opencv+python实现鼠标点击图像,输出该点的RGB和HSV值

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

import cv2

# 读取图片并缩放方便显示
img = cv2.imread('D:/6.jpg')
height, width = img.shape[:2]
size = (int(width * 0.2), int(height * 0.2))
# 缩放
img = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# BGR转化为HSV
HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 鼠标点击响应事件
def getposHsv(event, x, y, flags, param):
 if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
  print("HSV is", HSV[y, x])

def getposBgr(event, x, y, flags, param):
 if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
  print("Bgr is", img[y, x])

cv2.imshow("imageHSV", HSV)
cv2.imshow('image', img)
cv2.setMouseCallback("imageHSV", getposHsv)
cv2.setMouseCallback("image", getposBgr)
cv2.waitKey(0)

补充知识:python opencv查看图片中任一点的像素 BGR值 灰度值 HSV值

如下所示:

  # -*- coding:utf-8 -*-
  import cv2

  img = cv2.imread('11_13/120002.jpg')
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

  def mouse_click(event, x, y, flags, para):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 左边鼠标点击
      print('PIX:', x, y)
      print("BGR:", img[y, x])
      print("GRAY:", gray[y, x])
      print("HSV:", hsv[y, x])

  if __name__ == '__main__':
    cv2.namedWindow("img")
    cv2.setMouseCallback("img", mouse_click)
    while True:
      cv2.imshow('img', img)
      if cv2.waitKey() == ord('q'):
        break
    cv2.destroyAllWindows()

Windows下有画图软件可以直接查看图片的RGB值,但是没办法查看HSV值,这样一个小程序就可以帮你做到。

附一张opencv下HSV范围图片:

以上这篇opencv+python实现鼠标点击图像,输出该点的RGB和HSV值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python+Tensorflow+CNN实现车牌识别的示例代码

    一.项目概述 本次项目目标是实现对自动生成的带有各种噪声的车牌识别.在噪声干扰情况下,车牌字符分割较困难,此次车牌识别是将车牌7个字符同时训练,字符包括31个省份简称.10个阿拉伯数字.24个英文字母('O'和'I'除外),共有65个类别,7个字符使用单独的loss函数进行训练. (运行环境:tensorflow1.14.0-GPU版) 二.生成车牌数据集 import os import cv2 as cv import numpy as np from math import * from

  • 使用Python写一个量化股票提醒系统

    大家在没有阅读本文之前先看下python的基本概念, Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言. Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年. 像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议. 本文是小兵使用万能的Python写一个量化股票系统!下面是一个小马的迷你量化系统. 这个小迷小量化系统,麻雀虽小但是五脏俱全,我们今天先从实时提醒这个模

  • python下对hsv颜色空间进行量化操作

    更新:优化了代码,理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环,测试图片大小为692*1024*3,优化前运行时间为6.9s,优化后为0.8s. 由于工作需要,需要计算颜色直方图来提取颜色特征,但若不将颜色空间进行量化,则直方图矢量维数过高,不便于使用.但是看了opencv API后并未发现提供了相关函数能够在计算颜色直方图的同时进行量化,因此这部分功能只能自己实现.下面分为两个部分进行介绍: 一.颜色空间量化表 由于RGB模型不够直观,不符合人类视觉习惯,因此在进行颜色特征提取

  • opencv+python实现鼠标点击图像,输出该点的RGB和HSV值

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import cv2 # 读取图片并缩放方便显示 img = cv2.imread('D:/6.jpg') height, width = img.shape[:2] size = (int(width * 0.2), int(height * 0.2)) # 缩放 img = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA) # BGR转化为HSV HSV = cv2.cvtColor(img, c

