u8g2 中 应该用哪个函数实现这个功能绘制文字选择框,0透显,1实显,2反色,这里用反色

时间: 2024-10-24 07:15:26 浏览: 143
在U8G2库中,如果你想要实现一个文字选择框,并且希望使用反色效果(即背景颜色与字体颜色相反),你可以使用`u8g2_SetColorIndex`函数设置前景色(通常文本颜色)为白色(0通常是透明,1是默认颜色),然后调用`u8g2_DrawBox`或者`u8g2_DrawRBox`来绘制矩形框。具体的步骤可能会类似下面这样: ```c // 首先,确保设置了正确的U8G2设备 u8g2_SetColorIndex(u8g2, U8G2_COLOR_INDEX_WHITE); // 设置为白色作为文本颜色 // 然后计算选择框的位置和尺寸 u8g2_uint_t text_x = ...; u8g2_uint_t text_y = ...; u8g2_uint_t box_width = ...; u8g2_uint_t box_height = ...; // 使用反色绘制矩形框(假设是普通矩形) u8g2_DrawBox(u8g2, text_x, text_y, box_width, box_height); // 如果你想增加圆角,可以用 DrawRBox 替换 DrawBox // u8g2_DrawRBox(u8g2, text_x, text_y, box_width, box_height, U8G2_DRAW_ROUNDEDRECT_NONE); // 如果不需要圆角,则传入U8G2_DRAW_ROUNDEDRECT_NONE ``` 请注意,在实际应用中,你还需要确保已经初始化了U8G2设备,并且正确地处理了字体渲染和更新屏幕的操作。
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简易P图 利用python设计并实现一款简单的P图软件,能够具备一些常用的P图功能。 要求完成以下工作: 1、图形界面 设计一个简单的图形界面,主要包含三个部分:上传图片部分,P图部分,保存结果部分。 2、上传图片/保存结果 通过控件控制,上传本地文件并在图形界面中显示;通过控件控制,将P好的图下载保存在本地。 3、P图功能 具备一些常用的P图功能例如彩色图像转黑白图像,明暗亮度变化,反色处理,磨皮,生成素描等。每个功能对应一个按钮,具体功能不要用PIL包中函数实现,要利用数字图像算法实现

为了实现这个简易P图软件,你可以使用Python的GUI框架,例如Tkinter、PyQt或wxPython等。下面是一个简单的示例使用Tkinter实现GUI界面: ```python import tkinter as tk from PIL import ImageTk, Image class P图软件: def __init__(self, master): self.master = master master.title("简易P图软件") # 上传图片部分 self.upload_label = tk.Label(master, text="上传图片") self.upload_label.pack() self.upload_button = tk.Button(master, text="选择图片", command=self.upload_image) self.upload_button.pack() # P图部分 self.ptu_label = tk.Label(master, text="P图") self.ptu_label.pack() self.bw_button = tk.Button(master, text="黑白", command=self.black_white) self.bw_button.pack() self.bright_button = tk.Button(master, text="亮度调整", command=self.brightness) self.bright_button.pack() self.invert_button = tk.Button(master, text="反色", command=self.invert) self.invert_button.pack() self.skin_button = tk.Button(master, text="磨皮", command=self.skin) self.skin_button.pack() self.sketch_button = tk.Button(master, text="素描", command=self.sketch) self.sketch_button.pack() # 保存结果部分 self.save_label = tk.Label(master, text="保存结果") self.save_label.pack() self.save_button = tk.Button(master, text="保存图片", command=self.save_image, state=tk.DISABLED) self.save_button.pack() def upload_image(self): # TODO: 上传图片并在界面中显示 self.save_button.config(state=tk.NORMAL) def black_white(self): # TODO: 彩色图像转黑白图像 pass def brightness(self): # TODO: 调整图像亮度 pass def invert(self): # TODO: 反色处理 pass def skin(self): # TODO: 磨皮 pass def sketch(self): # TODO: 生成素描 pass def save_image(self): # TODO: 将P好的图像保存到本地 pass root = tk.Tk() app = P图软件(root) root.mainloop() ``` 在这个示例中,你需要根据具体的需求实现上传图片、P图、保存图片等功能。可以使用PIL库来处理图像,实现彩色图像转黑白图像、调整图像亮度、反色处理、磨皮和生成素描等功能。

利用python设计并实现一款简单的P图软件,能够具备一些常用的P图功能。 要求完成以下工作: 1、图形界面 设计一个简单的图形界面,主要包含三个部分:上传图片部分,P图部分,保存结果部分。 2、上传图片/保存结果 通过控件控制,上传本地文件并在图形界面中显示;通过控件控制,将P好的图下载保存在本地。要有两个图像p图前后对比 3、P图功能 具备一些常用的P图功能例如彩色图像转黑白图像,明暗亮度变化,反色处理,磨皮,生成素描等。每个功能对应一个按钮,具体功能不要用PIL包中函数实现,要利用数字图像算法实现

