交互式调整视觉算法参数(一)-图像阈值参数

目标：

• • 使用trackbar对阈值的参数进行动态调整，确认较好的阈值参数
• • 使用交互式方式调参，直观感受算法参数的作用

0.代码效果展示

1.代码详细说明

首先导入需要的库，包括opencv-python库

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import cv2 as cv

接下来是trackbar的回调函数，这里什么都不需要做pass就可以了

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def nothing(x):
    pass

然后设置一些全局参数，方便对经常改动参数进行修改：

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track_win_name = "trackbar window"
pic_path = "wechat.png"

读取图片，并将图片进行灰度化，并给窗口起个名字，方便后面使用：

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img = cv.imread(pic_path, 1)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.namedWindow(track_win_name)

接下来是代码的重点部分，使用函数cv.crateTrackbar(para1, para2, para3, para4, para5)创建两个trackbar，分别对应阈值的最小值和最大值，其中参数的详尽含义如下：

• • para1：trackbar前面会显示的名字
• • para2：trackbar会放到的窗口名字
• • para3：打开窗口滑块默认的起始位置
• • para4：该trackbar对应的参数能调节的范围(从0开始)，如para4为255，表示该trackbar调参范围为0-255
• • para5：拖动滑块后的回调函数

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# create trackbars for threshold change
cv.createTrackbar('thres_min', track_win_name, 0, 255, nothing)
cv.createTrackbar('thres_max', track_win_name, 255, 255, nothing)

然后是一个while循环，根据滑块的移动动态刷新图像结果，按下esc键退出窗口。

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while(1):

    # your code is here

    k = cv.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cv.destroyAllWindows()

最后是循环体中的主要代码：

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    thres_min = cv.getTrackbarPos('thres_min', track_win_name)
    thres_max = cv.getTrackbarPos('thres_max', track_win_name)
    ret, img_after_interaction = cv.threshold(img, thres_min, thres_max, cv.THRESH_BINARY)
    cv.imshow(track_win_name, img_after_interaction)

读取trackbar当前位置对应的数值，并将其作为参数传入到阈值函数中，然后用opencv显示调整后的图像结果。

2.完整代码

代码语言：javascript复制

import cv2 as cv

def nothing(x):
    pass

# settings
track_win_name = "trackbar window"
pic_path = "wechat.png"

# read picture
img = cv.imread(pic_path, 1)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.namedWindow(track_win_name)

# create trackbars for threshold change
cv.createTrackbar('thres_min', track_win_name, 0, 255, nothing)
cv.createTrackbar('thres_max', track_win_name, 255, 255, nothing)

# dynamic update
while(1):
    # get current positions of four trackbars
    thres_min = cv.getTrackbarPos('thres_min', track_win_name)
    thres_max = cv.getTrackbarPos('thres_max', track_win_name)
    ret, img_after_interaction = cv.threshold(img, thres_min, thres_max, cv.THRESH_BINARY)
    cv.imshow(track_win_name, img_after_interaction)
    k = cv.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cv.destroyAllWindows()

opencv 编程算法

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