  • python模拟鼠标点击和键盘输入的操作

    所有代码都是网上百度出来的,通过个人实践找到适合自己的. 采用的python 库是 pymouse.pykeyboard 安装时直接pip安装的,pip install PyUserInput 安装不成功的可以参照http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/这个地址,内容很全 实现了一个最简单的输入密码,enter进入的登录过程 如果想遍历,可以使用itertools 包,很有用,具体用法这里不介绍了. · 鼠标点击 有m.click(x, y, butt

  • python 读取鼠标点击坐标的实例

    读取鼠标点击坐标,包括点下去和抬起来的坐标,注意不要在命令行点,可能会出问题 import pythoncom, pyHook def onMouseEvent(event): print "Position:", event.Position return True def main(): hm = pyHook.HookManager() hm.HookKeyboard() hm.MouseAllButtonsDown = onMouseEvent hm.MouseAllButto

  • Python模拟鼠标点击实现方法(将通过实例自动化模拟在360浏览器中自动搜索python)

    一.准备工作: 安装pywin32,后面开发需要pywin32的支持,否则无法完成与windows层面相关的操作. pywin32的具体安装及注意事项: 1.整体开发环境: 基于windows7操作系统; 提前安装python(因为篇幅问题,在此不详细讲解python环境的安装,大家可以自备楼梯): 大家可以在cmd中测试下python环境是否安装好: 大家可以看到我电脑上已经安装好了Python,并显示版本与是V 3.6.2. 注:自己电脑上的Python版本号一定要知道,后面安装pywin3

  • windows下python模拟鼠标点击和键盘输示例

    需要先装pywin32,windows下调用winapi的接口 复制代码 代码如下: ## _*_ coding:UTF-8 _*___author__ = 'shanl' import win32apiimport win32conimport win32guifrom ctypes import *import time VK_CODE = {    'backspace':0x08,    'tab':0x09,    'clear':0x0C,    'enter':0x0D,    '

  • wx.CheckBox创建复选框控件并响应鼠标点击事件

    本文实例为大家分享了wx.CheckBox创建复选框控件并响应鼠标点击事件的具体代码,供大家参考,具体内容如下 执行效果图: 执行代码: #!/usr/bin/env python # -*-encoding:utf-8 -*- 'Crteate CheckBox Example' import wx class MyFrame(wx.Frame): #子类化框架对像 def __init__(self,parent,id): #定义子类构造器 wx.Frame.__init__(self,pa

  • javascript实现鼠标点击页面 移动DIV

    <script type="text/javascript"> //那种方式移动 var choMove = false; //是否绑定过click var isClick = true; //引用DIV var oDiv = null; //引用Input var oInput = null; //封装事件绑定的通用对象 var evnetUtil = { addEventHandle:function(oElement,evtype,fun){ oElement.att

  • Python OpenCV超详细讲解调整大小与图像操作的实现

    目录 准备工作 重新调整图像大小 图像裁剪 准备工作 右击新建的项目,选择Python File,新建一个Python文件,然后在开头import cv2导入cv2库. 我们还要知道在OpenCV中,坐标轴的方向是x轴向右,y轴向下,坐标原点在左上角,比如下面这张长为640像素,宽为480像素的图片.OK,下面开始本节的学习吧. 查看图像大小 调用imread()方法获取我们资源文件夹中的图片lambo.png 输出图像的shape属性 img=cv2.imread("Resources/lam

  • Python实现windows下模拟按键和鼠标点击的方法

    本文实例讲述了Python实现windows下模拟按键和鼠标点击的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这段代码可以模拟在窗口上按下按键.鼠标左键点击.鼠标右键点击.鼠标双击等等 # # _*_ coding:UTF-8 _*_ import win32api import win32con import win32gui from ctypes import * import time VK_CODE = { 'backspace':0x08, 'tab':0x09, 'clear':0x0

  • Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

    运动模糊:由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊,又称为动态模糊 Opencv+Python实现运动模糊,主要用到的函数是cv2.filter2D(): # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 def motion_blur(image, degree=12, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高 M = cv2.getRotat

随机推荐