createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-08-07 09:44 159阅读 0赞

向浅墨学习。转自http://blog.csdn.net/poem\_qianmo/article/details/21479533

本系列文章由@浅墨\_毛星云 出品，转载请注明出处。

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作者：毛星云（浅墨） 邮箱： [happylifemxy@163.com][happylifemxy_163.com]

写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整。

文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar，并给上一个详细注释的示例。

然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节，最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。

依然是先放一张运行截图：

![SouthEast][]

好了，下面正式开始我们的讲解。

# 一、OpenCV中轨迹条（Trackbar）的创建和使用 #

###     ###

## <1>创建轨迹条——createTrackbar函数详解 ##

createTrackbar这个函数我们以后会经常用到，它创建一个可以调整数值的轨迹条，并将轨迹条附加到指定的窗口上，使用起来很方便。首先大家要记住，它往往会和一个回调函数配合起来使用。先看下他的函数原型：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  C++: **int** createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname, 
2.  **int**\* value, **int** count, TrackbarCallback onChange=0,**void**\* userdata=0);

*  第一个参数，const string&类型的trackbarname，表示轨迹条的名字，用来代表我们创建的轨迹条。
 *  第二个参数，const string&类型的winname，填窗口的名字，表示这个轨迹条会依附到哪个窗口上，即对应namedWindow（）创建窗口时填的某一个窗口名。
 *  第三个参数，int\* 类型的value，一个指向整型的指针，表示滑块的位置。并且在创建时，滑块的初始位置就是该变量当前的值。
 *  第四个参数，int类型的count，表示滑块可以达到的最大位置的值。PS:滑块最小的位置的值始终为0。
 *  第五个参数，TrackbarCallback类型的onChange，首先注意他有默认值0。这是一个指向回调函数的指针，每次滑块位置改变时，这个函数都会进行回调。并且这个函数的原型必须为void XXXX(int,void\*);其中第一个参数是轨迹条的位置，第二个参数是用户数据（看下面的第六个参数）。如果回调是NULL指针，表示没有回调函数的调用，仅第三个参数value有变化。
 *  第六个参数，void\*类型的userdata，他也有默认值0。这个参数是用户传给回调函数的数据，用来处理轨迹条事件。如果使用的第三个参数value实参是全局变量的话，完全可以不去管这个userdata参数。

这个createTrackbar函数，为我们创建一个具有特定名称和范围的轨迹条（Trackbar，或者说是滑块范围控制工具），指定一个和轨迹条位置同步的变量。而且要指定回调函数onChange（第五个参数），在轨迹条位置改变的时候来调用这个回调函数。并且我们知道，创建的轨迹条显示在指定的winname（第二个参数）所代表的窗口上。

看完函数讲解，先给大家一个函数使用小示例：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  //创建轨迹条
2.   createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】",&g\_nContrastValue, 
3.  300,ContrastAndBright );// g\_nContrastValue为全局的整型变量，ContrastAndBright为回调函数的函数名（即指向函数地址的指针）

然给大家一个完整的使用示例。这是OpenCV官方的sample示例程序，一个演示了用轨迹条来控制轮廓检测，轮廓填充的程序。浅墨将其修改、代码简洁化和详细注释，放出来供大家消化研习。稍后更新的博文会有关于轮廓检测更详细的讲解。

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
2.  // 描述：包含程序所依赖的头文件
3.  //---------------------------------------------------------------------------------------------- 
4.  \#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
5.  \#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
6.  \#include <iostream>
7.  
8.  //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
9.  // 描述：包含程序所使用的命名空间
10. //----------------------------------------------------------------------------------------------- 
11. **using****namespace** cv; 
12. **using****namespace** std; 
13. 
14. //-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
15. // 描述：全局函数声明
16. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
17. Mat img; 
18. **int** threshval = 160; //轨迹条滑块对应的值，给初值160
19. 
20. //-----------------------------【on\_trackbar( )函数】------------------------------------
21. // 描述：轨迹条的回调函数
22. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
23. **static****void** on\_trackbar(**int**, **void**\*) 
24. \{ 
25.  Mat bw = threshval < 128 ? (img < threshval) : (img > threshval); 
26. 
27. //定义点和向量
28.  vector<vector<Point> > contours; 
29.  vector<Vec4i> hierarchy; 
30. 
31. //查找轮廓
32.  findContours( bw, contours, hierarchy, CV\_RETR\_CCOMP, CV\_CHAIN\_APPROX\_SIMPLE ); 
33. //初始化dst
34.  Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV\_8UC3); 
35. //开始处理
36. **if**( !contours.empty() && !hierarchy.empty() ) 
37.  \{ 
38. //遍历所有顶层轮廓，随机生成颜色值绘制给各连接组成部分
39. **int** idx = 0; 
40. **for**( ; idx >= 0; idx = hierarchy\[idx\]\[0\] ) 
41.  \{ 
42.  Scalar color( (rand()&255), (rand()&255), (rand()&255) ); 
43. //绘制填充轮廓
44.  drawContours( dst, contours, idx, color, CV\_FILLED, 8, hierarchy ); 
45.  \} 
46.  \} 
47. //显示窗口
48.  imshow( "Connected Components", dst ); 
49. \} 
50. 
51. 
52. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
53. // 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
54. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
55. **int** main( ) 
56. \{ 
57.  system("color 5F"); 
58. //载入图片
59.  img = imread("1.jpg", 0); 
60. **if**( !img.data ) \{ printf("Oh，no，读取img图片文件错误~！ \\n"); **return** \-1; \} 
61. 
62. //显示原图
63.  namedWindow( "Image", 1 ); 
64.  imshow( "Image", img ); 
65. 
66. //创建处理窗口
67.  namedWindow( "Connected Components", 1 ); 
68. //创建轨迹条
69.  createTrackbar( "Threshold", "Connected Components", &threshval, 255, on\_trackbar ); 
70.  on\_trackbar(threshval, 0);//轨迹条回调函数
71. 
72.  waitKey(0); 
73. **return** 0; 
74. \}

