cv2.event_lbuttondown

时间: 2023-04-28 10:04:34 浏览: 254
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kuang.rar_opencv 画框

cv2.EVENT_LBUTTONDOWN 是 OpenCV 中的事件常量，表示鼠标左键按下事件。在使用 OpenCV 处理图像和视频时，可以通过设置回调函数来监听鼠标事件，并在鼠标左键按下时执行特定操作。
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setmousecallback.zip_OpenCV_C/C++__OpenCV_C/C++_

在C/C++编程环境中，OpenCV提供了丰富的功能来支持图像处理和计算机视觉任务，而SetMouseCallback是其中与用户交互的一个重要组成部分。 SetMouseCallback函数的基本语法如下： cpp void setMouseCallback...

cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

在OpenCV库中，cv2.EVENT_LBUTTONDOWN（cv.EVENT_LEFTBUTTONDOWN）表示鼠标左键的单击事件。当用户的鼠标左键第一次按下时，会触发这个事件。这是通常用于交互式应用程序中，比如选择图像区域或开始拖动操作。在...

cv2.EVENT_LBUTTONDOWN

cv2.EVENT_LBUTTONDOWN是OpenCV中的一个鼠标事件，表示鼠标左键按下的事件。当鼠标左键按下时，可以执行相应的操作。在引用\[2\]中，EVENT_LBUTTONDOWN的值为1，表示左键点击事件。在引用\[3\]中的示例中，当鼠标...

event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN

if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 在这里添加处理左键点击的代码 print(f"Left button clicked at position ({x}, {y})") # 设置回调函数 cv2.namedWindow("image") cv2.setMouseCallback("image", left_...

cv2.event_lbuttondown函数

cv2.event_lbuttondown函数是OpenCV中的一个鼠标事件函数，用于检测鼠标左键按下事件。当鼠标左键按下时，该函数会被调用，并传递相应的参数。该函数可以用于图像处理、计算机视觉等领域的应用中，方便用户进行交互...

翻译这段代码 def mouse_callback(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: lab_pixel = lab_image[y, x] print("LAB value at ({}, {}): {}".format(x, y, lab_pixel))

if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: lab_pixel = lab_image[y, x] print("LAB值在（{}, {}）处为: {}".format(x, y, lab_pixel)) Translated code: python def mouse_callback(event, x, y, flags, ...

cv::EVENT_LBUTTONDOWN

cv::EVENT_LBUTTONDOWN是OpenCV中定义的一个鼠标事件，表示鼠标左键按下的事件。在OpenCV 3及以后的版本中，它的命名方式发生了变化，由CV_EVENT_LBUTTONDOWN改为EVENT_LBUTTONDOWN。所以，如果你在使用新版本的...

未定义标识符 "CV_EVENT_LBUTTONDOWN"

- *1* *2* [use of undeclared identifier ‘CV_EVENT_LBUTTONDOWN‘； did you mean ‘EVENT_LBUTTONDOWN‘?](https://blog.csdn.net/weixin_42156097/article/details/108919523)[target="_blank" data-report-...

请帮我修复如下程序的bug: import cv2 import cv2 # 定义全局变量 drawing = Falseix, iy = -1, -1 bbox = [] # 鼠标回调函数 def draw_bbox(event, x, y, flags, param): global ix, iy, drawing, bbox if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True ix, iy = x, y elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing: cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) # 加载测试图片 img_path = 'img.png' img = cv2.imread(img_path) # 创建窗口并绑定鼠标回调函数 cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', draw_bbox) # 显示图片并等待用户绘制检测框 while True: cv2.imshow('image', img) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break # 在检测框上显示标签 for i, box in enumerate(bbox): x1, y1, x2, y2 = box label = 'text' cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0)

elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing: cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), 2) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False bbox.append([ix, iy, x, y]) cv2....

