【opencv】HighGUI图形用户界面初步

原创已于 2024-12-14 14:28:21 修改 · 914 阅读

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于 2024-12-14 13:40:48 首次发布

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第3章 HighGUI图形用户界面初步

在OpenCV 架构分析一节中我们讲过，HighGUI 模块为高层GUI 图形用户界面模块，包含媒体的输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容。而在1.5节中讲到的VideoCapture 视频类，就是出自此HighGUI 模块。本章旨在为大家展开讲解OpenCV 中最常用到的一些交互操作，包括图像的载入、显示和输出，为程序添加滑动条，以及鼠标操作等常用内容。

本章中，你将学到：

图像的载入、显示和输出到文件的详细分析
滑动条(Trackbar) 的创建和使用 ·OpenCV 中的鼠标操作

3.1 图像的载入、显示和输出到文件

学习过以往版本OpenCV 的读者应该都清楚，对于OpenCV1.0 时代的基于C 语言接口而建的图像存储格式 Ipllmage*,如果在退出前忘记 release 掉的话，会造成内存泄露，而且用起来十分繁琐。我们在debug 程序的时候，往往很大一部分时间会去纠结手动释放内存相关的问题。虽然对于小型的程序来说，手动管理内存不是什么难题，但一旦开发的项目日益庞大，代码量达到一定的规模，我们便会开始越来越多地纠缠于内存管理的问题，而不能把全部精力用于解决核心开发目标。因为不合适的图像存储数据结构而疲于维护日益庞大的项目，就有些舍本逐末的感觉了。

自踏入2.0版本的时代以来，OpenCV 采用了Mat 类作为数据结构进行图像存取。这一改进使OpenCV 变得和几乎零门槛入门的Matlab 一样，很容易上手和用于实际开发。新版OpenCV 中甚至有些函数名称都和Matlab 中的一样，比如大家所熟知的imread 、imwrite 、imshow等函数。这对于广大图像处理和计算机视觉领域的研究者们来说，的确是一件可喜可贺的事情。而这一小节中，我们主要来详细讲解OpenCV2 、OpenCV3 入门最基本的问题，即图像的载入、显示和输出。

3.1.1 OpenCV的命名空间

OpenCV 中的C++ 类和函数都是定义在命名空间cv 之内的，有两种方法可以访问：第一种，是在代码开头的适当位置加上usingnamespace cv;这句代码，规定程序位于此命名空间之内；另外一种，是在使用OpenCV 的每一个类和函数时，都加入cv:: 命名空间。不过这种情况会很繁琐，每用一个OpenCV 的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::。所以，推荐大家在代码开头的适当位置，加上using namespace cv`;这句。

比如在写简单的OpenCV 程序的时候，以下三句可以作为标配：

#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using  namespace cv;

3.1.2 Mat类简析

Mat 类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构，默认情况下其尺寸为 0。我们也可以指定其初始尺寸，比如定义一个Mat 类对象，就要写cv::Mat pic (320,640,cv::Scalar(100));

Mat 类型作为OpenCV2 、OpenCV3 新纪元的重要代表，在稍后的章节中，笔者会花长篇幅详细讲解它，现在我们只要理解它是对应于 OpenCV1.0 时代的 IplImage,主要用来存放图像的数据结构就行了。

对于本节，我们需要用到关于 Mat的其实就简单的这样一句代码：

Mat srcImage=imread("dota.jpg");

这表示从工程目录下把一幅名为dota.jpg的 jpg 类型的图像载入到Mat 类型的srclmage 变量中。对于这里的 imread函数，用于将图片读入Mat 类型中，会在下文进行详细剖析。而Mat 类，也会在第4章中进行更加全面的讲解。

3.1.3 图像的载入与显示概述

在新版本的OpenCV2中，最简单的图像载入和显示只需要两句代码，非常便捷。这两句代码分别对应了两个函数，它们分别是imread()以及imshow()。

3.1.4 图像的载入： imread()函数

首先来看 imread 函数，其用于读取文件中的图片到 OpenCV 中。可以在 OpenCV官方文档中查到它的原型，如下。

Mat imread(const string& filename,int flags=1);

