如何使用OpenCV轨迹栏控制圆半径？

我正在尝试添加一个 opencv 轨迹栏来调整我用于二进制掩模图像的圆半径值。

问题是 bitwise_and 或 bitwise_or twe 参数结果是相同的。

掩模图像解释一下。| ||这是我的代码：

Here's my code:

---python
#import opencv and numpy
import cv2
import numpy as np

#Blank Image created 
img = np.ones((300,500,3),np.uint8)*255

#Masking Image Created
mask = np.ones((300,500,3),np.uint8)*255
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('mask', mask)

#Windows name
cv2.namedWindow('imaginary')

def test(args):
    pass

#Trackbar callback
cv2.createTrackbar('circl', 'imaginary', 50, 200, test)

#bitwise_and
while True:
    ri = cv2.getTrackbarPos('circl', 'imaginary')
    #Circle Radius.
    img1 = cv2.circle(img,(250,150),ri,(0,0,255),-1)
    cv2.imshow('xyz', img1)
    
    #bitwise_and
    ii = cv2.bitwise_and(mask,mask,img1)
        # or  #
    ii = cv2.bitwise_or(mask,mask,img1)
    
    cv2.imshow('ii', ii)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:   # 27 is Escape
        break

#Destroy All open Windows
cv2.destroyAllWindows()
---

你代码的问题在于你误解了 cv2.bitwise_and() 和 cv2.bitwise_or() 函数的用法。虽然这些函数可以用于掩蔽操作，但你并没有正确地将它们应用于你的代码中。

第三个参数是可选的掩码， 应用于 第一个和第二个输入数组（在你的例子中是相同的 mask ）。你没有为第三个参数提供掩码，而是提供了你想要应用掩码的图像 ( img1 )。

为了获得你想要的行为，你应该：

1. 在你的主图像上绘制圆形作为掩码： 这意味着创建一个单独的黑色图像，并在该图像上绘制你的圆形。
2. 对主图像和掩码使用 cv2.bitwise_and() ： 这将在圆形区域内显示主图像，而在其他地方显示黑色。

以下是你修改后的代码：

# 导入 opencv 和 numpy
import cv2
import numpy as np

# 创建空白图像
img = np.ones((300,500,3),np.uint8)*255

# 创建掩码图像
mask = np.zeros((300,500,3),np.uint8)

# 窗口名称
cv2.namedWindow('imaginary')

def test(args):
    pass

# 创建轨迹条
cv2.createTrackbar('circl', 'imaginary', 50, 200, test)

while True:
    ri = cv2.getTrackbarPos('circl', 'imaginary')

    # 创建一个黑色图像并在其上绘制圆形作为掩码
    mask[:] = 0  # 确保掩码是黑色的
    cv2.circle(mask,(250,150),ri,(255,255,255),-1)

    # 对主图像和掩码使用 bitwise_and
    result = cv2.bitwise_and(img, mask)

    cv2.imshow('xyz', mask)
    cv2.imshow('ii', result)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:   # 27 是 Escape
        break

# 销毁所有打开的窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个修改后的代码中，我们创建了一个单独的 mask 图像，并在每次迭代中在其上绘制圆形。然后，我们使用 cv2.bitwise_and() 将此掩码应用于主图像，从而得到你想要的结果。

希望这对你有帮助！如果你还有其他问题，请告诉我。