cv2.createtrackbar

cv2.createTrackbar是OpenCV中用于创建轨迹条的函数。它接收三个参数：trackbar名称、窗口名称和默认值。可以通过调用cv2.getTrackbarPos()来获取当前轨迹条的值。例如：

import cv2

def on_change(x):
    print(x)

cv2.namedWindow("window")
cv2.createTrackbar("trackbar", "window", 0, 10, on_change)

while True:
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

上述代码在窗口"window"中创建一个名为"trackbar"的轨迹条，取值范围为0~10。当轨迹条的值发生变化时，会调用on_change()函数。

相关问题

请简要解释import cv2 cv2.namedWindow('edge_detection') cv2.createTrackbar('minThreshold', 'edge_detection', 50, 1000, lambda x: x) cv2.createTrackbar('maxThreshold', 'edge_detection', 100, 1000, lambda x: x) img = cv2.imread('img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) while True: minThreshold = cv2.getTrackbarPos('minThreshold', 'edge_detection') maxThreshold = cv2.getTrackbarPos('maxThreshold', 'edge_detection') edges = cv2.Canny(img, minThreshold, maxThreshold) cv2.imshow('edge_detection', edges) cv2.waitKey(10)

上述代码是使用OpenCV库进行边缘检测的示例。下面是对代码中的主要部分进行简要解释：

1. `import cv2`：导入OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务。

2. `cv2.namedWindow('edge_detection')`：创建一个名为'edge_detection'的窗口，用于显示边缘检测结果。

3. `cv2.createTrackbar('minThreshold', 'edge_detection', 50, 1000, lambda x: x)`：创建一个滑动条，用于调整边缘检测的最小阈值。滑动条的名称是'minThreshold'，它将在'edge_detection'窗口中显示，并且初始值为50。滑动条的取值范围是0到1000，当滑动条的值发生变化时，会调用lambda函数。

4. `cv2.createTrackbar('maxThreshold', 'edge_detection', 100, 1000, lambda x: x)`：与上述类似，创建一个滑动条，用于调整边缘检测的最大阈值。滑动条的名称是'maxThreshold'，它也将在'edge_detection'窗口中显示，并且初始值为100。

5. `img = cv2.imread('img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)`：读取名为'img.jpg'的图像，并将其转换为灰度图像。

6. `while True:`：进入一个无限循环，用于实时更新边缘检测结果。

7. `minThreshold = cv2.getTrackbarPos('minThreshold', 'edge_detection')`：获取滑动条'minThreshold'的当前值。

8. `maxThreshold = cv2.getTrackbarPos('maxThreshold', 'edge_detection')`：获取滑动条'maxThreshold'的当前值。

9. `edges = cv2.Canny(img, minThreshold, maxThreshold)`：使用Canny边缘检测算法对灰度图像进行边缘检测，其中最小阈值和最大阈值由滑动条的当前值确定。

10. `cv2.imshow('edge_detection', edges)`：在'edge_detection'窗口中显示边缘检测结果。

11. `cv2.waitKey(10)`：等待10毫秒，检测是否有按键输入。

总结来说，上述代码使用OpenCV库实现了一个简单的边缘检测应用程序。通过创建滑动条来调整边缘检测的阈值，并实时显示边缘检测结果。这种交互式调整阈值的方式可以帮助用户探索不同的参数设置，并直观地观察边缘检测的效果。

cv2.createtrackbar回调函数

cv2.createtrackbar是OpenCV中的一个函数，用于创建一个滑动条控件。它的回调函数是指在滑动条的值发生变化时，所要执行的函数。这个回调函数可以是自定义的，也可以是OpenCV提供的一些函数。在回调函数中，我们可以根据滑动条的值来进行一些操作，比如修改图像的亮度、对比度等。