(1)第一个参数，const string&类型的filename, 填我们需要载入的图片路径名。在Windows操作系统下，OpenCV的 imread函数支持如下类型的图像载入。

Windows 位图：.bmp,.dib
JPEG文件：.jpeg,.jpg,*jpe
JPEG 2000文件：*jp2
PNG图片：*.png
便携文件格式：.pbm,.pgm,.ppm ·Sun rasters光栅文件：.sr,*.ras
TIFF文件：.tiff,.tif

(2)第二个参数，int 类型的flags, 为载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。可以看到它自带默认值1,所以有时候这个参数在调用时可以忽略。在看了下面的讲解之后，我们就会发现，如果在调用时忽略这个参数，就表示载入三通道的彩色图像。这个参数可以在OpenCV中标识图像格式的枚举体中取值。通过转到定义，我们可以在higui_c.h中发现这个枚举的定义是这样的：

在这里插入图片描述

对常用标识符相应的解释：

CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED—— 等价取值为-1,这个标识在新版本
中已被废置，忽略。
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE—— 等价取值为0,如果取这个标识的
话，始终将图像转换成灰度再返回。
CV_LOAD_IMAGE_COLOR—— 等价取值为1,如果取这个标识，总是转
换图像到彩色再返回。
CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH—— 等价取值为2,如果取这个标识，且载入的图像的深度为16位或者32位，就返回对应深度的图像，否则，就转换为
8位图像再返回。

需要说明的是，如果输入有冲突的标志，将采用较小的数字值。比如CVLOAD_ IMAGE_COLOR|CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 将载入三通道图。而如果想要载入最真实无损的源图像，可以选择 CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH|
CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR。

OpenCV3 中此处列举的CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED、CV_LOAD_
IMAGE_GRAYSCALE 、CV_LOAD_IMAGE_COLOR 、CV_LOAD_ IMAGE_ANYDEPTH 、CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 等宏已经失效，但在官方文档和源代码中暂时没有发现新的可以替换它们的宏，所以请暂时用与其等价的-1、0、1、2、4代替。相信后续OpenCV 版本中一定会进行修复。

因为flags 是 int 型的变量，若我们不在这个枚举体中取固定的值，可以这样进行：

flags>0 返回一个3通道的彩色图像； * flags=0 返回灰度图像；
flags<0 返回包含Alpha 通道的加载图像。

输出的图像默认情况下不返回Alpha 通道。如果想要载入 Alpha 通道，这里就需要取负值。比如，将flags 取1999也是可以的，和取1的效果一样，它们同样表示返回一个3通道的彩色图像。
另外，需要额外注意，若以彩色模式载入图像，解码后的图像会以BGR 的通道顺序进行存储，即蓝、绿、红的顺序，而不是通常的RGB 的顺序。

经过上面详细的讲解，我们一起看几个载入示例，以便多方位地掌握 imread 函数的用法。

Mat image0=imread("1.jpg",214);//载入无损的源图像
Mat imagel=imread("1.jpg",0);//载入灰度图
Mat image2=imread("1.jpg",199);//载入3通道的彩色图像

3.1.5 图像的显示：imshow()函数

imshow(函数用于在指定的窗口中显示一幅图像)，函数原型如下。

void imshow(const string&winname, InputArray mat);

第一个参数：const string&类型的winname, 填需要显示的窗口标识名称。
第二个参数：InputArray类型的mat, 填需要显示的图像。
imshow 函数用于在指定的窗口中显示图像。如果窗口是用CV_WINDOW_
AUTOSIZE (默认值)标志创建的，那么显示图像原始大小。否则，将图像进行缩放以适合窗口。而imshow 函数缩放图像，取决于图像的深度，具体如下。
如果载入的图像是8位无符号类型(8-bit unsigned),就显示图像本来的样子。
如果图像是16位无符号类型(16-bit unsigned)或32位整型(32-bit integer), 便用像素值除以256。也就是说，值的范围是[0,255×256]映射到[0,255]。
如果图像是32位浮点型(32-bit floating-point),像素值便要乘以255。也就是说，该值的范围是[0,1]映射到[0,255]。

