如何使用OpenCV Python创建HSV颜色空间的颜色条

为了将 HSV（色调，饱和度和值） 颜色空间作为颜色条，我们需要应用两种不同的函数。这两个函数是 cv2.createTrackbar() 和 cv2.getTrackbarPos() 。

函数 cv2.reateTrackbar() 用于创建颜色条，而函数 cv2.getTrackbarPos() 用于访问所选颜色条位置的值。
使用这两个函数，我们创建一个窗口，其中包含用于 H，S，V 颜色的颜色条和一个显示所选颜色的颜色窗口。通过更改颜色条的位置，我们可以选择特定颜色的值。
颜色 H 的范围是 0 到 179 ，而对于 S 和 V ，它在 0 和 255 之间。

语法

cv2.createTrackbar(trackbar_name, window_name, default_value, max_value, callback_func)
cv2.getTrackbarPos(trackbar_name, window_name)

参数

trackbar_name - 颜色条名称。该名称用于访问颜色条位置值。
window_name - 附加颜色条的窗口名称。
default_value - 设置颜色条的默认值。
max_value - 颜色条的最大值。
callback_func - 当颜色条值发生变化时执行的函数。

步骤

若要将 HSV 颜色空间作为颜色条，可以按照以下步骤执行-

第一步是导入所需的库。所需的Python库为 OpenCV 和 NumPy 。请确保您已经安装了它们。

import cv2
import numpy as np

接下来定义一个 回调函数 。它将颜色条位置作为默认参数。我们定义此函数不执行任何操作。

def nothing(x):
   pass

定义黑色图像并创建名为 HSV颜色条 的窗口。颜色条和颜色将显示在此窗口中。

img = np.zeros((300,650,3), np.uint8)
window_name = 'Trackbar Color Palette'
cv2.namedWindow(window_name, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)

为颜色更改创建颜色条，传递所有五个参数。

cv2.createTrackbar('H',window_name,0,179,nothing)
cv2.createTrackbar('S',window_name,0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V',window_name,0,255,nothing)

获取所有三种 HSV 颜色的当前颜色条位置。

h = cv2.getTrackbarPos('H',window_name)
s = cv2.getTrackbarPos('S',window_name)
v = cv2.getTrackbarPos('V',window_name)

为上述颜色更新颜色图像窗口。并将图像颜色转换为 BGR 。

img[:] = [h,s,v]
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR)

现在显示所选颜色条值的颜色图像窗口中的颜色。

while(True):
   cv2.imshow(window_name,img)
   k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
   if k == ord('q'):
      break

示例1

在此Python程序中，我们创建一个颜色调板作为窗口。我们为红色，绿色和蓝色颜色创建了三个颜色条。通过滑动颜色条，您将在颜色窗口中获得相应的颜色显示。

# 导入所需的库文件
import cv2
import numpy as np

def nothing(x):
   pass

# 创建黑色图像和窗口
img = np.zeros((300,650,3), np.uint8)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
window_name = 'HSV 颜色调色板'
cv2.namedWindow(window_name, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)

# 创建颜色调整的滑动条
cv2.createTrackbar('H',window_name,0,179,nothing)
cv2.createTrackbar('S',window_name,0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V',window_name,0,255,nothing)
while(True):
   cv2.imshow(window_name,img)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
   if key == ord('q'):
      break

   # 获取四个滑动条的当前位置
   h = cv2.getTrackbarPos('H',window_name)
   s = cv2.getTrackbarPos('S',window_name)
   v = cv2.getTrackbarPos('V',window_name)
   img[:] = [h,s,v]
   img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.destroyAllWindows()

输出

运行上面的代码后，将显示以下输出窗口。按下“ q ”键可关闭输出窗口。

如何使用OpenCV Python创建HSV颜色空间的颜色条？

三个滑动条的默认值都是 0 ，窗口的颜色是黑色。滑动滑动条，您将看到颜色窗口中对应的颜色。

示例2

在这个程序中，我们创建了一个窗口作为 HSV 颜色调色板，其中包含一个 switch 按钮。我们创建了四个滑动条，三个用于 HSV颜色 ，一个用于 switch 按钮。

当 switch 按钮处于 ON 状态时，才会显示颜色图像中的颜色。滑动滑动条，您将在颜色窗口中得到相应的颜色显示。

导入 cv2
导入 numpy 作为 np

定义 nothing(x):
    pass

# 创建一个黑色图像，一个窗口
img = np.zeros((300,650,3), np.uint8)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
window_name = 'HSV Color Palette'
cv2.namedWindow(window_name, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)

# 为颜色变化创建滑块
cv2.createTrackbar('H',window_name,0,179,nothing)
cv2.createTrackbar('S',window_name,0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('V',window_name,0,255,nothing)

# 创建开关以进行打开/关闭功能
# switch = '0 : OFF \n1 : ON'
cv2.createTrackbar('switch', window_name,0,1,nothing)
while(True):
    cv2.imshow(window_name,img)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break

    # 获取四个滑块的当前位置
    h = cv2.getTrackbarPos('H',window_name)
    s = cv2.getTrackbarPos('S',window_name)
    v = cv2.getTrackbarPos('V',window_name)
    sw = cv2.getTrackbarPos('switch',window_name)
    if sw == 0:
        img[:] = 0
    else:
        img[:] = [h,s,v]
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2. destroyAllWindows())