Python Opencv通过轨迹（跟踪）实现更改整张图像
1. 简介
Python Opencv是一个流行的开源计算机视觉库，可以进行图像处理和计算机视觉任务。它提供了各种功能，包括图像读取、显示、处理、滤波、特征提取、对象检测等。其中，通过轨迹（跟踪）栏实现更改整张图像是Opencv中一个非常有用的功能，它允许我们通过调整图像的参数来改变图像的外观和效果。
2. 通过轨迹栏获取用户输入
在使用Opencv对图像进行处理之前，我们需要为用户提供一个轨迹栏来获取用户输入的参数。轨迹栏是一个滑块，用户可以通过拖动滑块来改变参数的值。在这个例子中，我们将使用轨迹栏来控制图像的亮度。
首先，我们需要导入相关的库：
import cv2
import numpy as np
接下来，我们创建一个空的回调函数来接收滑块的值：
def nothing(x):
pass
然后，我们创建一个名为"image"的窗口，并在窗口中创建一个轨迹栏来控制亮度：
cv2.namedWindow("image")
cv2.createTrackbar("Brightness", "image", 0, 100, nothing)
其中，第一个参数是轨迹栏的名称，第二个参数是包含轨迹栏的窗口的名称，第三个参数是轨迹栏的最小值，第四个参数是轨迹栏的最大值，第五个参数是回调函数。
3. 读取和显示图像
首先，我们需要读取图像：
image = cv2.imread("image.jpg")
然后，我们创建一个名为"output"的空白图像，用于存储处理后的图像：
output = np.zeros_like(image)
接下来，我们通过一个while循环来实时更新图像的亮度：
while True:
# 显示图像
cv2.imshow("image", image)
# 等待用户按下键盘上的任意键
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# 如果用户按下"q"键，退出循环
if key == ord("q"):
break
# 获取轨迹栏的值
brightness = cv2.getTrackbarPos("Brightness", "image")
# 改变图像的亮度
output = cv2.add(image, brightness)
# 显示处理后的图像
cv2.imshow("output", output)
在上面的代码中，cv2.imshow函数用于显示图像，key = cv2.waitKey(1) & 0xFF用于等待用户按下键盘上的任意键。cv2.getTrackbarPos函数用于获取轨迹栏的值，cv2.add函数用于将轨迹栏的值加到图像上。
4. 效果展示
最后，我们通过调整轨迹栏来改变图像的亮度。使用temperature=0.6，调整后的图像将更亮：
调整前：
调整后：
5. 结论
通过Opencv的轨迹栏功能，我们可以方便地改变图像的外观和效果。在本文中，我们以图像亮度为例，演示了如何通过轨迹栏来实现更改整张图像的效果。通过调整轨迹栏的值，我们可以自由地控制图像的亮度。这种交互性的操作为图像处理和计算机视觉任务带来了更多的灵活性和便利性。
参考文献：
[1] OpenCV Documentation. (2021). Trackbar as the Color Palette. OpenCV Tutorials.
[2] Zhang, J. (2020). User Interface. OpenCV-Python Tutorials.