python opencv开启的窗口，右上角的退出按钮如何生效？

在 OpenCV 中，窗口右上角的退出按钮默认不会生效。如果想要使其生效，需要在程序中添加相应的代码。

具体实现方法如下：

1. 使用 cv2.namedWindow() 函数创建窗口时，将窗口属性设置为 cv2.WINDOW_NORMAL，即可使窗口具有缩放功能和关闭按钮。

例如：

import cv2

img = cv2.imread('example.jpg')
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 在窗口创建后，使用 cv2.setWindowProperty() 函数将窗口属性设置为 cv2.WND_PROP_FULLSCREEN，即可让窗口全屏显示，并且具有关闭按钮。

例如：

import cv2

img = cv2.imread('example.jpg')
cv2.namedWindow('image')
cv2.setWindowProperty('image', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：在使用 cv2.setWindowProperty() 函数设置窗口属性时，需要保证窗口已经创建成功。

相关问题

python opencv可视化按钮

要在 Python OpenCV 中创建可视化按钮，可以使用 cv2.imshow() 和 cv2.setMouseCallback() 函数。以下是一个示例代码：

import cv2

# 定义回调函数
def button_callback(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        print("Button clicked at ({}, {})".format(x, y))

# 创建图像窗口
img = cv2.imread('image.jpg')
cv2.namedWindow('image')

# 创建按钮
cv2.createButton('Button', button_callback)

# 设置鼠标回调函数
cv2.setMouseCallback('image', button_callback)

# 显示图像
while True:
    cv2.imshow('image', img)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 释放窗口和资源
cv2.destroyAllWindows()

这里我们创建了一个名为 `image` 的窗口，并在其中创建了一个名为 `Button` 的按钮。使用 `cv2.setMouseCallback()` 函数将回调函数 `button_callback` 绑定到窗口上，以便在单击按钮时触发该函数。最后，我们使用 `cv2.imshow()` 函数来显示图像，并使用 `cv2.waitKey()` 函数等待按键输入。当按下 `q` 键时，程序退出并释放窗口和资源。

python opencv可视化界面添加按钮

在 Python OpenCV 中，可以使用 `cv2.imshow()` 函数显示图像，但是它不支持在窗口中添加按钮。要实现在 OpenCV 可视化界面中添加按钮，可以使用 Tkinter 模块来创建 GUI 窗口，并将 OpenCV 显示的图像嵌入到 Tkinter 窗口中。

下面是一个简单的示例代码，它创建一个 Tkinter 窗口，在窗口中添加一个按钮，并将 OpenCV 加载的图像显示在窗口中：

import cv2
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk

# 创建 Tkinter 窗口
root = tk.Tk()

# 创建 OpenCV 摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 在 Tkinter 窗口中添加按钮
def button_callback():
    print("Button clicked")

button = tk.Button(root, text="Click me", command=button_callback)
button.pack()

# 循环读取摄像头图像
while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 将 OpenCV 图像转换为 PIL 图像
    image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = Image.fromarray(image)

    # 将 PIL 图像转换为 Tkinter 图像
    photo = ImageTk.PhotoImage(image)

    # 在 Tkinter 窗口中显示图像
    label = tk.Label(image=photo)
    label.image = photo
    label.pack()

    # 更新 Tkinter 窗口
    root.update()

    # 如果按下 q 键，退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头对象
cap.release()

# 销毁 OpenCV 窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先创建了一个 Tkinter 窗口，然后使用 OpenCV 创建了一个摄像头对象。我们还添加了一个按钮，当用户单击按钮时，会调用 `button_callback()` 函数。在每个循环迭代中，我们读取摄像头图像，并将 OpenCV 图像转换为 PIL 图像。然后，我们将 PIL 图像转换为 Tkinter 图像，并将其显示在 Tkinter 窗口中。最后，我们使用 `cv2.waitKey()` 函数等待用户按下 q 键退出循环，并释放摄像头对象和销毁 OpenCV 窗口。

你可以根据自己的需求修改示例代码，例如将摄像头对象替换为读取视频文件的对象，或者使用 `cv2.imread()` 函数加载静态图像并将其显示在 Tkinter 窗口中。