python 基于opencv 实现一个鼠标绘图小程序

需求

在画布上用鼠标画图,可以画圆或矩形,按m键在两种模式下切换。左键按下时开始画图,移动到哪儿画到哪儿,左键释放时结束画图。

实现思想

用鼠标画图:需要定义鼠标的回调函数mouse_event
画圆或矩形:需要定义一个画图的模式mode
左键单击、移动、释放:需要捕获三个不同的事件
开始画图,结束画图:需要定义一个画图的标记位drawing

实现代码

import cv2 as cv
import numpy as np

drawing = False # 是否开始画图
mode = True # True:画矩形,False:画圆
start = (-1, -1)

# 鼠标的回调函数的参数格式是固定的,不要随意更改。
def mouse_event(event, x, y, flags, param):
  global start, drawing, mode

  # 左键按下:开始画图
  if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
    drawing = True
    start = (x, y)
  # 鼠标移动,画图
  elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE:
    if drawing:
      if mode:
        cv.rectangle(img, start, (x, y), (0, 255, 0), -1)
      else:
        cv.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1)
  # 左键释放:结束画图
  elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP:
    drawing = False
    if mode:
      cv.rectangle(img, start, (x, y), (0, 255, 0), -1)
    else:
      cv.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1)

img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
cv.namedWindow('image')
cv.setMouseCallback('image', mouse_event)

while(True):
  cv.imshow('image', img)
  # 按下m切换模式
  if cv.waitKey(1) == ord('m'):
    mode = not mode
  # 按ESC键退出程序
  elif cv.waitKey(1) == 27:
    break

实验结果

以上就是python 基于opencv 实现一个鼠标绘图小程序的详细内容,更多关于python 鼠标绘图的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • python opencv图像处理(素描、怀旧、光照、流年、滤镜 原理及实现)

    图像素描特效 图像素描特效主要经过以下几个步骤: 调用cv.cvtColor()函数将彩色图像灰度化处理: 通过cv.GaussianBlur()函数实现高斯滤波降噪: 边缘检测采用Canny算子实现: 最后通过cv.threshold()反二进制阈值化处理实现素描特效. #coding:utf-8 import cv2 as cv import numpy as np #读取原始图像 img = cv.imread('d:/paojie.png') #图像灰度处理 gray = cv.cvtC

  • Python+OpenCV图像处理——实现直线检测

    简介: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变

  • Python+OpenCV图像处理—— 色彩空间转换

    一.色彩空间的转换 代码如下: #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY 这里的GRAY是单通道的 cv.imshow("gray", gray) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV cv.imshow("hsv", hsv) y

  • Python+OpenCV图像处理——图像二值化的实现

    简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gray

  • Python + opencv对拍照得到的图片进行背景去除的实现方法

    有时候我们没办法得到pdf或者word文档,这个时候会使用手机或者相机进行拍照,往往会出现背景,打印出来就是灰色的或者有黑色的背景,这个时候影响视野观看,通过代码实现对背景去除,还原清晰图像.代码如下: #!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/11/17 19:06 # @Author : ptg # @Email : zhxwhchina@163.com # @File : 去背景.py # @Software:

  • Python OpenCV中的numpy与图像类型转换操作

    Python OpenCV存储图像使用的是Numpy存储,所以可以将Numpy当做图像类型操作,操作之前还需进行类型转换,转换到int8类型 import cv2 import numpy as np # 使用numpy方式创建一个二维数组 img = np.ones((100,100)) # 转换成int8类型 img = np.int8(img) # 颜色空间转换,单通道转换成多通道, 可选可不选 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2

  • python实现图像,视频人脸识别(opencv版)

    图片人脸识别 import cv2 filepath = "img/xingye-1.png" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( "C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haar

  • python 用opencv实现霍夫线变换

    霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术,可以检测形状,即使它被破坏或扭曲一点点. 一条线可以表示成y = mx + c或参数形式,像ρ=xcosθ+ysinθ,其中ρ是从原点到直线的垂直距离,θ角是由这条垂线和水平轴以逆时针的方向形成的(这个方向取决于你如何表示坐标系统,这种表示法在OpenCV中使用) OpenCV中的Hough变换 cv.HoughLines() 第一个参数,输入图像应该是一个二值图像,因此在应用hough变换之前应用阈值或使用Canny边缘检测. 第二和第三个参数分别是ρ和θ

  • Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现

    简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果. 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 25