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创建保存结果部分 self.save_label = QLabel('保存结果', self) self.save_label.setGeometry(50, 400, 100, 20) self.save_button = QPushButton('保存', self) self.save_button.setGeometry(50, 430, 100, 30) self.save_button.clicked.connect(self.save_image) self.show() def upload_image(self): # 选择本地图片文件 filename, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择图片', '.', 'Image files(*.jpg *.png *.jpeg)') if filename != '': # 在图形界面中显示图片 pixmap = QPixmap(filename) self.before_image.setPixmap(pixmap) self.before_image.setScaledContents(True) self.after_image.clear() def convert_gray(self): # 将彩色图像转为灰度图像 pixmap = self.before_image.pixmap() image = pixmap.toImage() cv_image = np.zeros((image.height(), image.width(), 3), dtype=np.uint8) for row in range(image.height()): for col in range(image.width()): r, g, b, _ = image.pixelColor(col, row).getRgb() cv_image[row, col] = [r, g, b] gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_pixmap = QPixmap.fromImage(QPixmap.fromImage(QImage(gray_image.data, gray_image.shape[1], gray_image.shape[0], QImage.Format_Grayscale8))) self.after_image.setPixmap(gray_pixmap) self.after_image.setScaledContents(True) def adjust_brightness(self): # 调整图像亮度 pixmap = self.before_image.pixmap() image = pixmap.toImage() cv_image = np.zeros((image.height(), image.width(), 3), dtype=np.uint8) for row in range(image.height()): for col in range(image.width()): r, g, b, _ = image.pixelColor(col, row).getRgb() cv_image[row, col] = [r, g, b] hsv_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv_image) v = cv2.add(v, 50) hsv_image = cv2.merge((h, s, v)) bright_image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR) bright_pixmap = QPixmap.fromImage(QPixmap.fromImage(QImage(bright_image.data, bright_image.shape[1], bright_image.shape[0], QImage.Format_RGB888))) self.after_image.setPixmap(bright_pixmap) self.after_image.setScaledContents(True) def invert_colors(self): # 反色处理 pixmap = self.before_image.pixmap() image = pixmap.toImage() cv_image = np.zeros((image.height(), image.width(), 3), dtype=np.uint8) for row in range(image.height()): for col in range(image.width()): r, g, b, _ = image.pixelColor(col, row).getRgb() cv_image[row, col] = [r, g, b] invert_image = cv2.bitwise_not(cv_image) invert_pixmap = QPixmap.fromImage(QPixmap.fromImage(QImage(invert_image.data, invert_image.shape[1], invert_image.shape[0], QImage.Format_RGB888))) self.after_image.setPixmap(invert_pixmap) self.after_image.setScaledContents(True) def blur_image(self): # 磨皮 pixmap = self.before_image.pixmap() image = pixmap.toImage() cv_image = np.zeros((image.height(), image.width(), 3), dtype=np.uint8) for row in range(image.height()): for col in range(image.width()): r, g, b, _ = image.pixelColor(col, row).getRgb() cv_image[row, col] = [r, g, b] blur_image = cv2.GaussianBlur(cv_image, (5, 5), 0) blur_pixmap = QPixmap.fromImage(QPixmap.fromImage(QImage(blur_image.data, blur_image.shape[1], blur_image.shape[0], QImage.Format_RGB888))) self.after_image.setPixmap(blur_pixmap) self.after_image.setScaledContents(True) def sketch_image(self): # 生成素描 pixmap = self.before_image.pixmap() image = pixmap.toImage() cv_image = np.zeros((image.height(), image.width(), 3), dtype=np.uint8) for row in range(image.height()): for col in range(image.width()): r, g, b, _ = image.pixelColor(col, row).getRgb() cv_image[row, col] = [r, g, b] gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0) edge_image = cv2.Canny(blur_image, 30, 150) invert_edge = cv2.bitwise_not(edge_image) sketch_image = cv2.cvtColor(invert_edge, cv2.COLOR_GRAY2BGR) sketch_pixmap = QPixmap.fromImage(QPixmap.fromImage(QImage(sketch_image.data, sketch_image.shape[1], sketch_image.shape[0], QImage.Format_RGB888))) self.after_image.setPixmap(sketch_pixmap) self.after_image.setScaledContents(True) def save_image(self): # 保存P图结果 if not self.after_image.pixmap(): return filename, _ = QFileDialog.getSaveFileName(self, '保存图片', '.', 'Image files(*.jpg *.png *.jpeg)') if filename != '': pixmap = self.after_image.pixmap() pixmap.save(filename) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ex = P图软件() sys.exit(app.exec_()) ``` 在代码中,我们使用了一些数字图像算法来实现常用的P图功能,例如将彩色图像转为灰度图像、调整图像亮度、反色处理、磨皮和生成素描等。每个功能对应一个按钮,当用户单击按钮时,就会执行对应的算法,并在图形界面中显示P图结果。 最后,我们使用`QFileDialog`来选择本地图片文件和保存文件,并将P图前后的结果进行对比。当用户单击保存按钮时,就会将P图结果保存到本地。 这是一个简单的P图软件示例,您可以根据自己的需求进行修改和优化。
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如何用c语言通过while循环,遍历得出位置数组长度

在C语言中,如果你想使用while循环遍历一个位置数组并获取其长度,首先你需要确保数组已经初始化并且非空。假设数组名为`positions`,你可以按照以下步骤操作: 1. 定义变量`length`作为计数器,初始值设为0。 2. 使用`while`循环,条件通常是`length < sizeof(positions) / sizeof(positions[0])`,因为`sizeof(positions)`会得到数组占用的总字节数,而`sizeof(positions[0])`得到的是单个元素的大小,所以这个条件表示数组还有元素未遍历。 3. 在循环体内,检查`positions[leng