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文章目录
- 鼠标交互
- 案例
- 视频读写交互
- 视频（摄像头）转图像显示
- 视频转图片并且保存
- 摄像头转图片并保存
- 滑动条交互
- 滑动条调整图片的亮度
鼠标交互
openCV中使用鼠标的交互的函数是：setMouseCallback
可以使得激活对winname为标题的窗口进行onMouse回调函数执行的鼠标交互操作，并且可以传递用户自定义变量给userdata
void setMouseCallback(const String& winname, MouseCallback onMouse, void* userdata = 0);
/*******************************************************************
* winname： 监听窗口名称
* onMouse： 鼠标事件回调函数
* userdata： 递给回调函数的可选参数
*********************************************************************/
关于MouseCallBack回调函数：
- 就是一个函数指针
- 传递的参数必须一致：event鼠标点击事件， ∗ ∗ ( x , y ) ∗ ∗ **(x,y)** ∗∗(x,y)∗∗坐标，flag鼠标拖拽事件，void* 类型的param可以转为用户自定义变量。
typedef void (*MouseCallback)(int event, int x, int y, int flags, void* userdata);
//MouseCallback onMouse
void onMouse(int event,int x,int y,int flag,void *param)
/*******************************************************************
* event： 事件类型
* x： 鼠标所在图像的坐标
* y：
* flags: 代表拖拽事件
* param: 自己定义的onMouse事件的ID
*********************************************************************/
关于event和flag的枚举类型：
- event：鼠标点击
enum MouseEventTypes {EVENT_MOUSEMOVE = 0, //鼠标移动EVENT_LBUTTONDOWN = 1, //鼠标左键按下EVENT_RBUTTONDOWN = 2, //鼠标右键按下 EVENT_MBUTTONDOWN = 3, //鼠标中键按下EVENT_LBUTTONUP = 4, //鼠标左键弹起EVENT_RBUTTONUP = 5, //鼠标右键弹起EVENT_MBUTTONUP = 6, //鼠标中键弹起EVENT_LBUTTONDBLCLK = 7, //鼠标左键双击EVENT_RBUTTONDBLCLK = 8, //鼠标右键双击EVENT_MBUTTONDBLCLK = 9, //鼠标中间双击EVENT_MOUSEWHEEL = 10, //鼠标滚轮 正数和负数分别表示向前和向后滚动EVENT_MOUSEHWHEEL = 11 //鼠标滚轮 正数和负数分别表示向右和向左滚动 };
- flag：鼠标拖拽
enum MouseEventFlags {EVENT_FLAG_LBUTTON = 1, //左键拖动EVENT_FLAG_RBUTTON = 2, //右键拖动EVENT_FLAG_MBUTTON = 4, //中键拖动EVENT_FLAG_CTRLKEY = 8, //ctr拖动EVENT_FLAG_SHIFTKEY = 16, //shift拖动EVENT_FLAG_ALTKEY = 32 //alt拖动};
案例
在一张图片中左键点击画圆，右键点击画矩形。
有关如何在openCV中绘制图形请参见：
OpenCV（2）：图像处理基础概念与操作 | HugeYlh
关键之处就是要有一个鼠标回调函数：
可以声明为类的静态成员函数，然后利用params进行强制转换为本类类型。
接着判断event点击的事件进行绘制即可。
static void mouseEvent(int event, int x, int y, int flag, void* params) {DrawShape* obj = static_cast<DrawShape*>(params);if (event == cv::EVENT_FLAG_LBUTTON) {//左键画圆obj->drawCircle(x, y, 20);}else if (event == cv::EVENT_FLAG_RBUTTON) {obj->drawRectangle(x, y, 20, 20);}}
然后在主程序中我们要激活这个回调函数，设置鼠标点击：
- 其中传递回调函数要使用函数指针的形式，即传递类的静态成员函数的地址。
p表示我们需要传递自定义变量，以便在回调函数中params转换为我们需要操作的obj
int main()
{DrawShape* p = new DrawShape();//鼠标处理过程cv::namedWindow("mainWindow");//typedef void (*MouseCallback)// (int event, int x, int y, int flags, void* userdata);cv::setMouseCallback("mainWindow", &DrawShape::mouseEvent, p);while (true) {p->show();if (cv::waitKey(10) == 27) {break;}}delete p;p = nullptr;return 0;
}
完整代码参见此Github项目
视频读写交互
使用openCV做视频操作可能不会如你想象的那么容易，因为openCV是一个强大的计算机视觉库，而不是专注于视频操作的多媒体库。
使用openCV做视频处理不能添加音频。
也许FFmpeg 库会满足你做多媒体开发的需求。
**VideoCapture**类型：对视频进行读取或者打开摄像头。
class VideoCapture
{
