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前言

一、鼠标交互是什么?

通过编程，你可以让鼠标在置于图像窗口上时运行特定的指令。要实现这个功能，需要定义一个合适的回调函数。回调函数不会被显式地调用，而是会在响应特定事件（这里是指鼠标与图像窗口交互的事件）的时候被程序调用。为了能够被程序识别，回调函数需要有特殊的签名，并且必须注册。对于鼠标事件处理函数，回调函数必须具有这种签名：

二，导入库

1，引入库

代码如下 ：

import numpy as npimport cv2

2.读入数据

代码如下（示例）：

import numpy as npimport cv2class Point(object):    # 鼠标的回调函数的参数格式是固定的，不要随意更改。	def __init__(self,x,y):		self.x = x		self.y = y	def getX(self):		return self.x	def getY(self):		return self.y# 计算两个点间的欧式距离def getGrayDiff(img,currentPoint,tmpPoint):	return abs(int(img[currentPoint.x,currentPoint.y]) - int(img[tmpPoint.x,tmpPoint.y]))def selectConnects(p):	if p != 0:		connects = [Point(-1, -1), Point(0, -1), Point(1, -1), Point(1, 0), Point(1, 1), \					Point(0, 1), Point(-1, 1), Point(-1, 0)]# 八邻域	else:		connects = [ Point(0, -1),	Point(1, 0),Point(0, 1), Point(-1, 0)]	return connectsdef regionGrow(img,seeds,thresh,p = 1):# 读取图像的宽高，并建立一个和原图大小相同的seedMark	height, weight = img.shape	seedMark = np.zeros(img.shape)# 将定义的种子点放入种子点序列seedList	seedList = []	for seed in seeds:		seedList.append(seed)	label = 1	connects = selectConnects(p)# 逐个点开始生长，生长的结束条件为种子序列为空，即没有生长点	while(len(seedList)>0):# 弹出种子点序列的第一个点作为生长点		currentPoint = seedList.pop(0) # 弹出第一个元素# 并将生长点对应seedMark点赋值label（1），即为白色		seedMark[currentPoint.x,currentPoint.y] = label# 以种子点为中心，四邻域的像素进行比较		for i in range(8):			tmpX = currentPoint.x + connects[i].x			tmpY = currentPoint.y + connects[i].y# 判断是否为图像外的点，若是则跳过。 如果种子点是图像的边界点，邻域点就会落在图像外			if tmpX < 0 or tmpY < 0 or tmpX >= height or tmpY >= weight:				continue            # 判断邻域点和种子点的差值			grayDiff = getGrayDiff(img,currentPoint,Point(tmpX,tmpY))			if grayDiff < thresh and seedMark[tmpX,tmpY] == 0:				seedMark[tmpX,tmpY] = label				seedList.append(Point(tmpX,tmpY))	return seedMarkdef onMouse(event,x,y,flags,param):	if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:		print("x,y的值为"+str(x)+","+str(y))		seeds = [Point(y,x)]		binaryImg = regionGrow(img,seeds,5)		cv2.imshow('segment',binaryImg)img = cv2.imread('peppa.jpg',0)cv2.namedWindow('gray')cv2.setMouseCallback("gray",onMouse)while True:	cv2.imshow("gray",img)    # 按 q 键退出	if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):		breakcv2.destroyAllWindows()

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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