opencv——轮廓检测与画轨迹条

int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname,  int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0,void* userdata=0);

函数解释：

• 第一个参数，const string&类型的trackbarname，表示轨迹条的名字，用来代表我们创建的轨迹条。
• 第二个参数，const string&类型的winname，填窗口的名字，表示这个轨迹条会依附到哪个窗口上，即对应namedWindow（）创建窗口时填的某一个窗口名。
• 第三个参数，int* 类型的value，一个指向整型的指针，表示滑块的位置。并且在创建时，滑块的初始位置就是该变量当前的值。
• 第四个参数，int类型的count，表示滑块可以达到的最大位置的值。PS:滑块最小的位置的值始终为0。
• 第五个参数，TrackbarCallback类型的onChange，首先注意他有默认值0。这是一个指向回调函数的指针，每次滑块位置改变时，这个函数都会进行回调。并且这个函数的原型必须为void XXXX(int,void*);其中第一个参数是轨迹条的位置，第二个参数是用户数据（看下面的第六个参数）。如果回调是NULL指针，表示没有回调函数的调用，仅第三个参数value有变化。
• 第六个参数，void*类型的userdata，他也有默认值0。这个参数是用户传给回调函数的数据，用来处理轨迹条事件。如果使用的第三个参数value实参是全局变量的话，完全可以不去管这个userdata参数。

举例：

#include
#include
#include
#include 
using namespace cv;
using namespace std;

Mat img;
int threshval=160;
void track_on(int,void*)
{
	Mat bw=threshval<128?(imgthreshval);
	vector>contours;
	vectorhierarchy;
	findContours(bw,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	Mat dst=Mat::zeros(img.size(),CV_8UC3);
	if(!contours.empty()&&!hierarchy.empty())
	{
		int idx=0;
		for(;idx>=0;idx=hierarchy[idx][0])
		{
			Scalar color( (rand()&255), (rand()&255), (rand()&255) );
			drawContours(dst,contours,idx,color,-1,8,hierarchy);
		}
	}
	imshow("边缘",dst);
	imwrite("C://Users//huashuo111//Desktop//轨迹条.jpg",dst);
}
int main()
{
	system("color 5F"); 
	const char* filename="C://Users//huashuo111//Desktop//logo.jpg";
    img=imread(filename,0);
	namedWindow( "边缘", 1 ); 
	createTrackbar("阈值","边缘",&threshval,255,track_on);
	track_on(threshval,0);
	
	
	
	waitKey();
	return 0;
}

效果图：（拖动轨迹条实现不同效果）

说明代码中这一句：

Mat bw=threshval<128?(imgthreshval);

这里<被重载，这一句作用是图像二值化。

比如：bw<160：图像中像素值小于160的会被变成255，大于160的置为0；