opencv双滑动条

最新推荐文章于 2024-03-22 21:44:19 发布

andylan_zy

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分类专栏：图像处理

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在自适应二值化的时候，两个参数调试很麻烦。用双滑动条来简化调试过程。

#include<iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;

#define WINDOW_NAME "自适应效果"

Mat g_imgGray,g_imgBin;
int g_nBlockSize=15;  //BlockSize初始值
int g_nMaxBlockSize=30;  //BlockSize最大值
int g_nC=10;
int g_nMaxC=30;

static void on_Track_Adaptive(int, void *)  //自适应二值化回调函数
{
	if(g_nBlockSize%2==0)   //BlockSize只能为奇数
		return;
	adaptiveThreshold(g_imgGray,g_imgBin,255,0,0,g_nBlockSize,g_nC);
    imshow(WINDOW_NAME, g_imgBin);
}

int main()
{
	Mat imgSrc=imread("E:/TestImg/fy/qsz5/104.jpg");
	if(imgSrc.empty())
	{
		cout<<"Load image error!"<<endl;
		return -1;
	}
	cvtColor(imgSrc,g_imgGray,COLOR_BGR2GRAY);  //灰度化
   
	//不能少这一句！！！！**********创建窗口，创建滑动条时停靠在此窗口。
	namedWindow(WINDOW_NAME,WINDOW_AUTOSIZE); 

	//创建滑动条 1.滑动条名称 2.窗口名称 3.滑动条初始位置 4.滑动条最大值 5.回调函数
	createTrackbar( "BlockSize:", WINDOW_NAME, &g_nBlockSize, g_nMaxBlockSize, on_Track_Adaptive);  
	createTrackbar( "C_Value:", WINDOW_NAME, &g_nC, g_nMaxC, on_Track_Adaptive);
	//结果在回调函数中显示
    on_Track_Adaptive(g_nBlockSize, 0);  
	on_Track_Adaptive(g_nC, 0);

	waitKey();
	return 0;
}