还有一点，在窗口创建的时候，如果设定了支持OpenGL(WINDOW_OPENGL), 那么 imshow 还支持 ogl::Buffer 、ogl:Texture2D 以及gpu::GpuMat 作为输入。

3.1.6 关于InputArray类型

对于这里的 InputArray 类型，通过对 InputArray 转到定义，我们可以在 core.hpp中查到一个typedef 声明，如下：

typedef const_InputArray& InputArray;

这其实一个类型声明引用，就是说_InputArray 和 InputArray 是一个意思，因此我们就来做最后一步：对_InputArray 进行转到定义，可以在core.hpp 头文件中发现InputArray 的真身。InputArray 的源代码略显冗长，不在这里贴出，若读者自己去实践并通过转到定义的方法找到 InputArray 的真身，便可以看到 _InputArray 类的里面首先定义了一个枚举，然后是各类的模板类型和一些方法。而很多时候，遇到函数原型中的InputArray/OutputArray 类型，我们把它简单地当做Mat 类型即可。

3.1.7 创建窗口 namedWindow ()函数

namedWindow 函数用于创建一个窗口。若是简单地进行图片显示，可以略去 namedWindow函数的调用，即先调用imread 读入图片，然后用imshow 直接指定出窗口名进行显示即可。但需要在显示窗口之前就用到窗口名时，比如我们后面会马上讲到滑动条的使用，要指定滑动条依附到某个窗口上，就需要 namedWindow 函数先创建出窗口，显式地规定窗口名称了。

namedWindow 的函数原型如下：

void namedwindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE);

(1)第一个参数，const string&型的name, 填写被用作窗口的标识符的窗口名称。

(2)第二个参数，int 类型的flags, 窗口的标识，可以填如下几种值。

WINDOw_NORMAL, 设置这个值，用户可以改变窗口的大小(没有限制)。 OpenCV2中它还可以写为CV_WINDOW_NORMAL。
WINDOW_AUTOSIZE, 设置这个值，窗口大小会自动调整以适应所显示的图像，并且用户不能手动改变窗口大小。OpenCV2 中它还可以写为 CV_WINDOW_AUTOSIZE。
WINDOW_OPENGL, 设置这个值，窗口创建的时候会支持OpenGL。 OpenCV2中它还可以写为CV_WINDOW_OPENGL。

首先需要注意的是，namedWindow 函数有默认值WINDOW_AUTOSIZE, 所以，一般情况下，这个函数我们填一个变量就行了。
namedWindow 函数的作用是通过指定的名字，创建一个可以作为图像和进度条的容器窗口。如果具有相同名称的窗口已经存在，则函数不做任何事情。我们可以调用destroyWindow() 或者destroyAlIWindows()函数来关闭窗口，并取消之前分配的与窗口相关的所有内存空间。

但是事实上，对于代码量不大的简单程序来说，我们完全没有必要手动调用上述的destroyWindow() 或者destroyAlIWindows() 函数，因为在退出时，所有的资源和应用程序的窗口会被操作系统自动关闭。

3.1.8 输出图像到文件： imwrite()函数

在OpenCV 中，输出图像到文件一般采用imwrite 函数，它的声明如下。

bool  imwrite(const string&filename,InputArray img,const vector<int>&params=vector<int>());

(1)第一个参数，const string&类型的filename, 填需要写入的文件名。注意要带上后缀，如“123.jpg”。

(2)第二个参数，InputArray类型的img, 一般填一个Mat 类型的图像数据。

(3)第三个参数，const vector&类型的params, 表示为特定格式保存的参数编码。它有默认值vector0), 所以一般情况下不需要填写。而如果要填写的话，有下面这些需要了解的地方：

