OpenCV鼠标事件选取图像区域实现详解

一、核心原理与流程

1.1 核心组件关系图

graph TD
    A[图像显示窗口] --> B[鼠标事件监听]
    B --> C[坐标记录]
    C --> D[矩形绘制]
    D --> E[ROI区域提取]

二、关键代码实现

2.1 初始化配置

import cv2
import numpy as np

# 全局变量定义
drawing = False          # 绘制状态
ix, iy = -1, -1          # 起始坐标
fx, fy = -1, -1          # 结束坐标

关键参数说明：

• drawing：布尔值标记是否处于绘制状态
• ix, iy：鼠标按下时的初始坐标
• fx, fy：鼠标释放时的结束坐标

2.2 鼠标回调函数

def draw_rectangle(event, x, y, flags, param):
    global ix, iy, fx, fy, drawing

    # 鼠标左键按下：记录起始坐标
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        drawing = True
        ix, iy = x, y

    # 鼠标移动：更新结束坐标
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if drawing:
            fx, fy = x, y

    # 鼠标左键释放：结束绘制
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False
        fx, fy = x, y

事件类型说明：

2.3 主循环与图像处理

# 读取图像并创建窗口
img = cv2.imread("test.jpg")
cv2.namedWindow("Image")
cv2.setMouseCallback("Image", draw_rectangle)

while True:
    temp_img = img.copy()  # 每次循环创建新图像副本
  
    # 绘制实时矩形框
    if not drawing:
        if fx != -1 and fy != -1:
            cv2.rectangle(temp_img, (ix, iy), (fx, fy), (0,255,0), 2)
    else:
        cv2.rectangle(temp_img, (ix, iy), (x, y), (0,255,0), 2)
  
    cv2.imshow("Image", temp_img)
  
    # 按空格键保存ROI区域
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 32:
        if fx != -1 and fy != -1:
            # 确保坐标顺序正确
            x1, x2 = sorted([ix, fx])
            y1, y2 = sorted([iy, fy])
            roi = img[y1:y2, x1:x2]
            cv2.imwrite("selected_region.jpg", roi)
            print("ROI区域已保存！")
            break

cv2.destroyAllWindows()

三、工作流程图解

sequenceDiagram
    用户->>OpenCV: 左键按下
    OpenCV->>全局变量: 记录起始坐标
    用户->>OpenCV: 鼠标拖动
    OpenCV->>图像显示: 实时绘制矩形
    用户->>OpenCV: 左键释放
    OpenCV->>全局变量: 记录结束坐标
    用户->>OpenCV: 按空格键
    OpenCV->>文件系统: 保存ROI区域

四、关键参数与优化

4.1 参数优化建议

4.2 坐标处理公式

# 坐标排序确保矩形正确性
x1 = min(ix, fx)
x2 = max(ix, fx)
y1 = min(iy, fy)
y2 = max(iy, fy)

五、常见问题处理

5.1 坐标越界问题

# 添加坐标范围检查
def clamp(n, minn, maxn):
    return max(min(maxn, n), minn)

x1 = clamp(x1, 0, img.shape[1])
y1 = clamp(y1, 0, img.shape[0])

5.2 多次绘制需求

# 重置坐标系统
def reset_coords():
    global ix, iy, fx, fy
    ix, iy, fx, fy = -1, -1, -1, -1

# 在主循环中添加重置逻辑
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('r'):
    reset_coords()

六、功能扩展建议

6.1 多边形选取

# 增加坐标列表记录
points = []
def draw_polygon(event, x, y, flags, param):
    global points
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        points.append((x,y))

6.2 实时预览ROI

# 在循环中显示实时ROI缩略图
if len(points) >= 2:
    roi_preview = img[miny:maxy, minx:maxx]
    cv2.imshow("Preview", roi_preview)

七、性能对比表

八、总结

通过上述实现，用户可完成以下核心功能：
✅ 鼠标拖拽选取矩形区域
✅ 实时可视化反馈
✅ 自动坐标校准与越界保护
✅ 支持多次绘制与重置操作

🔥 关键代码片段 🔥

# ROI提取核心逻辑
x1, x2 = sorted([ix, fx])
y1, y2 = sorted([iy, fy])
roi = img[y1:y2, x1:x2]

通过扩展坐标记录机制和增加预览功能，可进一步满足复杂场景需求。建议在实际应用中结合OpenCV的 imutils库提升操作便捷性。