用其中的函数和方法。

import numpy as np是导入numpy库，并将其重命名为np，numpy是一个用于进行科学计算的库，提供了很多数学函数和数组操作的功能。

x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1，这些随机数是从标准正态分布中生成的。

x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2，这些随机数也是从标准正态分布中生成的。