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1 创建trackbar

1.trackbar名称 2.创建在哪个窗口上 3.拖动trackbar改变的值 4.trackBar的最大值
5.trackbar改变时的回调函数 6. 带入回调函数的数据，可以不用带,是一个void指针
createTrackbar(“Value bar”, “亮度调整”, &lightness, max_value, on_tract);

Mat temp;
Mat dst;
Mat m;
Mat src;
int lightness = 50;
static void on_tract(int, void*)
{m = Scalar(lightness, lightness, lightness);add(src, m, dst);imshow("亮度调整", dst);}void QuickDemo::trackbar_demo(Mat &image)
{namedWindow("亮度调整", WINDOW_AUTOSIZE);dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());//dst = image + Scalar(50, 50, 50);m = Mat::zeros(image.size(), image.type());src = image;int max_value = 100;// 1.trackbar名称 2.创建在哪个窗口上 3.传的值 4.trackBar的最大值// 5.trackbar改变时的回调函数 6. 需要带入的数据，可以不用带,是一个void指针createTrackbar("Value bar", "亮度调整", &lightness, max_value, on_tract);on_tract(50, 0);
}

2 使用userdata传入函数

在createTrackbar中，将image通过参数传入到回调函数中，（void*）（&image）；
在下面调用on_tract函数中，需要传入image

void QuickDemo::trackbar_demo(Mat &image)
{namedWindow("亮度调整", WINDOW_AUTOSIZE);dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());//dst = image + Scalar(50, 50, 50);m = Mat::zeros(image.size(), image.type());int max_value = 100;int lightness = 50;// 1.trackbar名称 2.创建在哪个窗口上 3.传的值 4.trackBar的最大值// 5.trackbar改变时的回调函数 6. 需要带入的数据，可以不用带,是一个void指针createTrackbar("Value bar", "亮度调整", &lightness, max_value, on_tract,(void*)(&image));on_tract(50, &image);
}

修改on_tract的函数，获取userdata

static void on_tract(int b, void* userdata)
{Mat image = (*(Mat*)userdata);Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());;Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());;m = Scalar(lightness, lightness, lightness);add(dst, m, image);imshow("亮度调整", dst);}

同样可以调整其他的属性
比如增强对比度，这里用addWeighted();来进行叠加
这个函数主要是dst = src1alpha + src2beta + gamma;
alpha 是 src1的权重，beta是src2的权重，gamma加到最终结果的标量值用于调整图像的整体亮度

	int contrast_value = 100;createTrackbar("Contrast Bar", "亮度调整", &contrast_value, 200, on_weighted_tract, (void*)(&image));on_weighted_tract(50, &image);static void on_weighted_tract(int b, void* userdata)
{Mat image = (*(Mat*)userdata);Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());;Mat m = Mat::zeros(image.size(), image.type());;double alpha = b/100.0;double beta = 0.0;double gamma = 0;// 这里相当于m没有权重，只有第一张图有权重，通过调整alpha的值来调整值的对比度addWeighted(image, alpha, m, beta, gamma, dst);imshow("亮度调整", dst);}

对比度是两个像素点的差值，增加对比度，会让两个像素点之间的差距会变大
亮度是所有像素点的值都同步改变

3 键盘响应

监听视频的时候，waitkey(1)；永远是1

void QuickDemo::key_demo(Mat &image)
{Mat dst;while (true){// 监听键盘操作int c = waitKey(100);if (c == 27) // key #esc{break;}if (c == 49){std::cout << "print key #1" << std::endl;cvtColor(image, dst, COLOR_BGR2GRAY);}if (c == 50){std::cout << "print key #2" << std::endl;cvtColor(image, dst, COLOR_BGR2GHSV);}if (c == 51){std::cout << "print key #3" << std::endl;dst = Scalar(50, 50, 50);add(image, dst, dst);}imshow("键盘响应", dst);}