对于 JPEG 格式的图片，这个参数表示从0到100的图片质量 (CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY), 默认值是95。
对于 PNG 格式的图片，这个参数表示压缩级别(CV_IMWRITE_PNG_
COMPRESSION) 从0到9。较高的值意味着更小的尺寸和更长的压缩时间，默认值是3。
对于PPM,PGM, 或 PBM 格式的图片，这个参数表示一个二进制格式标志 (CV_IMWRITE_PXM_BINARY), 取值为0或1,默认值是1。

imwrite 函数用于将图像保存到指定的文件。图像格式是基于文件扩展名的，可保存的扩展名和 imread 中可以读取的图像扩展名一致。

下面是一个示例程序，讲解 imwrite函数的用法——在OpenCV中生成一幅 png图片，并写入到当前工程目录下。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace cv;

void createAlphaMat(Mat& mat) {
    for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {
        for (int j = 0; j < mat.cols; ++j) {
            Vec4b& bgra = mat.at<Vec4b>(i, j);

            // 从左到右红色通道（Red）线性从0到255渐变

            bgra[0] = saturate_cast<uchar>((float)(j) / (mat.cols) * UCHAR_MAX);

            // 从左到右 绿色通道（Green）线性从255到0渐变

            bgra[1] = saturate_cast<uchar>((float)(mat.cols - j) / (mat.cols) * UCHAR_MAX);

            // 从上到下 蓝色通道（Blue）线性从255到0渐变

            bgra[2] = saturate_cast<uchar>((float)(mat.rows - i) / (mat.rows) * UCHAR_MAX);

            // 从上到下 Alpha 通道（透明度）计算：线性从0到255渐变

            bgra[3] = saturate_cast<uchar>((float)(i) / (mat.rows) * UCHAR_MAX);

        

        }
    }
}

int main() {
    // 创建一个大小为480x640的Mat，具有RGBA通道

    Mat mat(480, 640, CV_8UC4);

    // 填充Alpha通道的渐变图像

    createAlphaMat(mat);

    // 显示图像
    namedWindow("Alpha_Picture", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Alpha_Picture", mat);
    waitKey(0);

    // 保存为PNG图片，使用最高的压缩率

    std::vector<int> compression_params;
    compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
    compression_params.push_back(9);

    try {
        imwrite("Alpha_Picture.png", mat, compression_params);
        std::cout << "generate successfully!" << std::endl;
    }
    catch (std::runtime_error& ex) {
        std::cerr << "Error: " << ex.what() << std::endl;
        return 1;
    }

    return 0;
}

得到的图片如下：

在这里插入图片描述

3.1.9 综合示例程序：图像的载入、显示与输出

本小节将给出一个综合示例，演示如何载入图像，进行简单的图像混合，显示图像，并且输出混合后的图像到jpg 格式的文件中。

图片的载入、显示与输出


//图像的载入和显示

void Test2() {
    Mat mat = imread("image.jpg", IMREAD_UNCHANGED);//载入图片

    namedWindow("image_window"); // 创建窗口

    imshow("image_window", mat); //展示图片

    cv::waitKey(0); //等待响应

}

在这里插入图片描述

图像的初步混合

//图片的初步混合

void Test3() {

    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_UNCHANGED);
    Mat logo = imread("logo.jpg", IMREAD_UNCHANGED);

    Mat imageROI = image(Rect(300, 400, logo.cols, logo.rows));//创建需要混合的矩形部分

    //设置混合比例,src、dst比例，亮度

    addWeighted(imageROI, 0.7, logo, 0.3, 0, imageROI); //添加logo

    imshow("mixedImage", image);//展示图片

    imwrite("mixImage.jpg", image); //生成图片

    cv::waitKey(0);
}

在这里插入图片描述

3.2 滑动条的创建和使用

滑动条(Trackbar) 是 OpenCV 动态调节参数特别好用的一种工具，它依附于窗口而存在。
由于OpenCV 中并没有实现按钮的功能，所以很多时候，我们还可以用仅含 0-1的滑动条来实现按钮的按下、弹起效果。

3.2.1 创建滑动条：createTrackbar() 函数

createTrackbar 函数用于创建一个可以调整数值的滑动条(常常也被称作轨迹条),并将滑动条附加到指定的窗口上，使用起来很方便。需要记住，它往往会和一个回调函数配合起来使用。先看下它的函数原型，如下。

int createTrackbar(const string& trackbarname,const string& winname,int*value,int count,TrackbarCallback onChange=0,void*userdata=0);