public:VideoCapture();explicit VideoCapture(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY);explicit VideoCapture(const String& filename, int apiPreference, const std::vector<int>& params);explicit VideoCapture(int index, int apiPreference = CAP_ANY);explicit VideoCapture(int index, int apiPreference, const std::vector<int>& params);virtual ~VideoCapture();virtual bool open(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY);virtual bool open(const String& filename, int apiPreference, const std::vector<int>& params);virtual bool open(int index, int apiPreference = CAP_ANY);virtual bool open(int index, int apiPreference, const std::vector<int>& params);virtual bool isOpened() const;virtual void release();virtual bool grab();virtual bool retrieve(OutputArray image, int flag = 0);virtual VideoCapture& operator >> (CV_OUT Mat& image);virtual VideoCapture& operator >> (CV_OUT UMat& image);virtual bool read(OutputArray image);virtual bool set(int propId, double value);virtual double get(int propId) const;String getBackendName() const;void setExceptionMode(bool enable) { throwOnFail = enable; }bool getExceptionMode() { return throwOnFail; }bool waitAny(const std::vector<VideoCapture>& streams,CV_OUT std::vector<int>& readyIndex,int64 timeoutNs = 0);
protected:Ptr<CvCapture> cap;Ptr<IVideoCapture> icap;bool throwOnFail;friend class internal::VideoCapturePrivateAccessor;
};
读取一个视频：传递给视频的文件地址即可，如果我们传递了 0，则会打开摄像头（如果存在，否则报错）
cv::VideoCapture vap("cat.MP4");if (!vap.isOpened()) {std::cout << "视频打开失败!\n";return -1;}cv::VideoCapture vap2(0);if (!vap2.isOpened()) { std::cout << "摄像头打开失败!\n";return;}
获取基本视频中的信息：get 函数
通过传递枚举类型来获取指定的信息：
enum VideoCaptureProperties {CAP_PROP_POS_MSEC =0, //视频文件的当前位置，单位为毫秒 CAP_PROP_POS_FRAMES =1, //解码/捕获的帧的基于0的索引CAP_PROP_POS_AVI_RATIO =2, //视频文件的相对位置:0=影片开始，1=影片结束CAP_PROP_FRAME_WIDTH =3, //视频宽度CAP_PROP_FRAME_HEIGHT =4, //视频高度CAP_PROP_FPS =5, //帧率CAP_PROP_FOURCC =6, //4个字符的编解码器代码CAP_PROP_FRAME_COUNT =7, //视频文件中的帧数CAP_PROP_FORMAT =8, //视频格式CAP_PROP_MODE =9, CAP_PROP_BRIGHTNESS =10, //图像亮度(摄像模式)CAP_PROP_CONTRAST =11, //图像对比度(摄像模式)CAP_PROP_SATURATION =12, //图像饱和度(摄像模式)CAP_PROP_HUE =13, //图像的色调(摄像模式)CAP_PROP_GAIN =14, //图像增益(摄像模式)CAP_PROP_EXPOSURE =15, //曝光(摄像模式)CAP_PROP_CONVERT_RGB =16, //图像是否应该转换为RGB的布尔标记.......};
例如：
void testProerity(cv::VideoCapture vap) {std::cout << "宽度: " << vap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH) << '\n';std::cout << "高度: " << vap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) << '\n';std::cout << "帧数: " << vap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT) << '\n';std::cout << "帧率: " << vap.get(cv::CAP_PROP_FPS) << '\n';
}
视频（摄像头）转图像显示
我们加载好视频后，注意到VideoCapture重载了 >> 运算符，因此可以将其重定向到一张Mat上面。
然后再一直显示这张Mat，就可以做到一张一张的图片显示，看起来像视频一样。
如果我们按下ESC则退出或者播放完成后，图片为null了
void testCameraToImageShow(cv::VideoCapture vedio) {//显示视频cv::Mat image;while (true) {vedio >> image;if (image.empty() || cv::waitKey(10) == 27) {break;//为null则结束}cv::imshow("cat", image);}vedio.release();
}
对于摄像头的转图片显示，我们只需要传递一个 VideoCapture xxx(0) 即可其他的全是一样的。
视频转图片并且保存
基本操作与上类似，只不过在**imshow**的地方我们改成了保存的操作（当然你也可以一边显示一边保存）
保存过程：imwrite函数
- name：第一个参数表示保存的路径，传递前缀与文件名字与后缀来完成：
cat/1.png - image：保存的图片
void testCameraToPngImageSave(cv::VideoCapture vedio,std::string& prefilename) {cv::Mat image;int index = 1;while (true) {vedio >> image;if (image.empty() || cv::waitKey(10) == 27) {break;}std::string name = prefilename + std::to_string(index++) + ".png";cv::imwrite(name, image);}vedio.release();
