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在 opencv 中，trackbar 控件（滑块）是一个非常常用的 gui 组件，用于在图像处理和计算机视觉任务中进行交互式调整参数。比如说，加载一个图片，通过一个滑块调整图片的亮度，这样便于我们用肉眼观察图片的变化。

trackbar 允许用户通过拖动滑块来调整参数的值，并且会实时更新显示结果。

比如上图这个例子，创建了3个 trackbar 控件分别控制图片的 r、g、b 三个通道。拖拽不同通道的滑块后，图片对应的颜色也会跟着修改。

在 opencv 中使用 trackbar 需要用到2个方法：cv2.createtrackbar() 和 cv2.gettrackbarpos()。

cv2.createtrackbar() 用于创建一个滑块（trackbar）控件，它接受5个参数。

cv2.createtrackbar(trackbarname, winname, value, count, onchange)

• trackbarname：滑块的名称（字符串），在窗口中显示。
• winname：窗口的名称，滑块将被添加到这个窗口中。这个窗口必须在调用 cv2.createtrackbar() 之前通过 cv2.namedwindow() 创建。
• value：滑块的初始值（整数），表示滑块的默认位置。
• count：滑块的最大值（整数），表示滑块的可调范围。例如，设置为 255 表示滑块的范围是 0 到 255。
• onchange：回调函数。当滑块值发生变化时，onchange 函数会被调用。它接收滑块的新值作为参数。如果不需要回调函数，可以传入一个空函数 nothing()。

cv2.gettrackbarpos() 用于获取滑块的当前位置（即当前的值），它接受2个参数。

cv2.gettrackbarpos(trackbarname, winname)

• trackbarname：要获取值的滑块名称。该名称必须与创建滑块时使用的名称一致。
• winname：包含滑块的窗口名称。该窗口应该已经通过 cv2.namedwindow() 创建。

使用 numpy 要创建一个 480 x 640 像素的图片，这个图片每个像素有3个通道，分别代表r（红）、g（绿）、b（蓝）。用鼠标滑动滑块后，图片每个像素的颜色值也会随之发生变化。

import cv2
import numpy as np
# 初始化默认的rgb通道值
r = 0
g = 0
b = 0
# 回调函数，当滑块值变化时触发
def nothing(x):
    pass
# 创建一个窗口
cv2.namedwindow('rgb control')
# 创建三个滑块，分别控制 rgb 通道的值
cv2.createtrackbar('red', 'rgb control', 0, 255, nothing)
cv2.createtrackbar('green', 'rgb control', 0, 255, nothing)
cv2.createtrackbar('blue', 'rgb control', 0, 255, nothing)
# 循环显示窗口，实时更新 trackbar 的值
while true:
    # 获取滑块的当前值
    r = cv2.gettrackbarpos('red', 'rgb control')
    g = cv2.gettrackbarpos('green', 'rgb control')
    b = cv2.gettrackbarpos('blue', 'rgb control')
    # 创建一个新的图像，初始为全黑（0, 0, 0）
    img = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)
    # 设置图像的rgb通道值
    img[:, :, 0] = b  # 蓝色通道
    img[:, :, 1] = g  # 绿色通道
    img[:, :, 2] = r  # 红色通道
    # 显示图像
    cv2.imshow('rgb control', img)
    # 按 'esc' 键退出
    if cv2.waitkey(1) & 0xff == 27:
        break
# 关闭窗口
cv2.destroyallwindows()

需要注意，在 opencv 中，图片里的像素通道排序是 [b, g, r]，和我们平时说的“rgb”排序是反过来的。切记切记。

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