【opencv3】鼠标框选矩形并显示当前像素点坐标和矩形中心点坐标C++

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。

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)

代码

版本：VS2015 + openCV3.4.3

#include 
#include 
#include 
#include 

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;
}

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。