1. 实现目标
（1）用鼠标在图中框选矩形目标，然后保存框选的图片；
（2）鼠标拖动过程中要求显示框的线条以及鼠标当前像素点信息（坐标和RGB值）；
（3）拖动完成后单独显示框取的图像，拖动完成后cout输出框中心像素点坐标。
2. 要点
鼠标事件：
鼠标左键按下时(event == CV_EVENT_LBUTTONUP)，标注鼠标所在点的坐标和RGB信息（cv::putText 标注）
鼠标左键抬起时(event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)，计算ROI中心点坐标
API：
指定鼠标操作消息回调函数
void setMouseCallback(const String& winname, MouseCallback onMouse, void* userdata = 0)
第一个参数，const String&类型的winname，窗口的名字。（cv::namedWindow创建窗口）
第二个参数，MouseCallback类型的onMouse，指定窗口里每次鼠标时间发生的时候，被调用的函数指针。类型：
void onMouseRectPicking(int event, int x, int y, int flags, void* userdata)
3. 代码
版本：VS2015 + openCV3.4.3
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> cv::Mat img; bool select_flag = false; cv::Rect m_select; cv::Point origin; int ROI_count; char temp[100]; char rgb[100]; void onMouseRectPicking(int event, int x, int y, int, void*) { if (select_flag) { m_select.x = MIN(origin.x, x); // 不一定要等鼠标弹起才计算矩形框，而应该在鼠标按下开始到弹起这段时间实时计算所选矩形框 m_select.y = MIN(origin.y, y); m_select.width = abs(x - origin.x); // 算矩形宽度和高度 m_select.height = abs(y - origin.y); m_select &= cv::Rect(0, 0, img.cols, img.rows); // 保证所选矩形框在视频显示区域之内 sprintf_s(temp, "(%d,%d)", x, y); // 显示当前像素坐标 int b = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[0]; int g = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[1]; int r = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[2]; sprintf_s(rgb, "(%d,%d,%d)", b, g, r); // 显示当前像素RGB信息 std::string pixelString; pixelString += temp; pixelString += rgb; cv::putText(img, // 图像矩阵 pixelString, // string型文字内容 cv::Point(x, y), // 文字坐标，以左下角为原点 cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, // 字体类型 1.0, // 字体大小 cv::Scalar(0, 0, 0)); // 字体颜色 cv::imshow("capframe", img); } if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) // 鼠标左键按下时 { select_flag = true; // 鼠标按下的标志赋真值 origin = cv::Point(x, y); // 保存下来单击捕捉到的点 m_select = cv::Rect(x, y, 0, 0); // 这里一定要初始化，宽和高为(0,0) // 是因为在opencv中Rect矩形框类内的点是包含左上角那个点的，但是不含右下角那个点 sprintf_s(temp, "(%d,%d)", x, y); // 显示当前像素坐标 int b = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[0]; int g = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[1]; int r = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[2]; sprintf_s(rgb, "(%d,%d,%d)", b, g, r); // 显示当前像素RGB信息 std::string pixelString; pixelString += temp; pixelString += rgb; cv::putText(img, // 图像矩阵 pixelString, // string型文字内容 cv::Point(x, y), // 文字坐标，以左下角为原点 cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, // 字体类型 1.0, // 字体大小 cv::Scalar(0, 0, 0)); // 字体颜色 cv::imshow("capframe", img); } else if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP) // 鼠标左键抬起时 { select_flag = false; ROI_count++; sprintf_s(temp, "(%d,%d)", x, y); // 显示当前像素坐标 int b = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[0]; int g = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[1]; int r = img.at<cv::Vec3b>(x, y)[2]; sprintf_s(rgb, "(%d,%d,%d)", b, g, r); // 显示当前像素RGB信息 std::string pixelString; pixelString += temp; pixelString += rgb; cv::putText(img, // 图像矩阵 pixelString, // string型文字内容 cv::Point(x, y), // 文字坐标，以左下角为原点 cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, // 字体类型 1.0, // 字体大小 cv::Scalar(0, 0, 0)); // 字体颜色 cv::imshow("capframe", img); int center_x = origin.x + (x - origin.x) / 2; int center_y = origin.y + (y - origin.y) / 2; // 计算中心点坐标 std::cout << "框出中心点坐标：" << center_x << "," << center_y << std::endl; } } int main(int argc, char* argv[]) { img = cv::imread("H:\\猫1.jpg"); bool stop = false; cv::namedWindow("capframe", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cv::setMouseCallback("capframe", onMouseRectPicking, 0); char pic_name[50]; ROI_count = 0; while (!stop) { img = cv::imread("H:\\猫1.jpg"); cv::rectangle(img, m_select, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0); // 画矩形框 cv::imshow("capframe", img); if ((m_select.x != 0) && (m_select.y != 0) && (m_select.width != 0) && (m_select.height != 0)) { sprintf_s(pic_name, "ROI_%d.jpg", ROI_count); cv::Mat ROI = img(m_select); cv::imshow("ROI_WIN", ROI); cv::imwrite(pic_name, ROI); } char key = static_cast<char>(cv::waitKey(30)); if (key == 27) stop = true; } cv::waitKey(0); return 0; }
4. 实现效果
拖动过程中在 capframe 窗口显示鼠标当前像素点信息（坐标和RGB值），在 ROI_WIN 窗口显示拖动形成的ROI。
拖动完成后cout输出ROI中心像素点坐标，并输出ROI图片到当前目录下。
