解决方案网上有很多，尝试以后依然bug，这里先做一个记录,有时间再来处理。
错误报告如下:
OpenCV Error: Unspecified error (The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script) in cvShowImage, file -------src-dir-------/opencv-2.4.10/modules/highgui/src/window.cpp, line 501
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 20, in <module>
cv2.imshow('img',img)
cv2.error: -------src-dir-------/opencv-2.4.10/modules/highgui/src/window.cpp:501: error: (-2) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function cvShowImage
这里我们切换另一种解决方案，利用python的matplotlib库完成图像的输出以及鼠标事件的添加。
点击图片，在图像中鼠标对应位置画点：
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# coding=utf-8from matplotlib import pyplot as pltimport cv2def on_press(event): if event.inaxes == None: print "none" return #在鼠标的当前位置绘制一个点 ax.scatter(event.xdata, event.ydata） #更新画板 fig.canvas.draw()if __name__ == "__main__": fileN = r'./0107_1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6279.6001.263660956768649083933159084365.bmp' img = cv2.imread(fileN) cv2.imshow('img',img) fig = py.figure() fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press) ax = fig.add_subplot(121) ax1 = fig.add_subplot(122) ax.imshow(img) ax1.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() |
先来简单解释一下代码的含义：
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fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press)#在这个figure上加点击事件，点击后的情况在自己写的on_press()方法里 def on_press(event): event.inaxes.figure.canvas.draw()#用于图片刷新 event.x#事件的坐标用于其他按钮点击和figure点击发生冲突时判断返回 event.xdata,event.ydata#鼠标点击的位置，与上面那个坐标表示形式不同 |
最后的输出结果入下图。我们得到了非常奇怪的结果，如果你自己亲自动手试的话体会应该会更有体会，两边的图像本来应该一样大，但在第一次绘制点的时候，左侧图像出现了闪动，然后尺寸的比例突然发生了变化。
是的，图像尺寸没有发生变化，但尺寸的比例的确变了，这里我们要做的就是关闭自动变化的尺度比例。
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if __name__ == "__main__": fileN = r'./0107_1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6279.6001.263660956768649083933159084365.bmp' img = cv2.imread(fileN) cv2.imshow('img',img) fig = py.figure() fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press) ax = fig.add_subplot(121) ax1 = fig.add_subplot(122) ax.imshow(img) ax1.imshow(img) #关闭自动尺度适配 ax.set_autoscale_on(False) plt.axis("off") plt.show() |
当然，我们可以改变绘制标记的样式：
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ax.scatter(x,y,c='k',s=25,alpha=1.0,marker='o')#T:散点的颜色#s：散点的大小#alpha:是透明程度 |
现在我们能够在图像上进行标记了，但这样还不够，程序需要获取这些标记点。
实际上fig.canvas.mpl_connect("button_press_event", on_press)能够进行自定义的多参数传递，如果在每次绘制的时候将数据保存在外部传入的列表中，那么当画板被销毁时，我们就能获取到原来所有的绘制点。
这里介绍两种使用方法：
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def on_key(event, arg1, arg2, arg3): passcanvas.mpl_connect('key_press_event', lambda event: on_key(event, plt1, plt2, plt3)) |
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def on_key(event, args_list): passfig.canvas.mpl_connect('key_press_event', lambda event: on_key(event, [plt1, plt2, plt3])) |
这里需要注意的是scatter绘制的点，实际上并没有大小的概念，这个点实质是一个坐标。
如果需要绘制有实际面积的圆形的标记，可以使用matplotlib.patches.Circle
具体的使用如下：
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from matplotlib.patches import Circlefig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)cir = Circle(xy = (event.xdata, event.ydata),facecolor = 'black', edgecolor='black',radius=10, alpha=1.0) ax.add_patch(cir) |
