1. 实现目标
(1)用鼠标在图中框选矩形目标,然后保存框选的图片;
(2)鼠标拖动过程中要求显示框的线条以及鼠标当前像素点信息(坐标和RGB值);
(3)拖动完成后单独显示框取的图像,拖动完成后cout输出框中心像素点坐标。
2. 要点
鼠标事件:
鼠标左键按下时(event == CV_EVENT_LBUTTONUP),标注鼠标所在点的坐标和RGB信息(cv::putText 标注)
鼠标左键抬起时(event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN),计算ROI中心点坐标
API:
指定鼠标操作消息回调函数
void setMouseCallback(const String& winname, MouseCallback onMouse, void* userdata = 0)
第一个参数,const String&类型的winname,窗口的名字。(cv::namedWindow创建窗口)
第二个参数,MouseCallback类型的onMouse,指定窗口里每次鼠标时间发生的时候,被调用的函数指针。类型:
void onMouseRectPicking(int event, int x, int y, int flags, void* userdata)
3. 代码
版本:VS2015 + openCV3.4.3
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
cv::Mat img;
bool select_flag = false;
cv::Rect m_select;
cv::Point origin;
int ROI_count;
char temp[100];
char rgb[100];
void onMouseRectPicking(int event, int x, int y, int, void*)
{
if (select_flag)
{
m_select.x = MIN(origin.x, x);
// 不一定要等鼠标弹起才计算矩形框,而应该在鼠标按下开始到弹起这段时间实时计算所选矩形框
m_select.y = MIN(origin.y, y);
m_select.width = abs(x - origin.x);
// 算矩形宽度和高度
m_select.height = abs(y - origin.y);
m_select &= cv::Rect(0, 0, img.cols, img.rows);
// 保证所选矩形框在视频显示区域之内
sprintf_s(temp, "(%d,%d)", x, y);
// 显示当前像素坐标
int b = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[0];
int g = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[1];
int r = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[2];
sprintf_s(rgb, "(%d,%d,%d)", b, g, r);
// 显示当前像素RGB信息
std::string pixelString;
pixelString += temp;
pixelString += rgb;
cv::putText(img, // 图像矩阵
pixelString, // string型文字内容
cv::Point(x, y), // 文字坐标,以左下角为原点
cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, // 字体类型
1.0, // 字体大小
cv::Scalar(0, 0, 0)); // 字体颜色
cv::imshow("capframe", img);
}
if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) // 鼠标左键按下时
{
select_flag = true;
// 鼠标按下的标志赋真值
origin = cv::Point(x, y);
// 保存下来单击捕捉到的点
m_select = cv::Rect(x, y, 0, 0);
// 这里一定要初始化,宽和高为(0,0)
// 是因为在opencv中Rect矩形框类内的点是包含左上角那个点的,但是不含右下角那个点
sprintf_s(temp, "(%d,%d)", x, y);
// 显示当前像素坐标
int b = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[0];
int g = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[1];
int r = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[2];
sprintf_s(rgb, "(%d,%d,%d)", b, g, r);
// 显示当前像素RGB信息
std::string pixelString;
pixelString += temp;
pixelString += rgb;
cv::putText(img, // 图像矩阵
pixelString, // string型文字内容
cv::Point(x, y), // 文字坐标,以左下角为原点
cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, // 字体类型
1.0, // 字体大小
cv::Scalar(0, 0, 0)); // 字体颜色
cv::imshow("capframe", img);
}
else if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP) // 鼠标左键抬起时
{
select_flag = false;
ROI_count++;
sprintf_s(temp, "(%d,%d)", x, y);
// 显示当前像素坐标
int b = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[0];
int g = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[1];
int r = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[2];
sprintf_s(rgb, "(%d,%d,%d)", b, g, r);
// 显示当前像素RGB信息
std::string pixelString;
pixelString += temp;
pixelString += rgb;
cv::putText(img, // 图像矩阵
pixelString, // string型文字内容
cv::Point(x, y), // 文字坐标,以左下角为原点
cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, // 字体类型
1.0, // 字体大小
cv::Scalar(0, 0, 0)); // 字体颜色
cv::imshow("capframe", img);
int center_x = origin.x + (x - origin.x) / 2;
int center_y = origin.y + (y - origin.y) / 2;
// 计算中心点坐标
std::cout << "框出中心点坐标:" << center_x << "," << center_y << std::endl;
}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
img = cv::imread("H:\\猫1.jpg");
bool stop = false;
cv::namedWindow("capframe", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cv::setMouseCallback("capframe", onMouseRectPicking, 0);
char pic_name[50];
ROI_count = 0;
while (!stop)
{
img = cv::imread("H:\\猫1.jpg");
cv::rectangle(img, m_select, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0); // 画矩形框
cv::imshow("capframe", img);
if ((m_select.x != 0) && (m_select.y != 0) && (m_select.width != 0) && (m_select.height != 0))
{
sprintf_s(pic_name, "ROI_%d.jpg", ROI_count);
cv::Mat ROI = img(m_select);
cv::imshow("ROI_WIN", ROI);
cv::imwrite(pic_name, ROI);
}
char key = static_cast<char>(cv::waitKey(30));
if (key == 27)
stop = true;
}
cv::waitKey(0);
return 0;
}
4. 实现效果
拖动过程中在 capframe 窗口显示鼠标当前像素点信息(坐标和RGB值),在 ROI_WIN 窗口显示拖动形成的ROI。
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-483847.html
拖动完成后cout输出ROI中心像素点坐标,并输出ROI图片到当前目录下。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-483847.html
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