第一个参数，const string&类型的trackbarname,轨迹条的名字，用来代表我们创建的轨迹条。
第二个参数，const string&类型的winname, 窗口的名字，表示这个轨迹条会依附到哪个窗口上，即对应 namedWindow() 创建窗口时填的某一个窗口名。
第三个参数，int* 类型的value,一个指向整型的指针，表示滑块的位置。在创建时，滑块的初始位置就是该变量当前的值。
第四个参数，int类型的count, 表示滑块可以达到的最大位置的值。滑块最小位置的值始终为0。
第五个参数，TrackbarCallback类型的onChange, 它有默认值0。这是一个指向回调函数的指针，每次滑块位置改变时，这个函数都会进行回调。并且这个函数的原型必须为void XXXX(int,void*);,其中第一个参数是轨迹条的位置，第二个参数是用户数据(看下面的第六个参数)。如果回调是 NULL 指针，则表示没有回调函数的调用，仅第三个参数value有变化。
第六个参数，void*类型的userdata,也有默认值0。这个参数是用户传给回调函数的数据，用来处理轨迹条事件。如果使用的第三个参数 value 实参是全局变量的话，完全可以不去管这个 userdata参数。

createTrackbar 函数为我们创建了一个具有特定名称和范围的轨迹条 (Trackbar, 或者说是滑块范围控制工具),指定一个和轨迹条位置同步的变量，而且要指定回调函数 onChange (第五个参数),在轨迹条位置改变的时候来调用这个回调函数，并且，创建的轨迹条显示在指定的winname (第二个参数)所代表的窗口上。

至于回调函数，就是一个通过函数指针调用的函数。如果我们把函数的指针 (地址)作为参数传递给另一个函数，当这个指针被用来调用其所指向的函数时，就称其为回调函数。回调函数不由该函数的实现方直接调用，而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用，用于对该事件或条件进行响应。

在函数讲解之后，给大家一个createTrackbar 函数使用的小例子作为参照。

//创建轨迹条
createTrackbar(" 对比度：“,”【效果图窗口】",&g_nContrastValue,
300,on_Change);//g_nContrastValue 为全局的整型变量，on_change 为
回调函数的函数名(在C/C++ 中，函数名为指向函数地址的指针)
接着，我们一起来欣赏一个完整的使用示例，它演示了如何用轨迹条来控制两幅图像的Alpha 混合。

//滚动条的初步使用

//value
const int g_nMaxAlphaValue = 100; //maximum
int g_nAlphaValueSlider; //slider value

//mixed value
double g_dAlpherValue;
double g_dBetaValue;

//store image
Mat g_srcImage1;
Mat g_srcImage2;
Mat g_dstImage;

//Trackbar Callback
void on_Trackbar(int, void*) {
    g_dAlpherValue = (double)g_nAlphaValueSlider / g_nMaxAlphaValue; //获取比例
    g_dBetaValue = 1 - g_dAlpherValue;

    //mixed
    addWeighted(g_srcImage1, g_dAlpherValue, g_srcImage2, g_dBetaValue, 0, g_dstImage);

    imshow("mixed_picture", g_dstImage);
}

void Test4() {
    g_srcImage1 = imread("image.jpg");
    g_srcImage2 = imread("background.jpg");

    if (g_srcImage1.empty()) {
        std::cerr << "image empty" << std::endl;
        return;
    }

    if (g_srcImage2.empty()) {
        std::cerr << "background empty" << std::endl;
        return;
    }

    //make initial value
    g_nAlphaValueSlider = 50;

    namedWindow("mixed_picture");

    createTrackbar("TrackBar", "mixed_picture", &g_nAlphaValueSlider, g_nMaxAlphaValue, on_Trackbar);

    waitKey(0);
}

混合结果如下，可以使用滚动条改变比例
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.2.2 获取当前轨迹条的位置：getTrackbarPos() 函数

