2.16 マウスで画像上の点を選択して HSV 値を確認

実験の目的

1. マウスイベントに応答し、画像の HSV 値を取得できるようになります。

機能要件

画像の HSV 値を取得して出力します。

ハードウェアの準備

回路接続

ソフトウェア設計

設計フローチャート

ソースコードのダウンロード

ソースコードファイル：01_get_hsv_mouse.rar

プログラムコード

完全なプロジェクトコードは（ソースコードファイル）をクリックしてダウンロードしてください。

"""
---------------------------------------------------------------
程序功能: 鼠标点击图像中的任意一点，终端打印HSV值

---------------------------------------------------------------
"""

import cv2

# ==================== 全局变量 ====================
# 用于保存当前帧（供鼠标回调函数使用）
# 因为鼠标回调函数无法直接访问主循环中的 frame 变量，
# 所以需要通过全局变量来传递当前帧数据
current_frame = None

# ==================== 鼠标回调函数 ====================
def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
    """
    鼠标事件回调函数
    当用户在图像上点击时，获取点击位置的 RGB 和 HSV 值并打印

    参数:
        event: 鼠标事件类型（左键按下、右键按下等）
        x, y: 鼠标在窗口中的坐标（像素）
        flags: 事件标志（如Ctrl、Shift等按键状态）
        param: 用户传递的额外参数（未使用）
    """
    global current_frame  # 声明使用全局变量

    # 检测鼠标左键按下事件
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        # 如果没有当前帧数据，则返回（防止程序启动时误点击）
        if current_frame is None:
            return

        # ========== 获取 RGB 值 ==========
        # 注意：OpenCV 中图像坐标访问方式是 frame[y, x]（先行后列）
        # bgr 是一个包含三个值的数组 [B, G, R]
        bgr = current_frame[y, x]  # 获取点击位置的 RGB 值

        # ========== 将 RGB 转换为 HSV ==========
        # 原因：cv2.cvtColor() 要求输入为图像格式，不能直接传入单个像素
        # 解决方案：将单个像素 reshape 为 1x1 图像（宽1，高1，通道3）
        # bgr.reshape(1, 1, 3) 将数组形状从 (3,) 变为 (1, 1, 3)
        bgr_pixel = bgr.reshape(1, 1, 3)

        # 将 RGB 颜色空间转换为 HSV 颜色空间
        hsv_pixel = cv2.cvtColor(bgr_pixel, cv2.COLOR_BGR2HSV)

        # ========== 提取 HSV 分量 ==========
        # hsv_pixel[0][0] 获取 1x1 图像中唯一像素的 HSV 值
        # 解包为三个单独变量 h, s, v
        h, s, v = hsv_pixel[0][0]

        # ========== 打印结果到终端 ==========
        # bgr.tolist() 将 numpy 数组转换为 Python 列表，便于显示
        print(f"点击位置: (x={x}, y={y}) | "
              f"RGB={bgr.tolist()} | "
              f"HSV=({h}, {s}, {v})")

# ==================== 初始化摄像头 ====================
# 打开默认摄像头（使用udev规则）
# "/dev/mycamera" 是通过udev规则创建的符号链接，指向固定的物理摄像头
cap = cv2.VideoCapture("/dev/mycamera")
#cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开默认摄像头（设备索引通常是 0）

# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():
    print("错误：无法打开摄像头")
    exit()

# ==================== 创建窗口并绑定鼠标回调 ====================
# 创建名为 'Camera Feed' 的窗口
window_name = "Camera Feed"
cv2.namedWindow(window_name)

# 将鼠标回调函数绑定到窗口
# 当在 'Camera Feed' 窗口中进行鼠标操作时，会自动调用 mouse_callback
cv2.setMouseCallback(window_name, mouse_callback)

# ==================== 程序使用提示 ====================
print("左键点击图像查看 HSV，按 'q' 退出")

# ==================== 主循环：实时采集并显示 ====================
while True:
    # 从摄像头读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 检查是否成功读取到图像
    if not ret:
        print("错误：无法获取帧")
        break

    # 更新全局变量 current_frame
    # 使用 .copy() 创建副本，防止后续操作影响原始数据
    current_frame = frame.copy()

    # 在窗口中显示摄像头画面
    cv2.imshow(window_name, frame)

    # ==================== 键盘控制 ====================
    # 等待1毫秒，检测键盘输入
    # 如果按下 'q' 键，则退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# ==================== 资源释放 ====================
cap.release()          # 释放摄像头设备
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有OpenCV创建的窗口

操作手順

1. ターミナルを開き、Python プログラムのディレクトリに移動してプログラムを実行します。以下のコマンドを入力してください。

python 01_get_hsv_mouse.py

実験結果

USB カメラを開き、画像上の任意の位置をマウスでクリックすると、その点の RGB 値と HSV 値がターミナルに出力されます。

参考結果：

お問い合わせ

資料のダウンロード・技術サポートについては、HumansX株式会社までお問い合わせください。