标签：callback wait 快速 key ace 定义 方便 col 图像
在OpenCV中使用trackbar是交互式地图像处理的一种方式，例如用于图像阈值分割，用户可以一边调整阈值一边看效果。但是很不幸，绝大多数教程上使用trackbar的样例代码，都通过全局变量的方式进行调用。此做法，优点：写demo时候快速方便；缺点：糟糕的代码风格。
看看函数原型：
createTrackbar(const string& trackbarname,
const string& winname,
int* value,
int count,
TrackbarCallback callback=(TrackbarCallback)0,
void* userdata=(void*)0
);其中最后一个参数，userdata，就是用来解救糟糕代码风格的。把回调函数中“不得不使用的全局变量”们，组装到一起，作为userdata传入createTrackbar函数，就避免了全局变量的使用。组装方式？用一个结构体就可以了；而在回调函数中，则通过类型转化而使用(void*->自定义结构体类型*)
使用trackbar但是不使用全局变量的阈值分割代码如下：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
// 自定义结构体类型，将数据打包封装到结构体里
struct FkOpenCV {
string winname;
Mat im;
FkOpenCV(string winname_, Mat& im_):
winname(winname_), im(im_){}
};
// 回调函数
void on_threshold(int bar_val, void* userdata) {
cout << "bar_val is:" << bar_val << endl; //bar_val就是createTrackbar调用时的value参数
FkOpenCV fk = *(FkOpenCV*)(userdata);
Mat dst;
threshold(fk.im, dst, bar_val, 255, 0);
imshow(fk.winname, dst);
}
// demo代码
void thresh_seg_demo() {
string im_name = "imgs/test.jpg";
Mat image = imread(im_name);
namedWindow("原图");
imshow("原图", image);
Mat im_gray;
cvtColor(image, im_gray, CV_BGR2GRAY);
string winname = "阈值分割";
namedWindow(winname);
int value = 30;
FkOpenCV fk(winname, im_gray);
createTrackbar("模式", winname, &value, 255, on_threshold, &fk);
waitKey();
destroyAllWindows();
}
// 主函数
int main() {
thresh_seg_demo();
return 0;
}标签：callback wait 快速 key ace 定义 方便 col 图像
原文地址：http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/7843651.html
