A Numpy képmátrix reprezentációban az értékadás (az = operátorral) referencia szerint történik! Ez azt jelenti, hogy onnantól kezdve mindkét változó ugyanarra a képmátrixra hivatkozik, az egyiken keresztüli változás a másikra is hatással van! Ha valódi másolatot szeretnénk készíteni egy képmátrixról, akkor hívjuk meg a mátrix objektum copy() függvényét! A referencia takarékosabb a memóriával, de például változás követés esetén muszáj lehet másolatot készíteni.

image = cv2.imread('OpenCV-logo.png')

image_ref = image

image_copy = image.copy()

A példánkban az image és az image_ref ugyanarra a képmátrixra fog hivatkozni.

Az image_copy egy új képmátrixot kap, az eredetivel megegyező tartalommal.

A következő példaprogramunk a képpontok elérését mutatja be. Betöltünk egy képet, megjelenítjük ablakban, valamint az ablakhoz egy OpenCV egéresemény-kezelőt kapcsolunk az alábbi módon:

cv2.setMouseCallback('image', mouse_click)

Ha az image nevű képmegjelenítő ablakban kattintunk vagy mozgunk az egérrel, akkor a rendszer meghívja a mouse_click() függvényünket, megfelelő paraméterezéssel.

Az egéresemények kezeléséről további részletek a függelékben találhatók.

Függvényt definiálni a def kulcsszóval tudunk. Meg kell adnunk a függvény nevét, zárójelek között pedig a paraméterlistát. A definíciót a kettőspont karakterrel kell lezárni.

Az egérkattintás kezelő függvényben számunkra az első három paraméter érdekes. Az event az egéresemény azonosítóját jelenti, az x és y pedig az ablakban megjelenő képen történt kattintás koordinátáját. Figyeljünk arra, hogy mivel ez OpenCV függvény, itt az első érték az x, vagyis az oszlop koordináta!

A függvény törzsét kötelező egy behúzásnyira (TAB, 4 szóköz, ...) illeszteni, egyébként szintaktikai hibát kapunk!

Ha függvényben használunk globális változókat, akkor fel kell őket sorolnunk a függvény elején a global kulcsszó után.

A bal egérgomb lenyomásakor a függvényben kiírjuk a képmátrix adott sorában és oszlopában szereplő értéket, ami skalár számérték (szürkeárnyalatos), vagy három elemű tömb (BGR képmátrix) is lehet.

Ezután megvizsgáljuk, hogy a dimenziók száma 3 értékű-e? Ha igen, ez azt jelenti, hogy egy kétdimenziós, de többcsatornás képünk van. Egycsatornás kép esetén ez az érték 2 a sor és oszlop dimenzióknak megfelelően. Ha többcsatornás a kép, akkor 2-es indexű csatorna értékét (a vöröset) is kiírjuk a konzolra.

A program jelenlegi változatában nem lenne szükséges az imshow újbóli hívása, de mivel gyakran az interaktív esemény hatására változik a képi tartalom is, és az csak akkor jelenik meg az ablakban, ha explicit frissítjük annak tartalmát, nem árt, ha megszokjuk, hogy szükség lehet rá.

A főprogramunk a kép betöltése után kiírja annak fontosabb attribútum értékeit, és elindítja az egérkezelést.

import cv2


def mouse_click(event, x, y, flags, param):
    # Globalis valtozo atvetele
    global image

    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        # (x, y) színérték kiírása
        print('Pixel = ', image[y, x])
        # Ha 3 csatornás a kép
        if image.ndim == 3:
            print('R = ', image[y, x, 2])
        cv2.imshow('image', image)


image = cv2.imread('OpenCV-logo.png', cv2.IMREAD_COLOR)
# image = cv2.imread('OpenCV-logo.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print('Kép indexelhető dimenziói: ', image.ndim)
print('Kép mérete:', image.shape)
print('Kép pixeltípusa: ', image.dtype)

cv2.imshow('image', image)
# Egerkezelo callback fuggveny beallitasa az ablakhoz
cv2.setMouseCallback('image', mouse_click)
# Kilepes billentyunyomasra
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()