用Python和penCV编写的调色板工具
colorbar = Colorbar() # 创建颜色条对象
bar_matrix = colorbar.get_cm() # 获取颜色条计算矩阵
cv2.imshow('color_bar_demo', cv2.cvtColor(bar_matrix, cv2.COLOR_HSV2BGR)) # 将计算矩阵放到窗口上显示colorstrip = Colorstrip(conf) # 创建滑动块对象
colorstrip.connect(colorbar) # 将滑动块绑定到颜色条上
colorstrip.slide(x) # 让滑动块滑动到x位置处
bar_matrix = colorstrip.get_cm() # 获取已绘制滑动块的颜色条计算矩阵
cv2.imshow('color_bar_demo', cv2.cvtColor(bar_matrix, cv2.COLOR_HSV2BGR)) # 将计算矩阵放到窗口上显示Colorbar.get_cm()
获取颜色条计算矩阵，格式为[row, column, color_in_hsv]
Colorbar.get_color(x)
根据x值来获取OpenCV坐标x轴上对应位置的HSV颜色值，格式为[h, s_max, v_max]
Colorstrip.connect(bar)
绑定已存在的Colorbar对象
Colorstrip.slide(x)
滑动并绘制滑动块到x处
Colorstrip.get_cm()
获取绘制滑动块后颜色条的计算矩阵,返回值的格式为[row, column, color_in_hsv]
colorboard = Colorboard(conf) # 创建取色版对象
colorboard.connect(colorbar) # 将取色版绑定到颜色条上
board_matrix = colorboard.get_subcm(x) # 获取取色版的计算矩阵
cv2.imshow('color_board_demo', cv2.cvtColor(board_matrix, cv2.COLOR_HSV2BGR) # 将计算矩阵放到窗口上显示colorpin = Colorpin() # 创建取色图钉对象
colorpin.connect(colorboard) # 将取色图钉绑定到取色版上
colorpin.locate(x, y) # 将图钉定位到取色版坐标(x, y)的位置上
board_matrix = colorpin.get_cm() # 获取已绘制图钉的取色版计算矩阵
cv2.imshow('color_board_demo', cv2.cvtColor(board_matrix, cv2.COLOR_HSV2BGR) # 将计算矩阵放在窗口上显示Colorboard.connect(bar)
绑定已存在的Colorbar对象
Colorboard.get_current_subcm()
获取当前使用中的子计算矩阵,返回值格式为[row, column, color_in_hsv]
Colorboard.get_subcm(hue)
根据色相获得对应的子计算矩阵，返回值格式为[row, column, color_in_hsv]
Colorboard.get_color(x, y)
根据x,y来获取相应OpenCV坐标上的HSV颜色值，返回值的格式为[h, s, v]
Colorboard.get_color_pos(color_in_hsv)
根据HSV颜色值获取其在颜色条以及取色版的位置，返回值格式为[hue, row, column]
Colorpin.connect(board)
绑定已存在的Colorboard对象
Colorpin.locate(x, y)
在取色版上定位并绘制图钉
Colorpin.get_cm()
获取绘制图钉之后的取色版计算矩阵，返回值格式为[row, column, color_in_hsv]
| 参数项 | 含义 |
|---|---|
| use_colorboard_rtcp | 实时计算取色版显示矩阵 |
| use_colorboard_cache | 使用取色版矩阵缓存 |
加速取色版的色彩显示。在实时计算上优化矩阵计算部分，在缓存机制上优化文件体积加入色彩定位- 添加取色器模块
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