EVENT_LBUTTONDOWN

if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: print("Left button down at (", x, ",", y, ")") image = cv2.imread('image.jpg') cv2.namedWindow('Image') cv2.setMouseCallback('Image', mouse_callback) while True...

on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y,flags, param)

- event：鼠标事件类型，可以是 cv2.EVENT_LBUTTONDOWN、cv2.EVENT_LBUTTONUP 或 cv2.EVENT_MOUSEMOVE。 - x：鼠标事件发生时的 x 坐标。 - y：鼠标事件发生时的 y 坐标。 - flags：鼠标事件的附加...

cv2.setmousecallback（window2,on_event_lbuttondown）是什么意思

它将窗口window2与回调函数on_event_lbuttondown绑定，当鼠标在窗口上按下左键时，会触发on_event_lbuttondown函数。具体来说，当鼠标事件发生时，OpenCV会调用指定的回调函数，并将事件类型、鼠标坐标等信息作为...

import cv2 from gui_buttons import Buttons # Initialize Buttons button = Buttons() button.add_button("cup", 20,100) button.add_button("phone", 20, 20) button.add_button("book", 20, 180) colors = button.colors # Opencv DNN net = cv2.dnn.readNet("dnn_model/yolov4-tiny.weights", "dnn_model/yolov4-tiny.cfg") model = cv2.dnn_DetectionModel(net) model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1/255) # Load class lists classes = [] with open("dnn_model/classes.txt", "r") as file_object: for class_name in file_object.readlines(): class_name = class_name.strip() classes.append(class_name) print("Objects list") print(classes) # Initialize camera cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)#( 'G:\course_320\视频素材参考\CF.mp4') # 2, cv2.CAP_DSHOW cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1200) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,650) # FULL HD 1920 x 1080 def click_button(event, x, y, flags, params): global button_person if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: button.button_click(x, y) # Create window cv2.namedWindow("Frame") cv2.setMouseCallback("Frame", click_button) while True: # Get frames ret, frame = cap.read() # Get active buttons list active_buttons = button.active_buttons_list() #print("Active buttons", active_buttons) # Object Detection (class_ids, scores, bboxes) = model.detect(frame, confThreshold=0.3, nmsThreshold=0.4) for class_id, score, bbox in zip(class_ids, scores, bboxes): (x, y, w, h) = bbox class_name = classes[class_id] color = colors[class_id] if class_name in active_buttons: cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 5) # Display buttons button.display_buttons(frame) cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 30: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()能解释这段代码各部分的功能吗

1. 导入cv2库和自定义的Buttons类，以及其他需要的模块。 2. 初始化按钮对象，添加三个按钮，设置其位置。 3. 获取按钮的颜色。 4. 初始化OpenCV的深度神经网络模型，并加载相应的权重文件和配置文件。 5. 加载...

cv2.setMouseCallback("window 2", on_EVENT_LBUTTONDOWN)哪里错了

2. 没有创建窗口：在调用cv2.setMouseCallback函数之前需要先创建一个窗口，例如：cv2.namedWindow("window 2") 3. 窗口名称不匹配：窗口名称需要与之前创建的窗口名称一致，否则无法设置鼠标回调函数。

CV_EVENT_LBUTTONDOWN在opencv中优化成啥了

在 OpenCV 4.6 中，CV_EVENT_LBUTTONDOWN 已经被弃用，取而代之的是 cv::EVENT_LBUTTONDOWN。它是一个 cv::setMouseCallback 函数的事件类型常量，用于指定当鼠标左键按下时要执行的回调函数。可以使用以下...

cv_event_lbuttondown

cv_event_lbuttondown是OpenCV中的一个事件，表示鼠标左键按下的事件。当鼠标左键按下时，可以通过cvSetMouseCallback函数来注册该事件的回调函数，从而实现对鼠标左键按下事件的响应。

把这段代码改成自动选点的import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.circle(img, (x,y), 3, (0,0,255), -1) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: ...

将这段代码改成自动选取一定数量的点import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Automatically select edge ...

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