【学习OpenCV4】键盘鼠标操作总结

article/2025/10/26 4:11:21

本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：

第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片处理模块photo；
第10章 2D特征模块features2d；
第11章 相机标定与三维重建模块calib3d；
第12章 传统目标检测模块objdetect；
第13章 机器学习模块ml；
第14章 深度神经网络模块dnn

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在这里插入图片描述

案例79：键盘操作

OpenCV中提供了键盘操作的函数waitKey，函数定义如下：

retval = waitKey(delay=None)

参数说明如下：
delay，延迟等待的时间，单位为毫秒，设置为时则无限期等待直到键盘操作；
retval，返回操作的按键（返回值）。
函数waitKey无限期地（当参数为0时）等待一个按键事件，或者等待延迟毫秒（当参数为正时）。由于操作系统在切换线程之间有一个最短的时间间隔，因此函数不会完全等待delay毫秒，它至少会等待delay毫秒，这取决于此时计算机上运行的其他内容。它返回被按下的按键的编码，如果在指定的时间过去之前没有按下任何键，则返回-1。
函数waitKey函数是highgui模块中唯一可以获取和处理事件的方法，因此需要定期调用它以进行正常地进行事件处理，除非在处理事件的环境中已经使用了highgui。仅当至少创建了一个highgui窗口且该窗口处于活动状态时，该函数才起作用。如果有几个highgui窗口，其中任何一个都可以处于活动状态。
图像显示函数imshow后必须跟有waitKey函数，否则图像无法正常显示。
waitKey使用的案例代码如下：

import cv2#读取图像
image = cv2.imread("src.jpg")
#图像显示
cv2.imshow("image", image)
#按键等待
key = cv2.waitKey(0)
print("Press key is:", key)
cv2.destroyWindow("image")

按下按键G，显示窗口关闭，按键按下打印信息如下：

Press key is: 103

案例80：鼠标操作

OpenCV中设置鼠标回调的函数为setMouseCallback，函数定义如下：

setMouseCallback(windowName, onMouse, param=None)

参数说明如下：
windowName，窗口名；
onMouse，鼠标事件回调函数；
param，参数。
setMouseCallback函数的返回值为None。
OpenCV中的鼠标事件可以通过如下的代码查询：

import cv2
events = [ev for ev in dir(cv2) if 'EVENT' in ev]
print( events )	# 将鼠标事件显示出来

鼠标事件打印结果如下：

['EVENT_FLAG_ALTKEY', 'EVENT_FLAG_CTRLKEY', 'EVENT_FLAG_LBUTTON', 'EVENT_FLAG_MBUTTON', 'EVENT_FLAG_RBUTTON', 'EVENT_FLAG_SHIFTKEY', 'EVENT_LBUTTONDBLCLK', 'EVENT_LBUTTONDOWN', 'EVENT_LBUTTONUP', 'EVENT_MBUTTONDBLCLK', 'EVENT_MBUTTONDOWN', 'EVENT_MBUTTONUP', 'EVENT_MOUSEHWHEEL', 'EVENT_MOUSEMOVE', 'EVENT_MOUSEWHEEL', 'EVENT_RBUTTONDBLCLK', 'EVENT_RBUTTONDOWN', 'EVENT_RBUTTONUP']

见6.1节，鼠标事件类型由MouseEventTypes定义，鼠标事件标志由MouseEventFlags定义。
本节案例是通过不同的鼠标操作进行图形绘制，鼠标左键双击可以绘制圆，鼠标左键按下拖动绘制红色线，鼠标右键按下拖动绘制蓝色线，案例代码如下：

import cv2
import numpy as np#设置鼠标起始点
start_point, end_point= (0,0), (0,0)
#设置鼠标左键和右键按下/抬起标志
lb_down, lb_up, rb_down, rb_up = False, False, False, False
# 鼠标回调函数
def mouse_event(event, x, y, flags, param):global end_point, start_point, lb_down, lb_up, rb_down, rb_up# 左键双击if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:cv2.circle(img, (x, y), 100, (0, 255, 0), -1)# 左键按下elif event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:# 设置鼠标按下的起始点end_point = (x, y)start_point = end_pointlb_down = True# 右键按下elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:end_point = (x, y)start_point = end_pointrb_down = True# 鼠标移动，绘制线elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:# 鼠标左键按下绘制红色线if lb_down:cv2.line(img, end_point, (x,y), (0, 0, 255), 2, -1)# 鼠标右键按下绘制蓝色线if rb_down:cv2.line(img, end_point, (x, y), (255, 0, 0), 2, -1)end_point = (x, y)# 左键释放elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:lb_up = Truelb_down = Falsecv2.line(img, end_point, (x,y), (0, 0, 255), 2, -1)# 右键释放elif event == cv2.EVENT_RBUTTONUP:rb_up = Truerb_down = Falsecv2.line(img, end_point, (x,y), (255, 0, 0), 2, -1)# 创建一个黑色的图像，一个窗口，并绑定到窗口的功能
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
# 设置回调
cv2.setMouseCallback('image', mouse_event)
while (1):cv2.imshow('image', img)# 按下Esc键退出if cv2.waitKey(10) == 27:break
cv2.destroyAllWindows()