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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 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 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...: 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: img = cv.imread...,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 # create trackbars

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【OpenCV-Python】滑动条的创建和使用(createTrackbar())

函数功能:创建trackbar并添加到指定窗口 函数原型: intcvCreateTrackbar( const char* trackbar_name, const char* window_name..., int* value, intcount, CvTrackbarCallback on_change ); 函数说明: 第一个参数表示该trackbar的名称。...第二个参数表示窗口名称,该trackbar将显示在这个窗口内。 第三个参数表示创建时滑块的位置。 第四个参数表示滑块位置的最大值,最小值固定为0。 第五个参数表示回调函数。...注:被创建的trackbar默认显示在指定窗口的顶端,可以通过函数cvGetTrackbarPos()来获取trackbar显示的位置信息,以及通过函数cvSetTrackbarPos()来重新设置trackbar...位置被改变的时,系统会调用这个回调函数,并将参数pos设置为表示trackbar位置的数值。

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