  • python 基于opencv 实现一个鼠标绘图小程序

    需求 在画布上用鼠标画图,可以画圆或矩形,按m键在两种模式下切换.左键按下时开始画图,移动到哪儿画到哪儿,左键释放时结束画图. 实现思想 用鼠标画图:需要定义鼠标的回调函数mouse_event 画圆或矩形:需要定义一个画图的模式mode 左键单击.移动.释放:需要捕获三个不同的事件 开始画图,结束画图:需要定义一个画图的标记位drawing 实现代码 import cv2 as cv import numpy as np drawing = False # 是否开始画图 mode = True

  • python基于Kivy写一个图形桌面时钟程序

    Kivy 是一个开源的 Python 第三方库,可以用来快速开发应用程序. 它有如下三个特点: 跨平台 Kivy 编写的程序可在 Linux,Windows,OS X,Android,iOS 和 Raspberry Pi 上运行. 商业友好 Kivy 基于 MIT 许可证进行开源,可以进行免费的商业使用. GPU 加速 Kivy 的图像引擎基于 Open ES 2 构建,性能出众. 除此之外 Kivy 也存在一些缺点,比如: 非原生的图形界面: 打包后的体积很大: 缺乏社区支持: 缺乏足够的示例

  • 如何用python GUI(tkinter)写一个闹铃小程序(思路详解)

    事情的起因是帮助一个朋友写一个程序,来控制他们单位的铃声,平时竟然是手动打铃(阔怕) 事情的第一步:理清思路.需要用到python的几个知识:1.tkinter一些函数控件,2.控件和函数之间的联系(主用TreeView控件),3.读写数据入txt文档(高级版可换为数据库),4.数据的类的封装. 需要其他方面的知识:1.简单设计界面布局,2.确保程序易于使用的不反人类细节. 考虑清楚后,那么我开始学习一下相关知识. (1)python中作为面向对象的一份子,Class(类)和Instance(实

  • 结合Python网络爬虫做一个今日新闻小程序

    核心代码 requests.get 下载html网页 bs4.BeautifulSoup 分析html内容 from requests import get from bs4 import BeautifulSoup as bs from datetime import datetime as dt def Today(style=1): date = dt.today() if style!=1: return f'{date.month}月{date.day}日' return f'{dat

  • 基于Python编写一个微博抽奖小程序

    目录 导语 开发工具 环境搭建 先睹为快 原理简介 导语 带大家写个微博自动抽奖小程序吧,motivation和之前的B站自动抽奖小程序一样: 不想内卷了,整个B站全自动抽奖的小程序吧,万一不小心暴富了呢~ 废话不多说,让我们愉快地开始吧~ 开发工具 Python版本:3.7.8 相关模块: DecryptLogin模块: DecryptLoginExamples模块: 以及一些python自带的模块. 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 先睹为快 首先,

  • python基于opencv 实现图像时钟

    解决方案详解 绘制表盘 表盘上只有60条分/秒刻线和12条小时刻线,当然还有表盘的外部轮廓圆,也就是重点在如何画72根线.先把简单的圆画出来: import cv2 as cv import math import datetime import numpy as np margin = 5 # 上下左右边距 radius = 220 # 圆的半径 center = (center_x, center_y) = (225, 225) # 圆心 # 1. 新建一个画板并填充成白色 img = np

  • Python基于Opencv识别两张相似图片

    在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系. 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向. 看到一篇博客是介绍这个,但他用的是PIL中的Image实现的,感觉比较麻烦,于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现. 相关背景 要识别两张相似图像,我们从感性上来谈是怎么样的一个过程?首先我们会区分这两张相片的类型,例如是风景照,还是人物照.风景照中

  • Python基于Tkinter模块实现的弹球小游戏

    本文实例讲述了Python基于Tkinter模块实现的弹球小游戏.分享给大家供大家参考,具体如下: #!usr/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- from Tkinter import * import Tkinter import random import time #创建小球的类 class Ball: def __init__(self,canvas,paddle,color): #参数:画布,球拍和颜色 self.canvas = canvas self

  • Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

    本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数...相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了. 需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式如下: 使用pip install num

  • python基于opencv检测程序运行效率

    这篇文章主要介绍了python基于opencv检测程序运行效率,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 涉及到的函数主要有两个: 1.cv2.getTickCount()函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数.所以当你在一个函数前后都调用它的话,你就会得到这个函数的执行时间(时钟数). 2.cv2.getTickFrequency()返回时钟频率,或者说每秒钟的时钟数. 所以你可以按照以下的方式得到一个函数运行了多少秒: # -*- c

随机推荐