OpenCV滑动条Trackbar的使用

本文主要是介绍OpenCV滑动条Trackbar的使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

滑动条Trackbar

在 OpenCV 中，滑动条（Trackbar）是一个很有用的工具，它允许用户通过滑动条来实时地调整参数值，这在图像处理中特别有用，比如调整亮度、对比度、阈值等

亮度滑动条效果

代码

import cv2
import numpy as np# 读取图像
img = cv2.imread('liu_1.jpeg', 1)# 初始化亮度值
brightness = 50# 定义回调函数，用于处理滑动条值的变化
def brightness_change(value):# 创建一个 HSV 颜色空间的副本hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 计算 V 通道的新值h, s, v = cv2.split(hsv)v = cv2.add(v, value)v[v > 255] = 255v[v < 0] = 0# 将新的 V 通道与 H 和 S 通道合并final_hsv = cv2.merge((h, s, v))# 将图像从 HSV 转换回 BGRimg_brightness = cv2.cvtColor(final_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)# 显示调整亮度后的图像cv2.imshow('Brightness Adjustment', img_brightness)# 创建窗口和滑动条
cv2.namedWindow('Brightness Adjustment')
cv2.createTrackbar('Brightness', 'Brightness Adjustment', brightness, 255, brightness_change)# 显示原始图像
cv2.imshow('Brightness Adjustment', img)# 等待键盘输入，按 'q' 键退出
while True:if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

这篇关于OpenCV滑动条Trackbar的使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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