本小节介绍一个配合createTrackbar 使用的函数 —getTrackbarPos(), 它用于
获取当前轨迹条的位置。

下面这个函数用于获取当前轨迹条的位置并返回。

int getTrackbarPos(const string&trackbarname,const string&winname);

第一个参数，const string&类型的trackbarname, 表示轨迹条的名字。
第二个参数，const string&类型的winname, 表示轨迹条的父窗口的名称。

3.3鼠标操作

OpenCV 中的鼠标操作和滑动条的消息映射方式很类似，都是通过一个中介函数配合一个回调函数来实现的。创建和指定滑动条回调函数的函数为 createTrackbar, 而指定鼠标操作消息回调函数的函数为 SetMouseCallback 。下面一起来了解一下它。
SetMouseCallback 函数的作用是为指定的窗口设置鼠标回调函数，原型如下。

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。
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。这个函数的原型的大概形式为

void Foo(int event,int x,int y,int flags,void*param)。

其中event 是EVENT_+变量之一， x 和 y 是鼠标指针在图像坐标系(需要注意，不是窗口坐标系)中的坐标值，flags 是 EVENT_FLAG 的组合，param 是用户定义的传递到 SetMouseCallback函数调用的参数。如EVENT_MOUSEMOVE为鼠标移动消息、EVENT_LBUTTONDOWN为鼠标左键按下消息等。
第三个参数，void* 类型的userdata, 用户定义的传递到回调函数的参数，有默认值 0 。

在OpenCV2中，上述“EVENT_” 之前可以加上“CV_” 前缀。

下面看一个详细注释的示例程序，在实战中了解此函数的用法以及如何在 OpenCV中使用鼠标进行交互。

Rect g_rectangle;
bool g_bDrawingBox = false; //是否进行绘制
RNG g_rng(12345); //随机种子

//画图函数

void DrawRectangle(Mat& img, Rect box) {
    rectangle(img, box.tl(), box.br(), Scalar(g_rng.uniform(0, 255)
        , g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255))); //随机颜色
}

//鼠标响应

void on_MouseHandle(int event, int x, int y, int flags, void* param) {
    Mat& image = *(Mat*)param;
    switch (event) {
    case EVENT_MOUSEMOVE: { //鼠标移动
        if (g_bDrawingBox) { //如果正在绘制
            g_rectangle.width = x - g_rectangle.x;
            g_rectangle.height = y - g_rectangle.y;
        }
    }break;
    case EVENT_LBUTTONDOWN: { //左键按下
        g_bDrawingBox = true;
        g_rectangle = Rect{ x,y,0,0 };

    }break;
    case EVENT_LBUTTONUP: { //左键抬起
        g_bDrawingBox = false;
        if (g_rectangle.width < 0) {
            g_rectangle.x += g_rectangle.width;
            g_rectangle.width *= -1;
        }
        if (g_rectangle.height < 0) {
            g_rectangle.y += g_rectangle.height;
            g_rectangle.height *= -1;
        }
        DrawRectangle(image, g_rectangle);
    }break;

    }

}

void Test5() {
    g_rectangle = Rect(-1, -1, 0, 0);
    Mat srcImage(600, 800, CV_8UC3), tempImage;

    srcImage.copyTo(tempImage);

    g_rectangle = Rect(-1, -1, 0, 0);

    namedWindow("window");

    //设置鼠标回调函数

    setMouseCallback("window", on_MouseHandle, (void*)&srcImage);

    while (1) {
        srcImage.copyTo(tempImage);

        if (g_bDrawingBox) {
            DrawRectangle(tempImage, g_rectangle);
        }

        imshow("window", tempImage);

        if (waitKey(10) == 27) break; //Esc返回
    }
}

结果如下，可以使用鼠标画出随机颜色的矩形

在这里插入图片描述

上述示例程序中的on_MouseHandle 就是我们的鼠标消息回调函数。其中用一个 switch 语句指出了各种类型的鼠标消息，如鼠标移动消息 EVENT_MOUSEMOVE、左键按下消息EVENT_LBUTTONDOWN、左键抬起消息 EVENT_LBUTTONUP, 并对其进行了处理，以得到随机颜色的矩形绘制的功能