}
摄像头转图片并保存
如果是摄像头则我们不能用：imwrite
有一个**VideoWriter** 提供了这样的操作：通过创建一个VideoWriter类型的变量，然后通过 << 重载往它里面写入来完成。
注意**VideoWriter** 的创建：
- “save.avi” ：表示保存的视频路径
- cv::VideoWriter::fourcc(‘M’, ‘J’, ‘P’, ‘G’)：视频的解码器，MJPG表示mp4格式，点击了解更多格式
- 30：fps帧率
- cv::Size(width,height)：保存的尺寸大小
- true：是否显示颜色（三通道）
save.open("save.avi", cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'),30, cv::Size(width,height), true);
具体操作如下：
void CameraSave() {cv::VideoCapture cap(0);if (!cap.isOpened()) {std::cout << "摄像头打开失败!\n";return;}//获取宽度和高度int width = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);int height = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);cv::VideoWriter save{};save.open("save.avi", cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'),30, cv::Size(width,height), true);cv::Mat image;while (true) {cap >> image;cv::imshow("摄像头", image);save << image; //往流中写入if (cv::waitKey(10) == 27) {break;}}cap.release();save.release();
}
滑动条交互
对于滑动条交互也是和鼠标交互类似的：
int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,int* value, int count,TrackbarCallback onChange = 0,void* userdata = 0);
/*******************************************************************
* trackbarname： 滑动条名字
* winname： 依附窗口名
* value： 滑块位置
* count: 滑块最大值(最小值是0)
* onChange： 滑块回调函数
* userdata： 用户回传给回调函数的数据
*********************************************************************/
TrackbarCallback 回调函数：
typedef void (*TrackbarCallback)(int pos, void* userdata);
void On_Trackbar(int pos, void* userdata);
/*******************************************************************
* pos： 位置
* userdata： 用户回传给回调函数的数据
*********************************************************************/
滑动条调整图片的亮度
涉及到对图片的像素操作
详细请看上节内容：
OpenCV（2）：图像处理基础概念与操作 | HugeYlh
我们规定一个初始值：current和一个最大值：maxValue，通过调节可以调整此值：
定义：
- 一个beta表示偏移量
- alpha表示亮度的调整值
- copyMat：对一个新的Mat进行像素运算操作，否则无法还原。
对于三通道RGB来说：
- 如果我们调整为最小值：0
- 则RGB为（30，30，30）此时为黑色，因此beta就是我们的最小颜色值，即偏移量。
- 然后alpha会根据我们当前滑动条的值进行调整，变大。
- 然后执行像素运算后（xxx，xxx，xxx）就会越来越大，达到亮度提高的效果。
最后显示此图像即可。
对于此回调函数的实现：
//滑动条回调函数static void OnTrack(int pos,void* params){TrackBar* obj = static_cast<TrackBar*>(params);cv::Mat copyMat = cv::Mat::zeros(obj->mt.size(), obj->mt.type());int dims = obj->mt.channels();float beta = 30, alpha = 0.1 + (float)pos / 10.0;for (int i = 0; i < obj->mt.rows; i++) {for (int j = 0; j < obj->mt.cols; j++) {if (dims == 1) {uchar pix = obj->mt.at<uchar>(i, j);copyMat.at<uchar>(i,j) = cv::saturate_cast<uchar>(pix * alpha + beta);}else if (dims == 3) {cv::Vec3b vec = obj->mt.at<cv::Vec3b>(i, j);float b = vec[0], g = vec[1], r = vec[2];copyMat.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = cv::saturate_cast<uchar>(b * alpha + beta);copyMat.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = cv::saturate_cast<uchar>(g * alpha + beta);copyMat.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = cv::saturate_cast<uchar>(r * alpha + beta);}else {return;}} }cv::imshow("trackBarWindow", copyMat); //显示操作后的图像}
完整代码详见Github项目源码。
https://github.com/luumod/openCV-learning-record
)
----视频输出剖析)