原图：

![SouthEast 1][]

运行效果图：

![SouthEast 2][]

拖动滚动条，改变threshval（阈值）的值，得到效果迥异的图片：

![SouthEast 3][]

想要下载这个程序源工程的童鞋请点击这里：

**[createTrackbarDemo【 浅墨优化&详细注释版】下载][createTrackbarDemo_]**

另外，在OpenCV路径opencv\_source\_code/samples/cpp/connected\_components.cpp下，可以找到原版的官方代码。

接着顺便讲一个配合createTrackbar使用的函数，用于获取当前轨迹条的位置的getTrackbarPos函数吧。

## <2>获取当前轨迹条的位置——getTrackbarPos函数 ##

这个函数用于获取当前轨迹条的位置并返回。

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  C++: **int** getTrackbarPos(conststring& trackbarname, conststring& winname);

*  第一个参数，const string&类型的trackbarname，表示轨迹条的名字。
 *  第二个参数，const string&类型的winname，表示轨迹条的父窗口的名称。

这部分大概就是这些了。马不停蹄地向下一部分进发吧：）

# 二、亮度和对比度调整的理论依据 #

首先我们给出算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下式给出了算子的一般形式：

![SouthEast 4][]或者![SouthEast 5][]

今天我们所讲解的图像亮度和对比度的调整操作，其实属于图像处理变换中比较简单的一种——点操作（pointoperators）。点操作有一个特点，仅仅根据输入像素值（有时可加上某些全局信息或参数），来计算相应的输出像素值。这类算子包括*亮度（*brightness*）*和对比度*（*contrast*）*调整，以及颜色校正（colorcorrection）和变换（transformations）。

最两种常用的点操作（或者说点算子），很显然，是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节）。用公式表示出来就是这样：

![SouthEast 6][]

看到这个式子，我们关于图像亮度和对比度调整的策略就呼之欲出了。

其中：

*  参数f(x)表示源图像像素。
 *  参数g(x) 表示输出图像像素。
 *  参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。
 *  参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度。

而更近一步，我们这样改写这个式子：

![SouthEast 7][]

其中，i 和 j 表示像素位于第i行 和 第j列 。

那么，这个式子就可以用来作为我们在OpenCV中控制图像的亮度和对比度的理论公式了。

# 三、关于访问图片中的像素 #

访问图片中的像素有很多种方式，以后有机会浅墨会用个专题来讲解。目前我们可以先了解下面的这一种。

而为了执行 ![SouthEast 7][]这个运算 ，我们需要访问图像的每一个像素。因为是对GBR图像进行运算，每个像素有三个值（G、B、R），所以我们必须分别访问它们（PS:OpenCV中的图像存储模式为GBR）。以下是访问像素的代码片段，三个for循环解决问题：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  //三个for循环，执行运算 new\_image(i,j) =a\*image(i,j) + b
2.  **for**(**int** y = 0; y < image.rows; y++ ) 
3.  \{ 
4.  **for**(**int** x = 0; x < image.cols; x++ ) 
5.   \{ 
6.  **for**(**int** c = 0; c < 3; c++ ) 
7.   \{ 
8.   new\_image.at<Vec3b>(y,x)\[c\]= saturate\_cast<uchar>( (g\_nContrastValue\*0.01)\*(image.at<Vec3b>(y,x)\[c\] ) + g\_nBrightValue ); 
9.   \} 
10.  \} 
11. \}

让我们分三个方面进行讲解：

*  为了访问图像的每一个像素，我们使用这样的语法： *image.at<Vec3b>(y,x)\[c\]*
    
     *  其中，y是像素所在的行， x是像素所在的列， c是R、G、B（对应0、1、2）其中之一。
 *  因为我们的运算结果可能超出像素取值范围（溢出），还可能是非整数（如果是浮点数的话），所以我们要用saturate\_cast对结果进行转换，以确保它为有效值。
 *  这里的a也就是对比度，一般为了观察的效果，取值为0.0到3.0的浮点值，但是我们的轨迹条一般取值都会整数，所以在这里我们可以，将其代表对比度值的nContrastValue参数设为0到300之间的整型，在最后的式子中乘以一个0.01，这样就可以完成轨迹条中300个不同取值的变化。所以在式子中，我们会看到saturate\_cast<uchar>( (g\_nContrastValue\*0.01)\*(image.at<Vec3b>(y,x)\[c\] ) + g\_nBrightValue )中的g\_nContrastValue\*0.01。

# 四、图像对比度、亮度值调整示例程序 #

依然是每篇文章都会配给大家的一个详细注释的博文配套示例程序，把这篇文章中介绍的知识点以代码为载体，展现给大家。

这个示例程序用两个轨迹条分别控制对比度和亮度值，有一定的可玩性。废话不多说，上代码吧：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  //-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
2.  // 程序名称:：【OpenCV入门教程之四】 创建Trackbar&图像对比度、亮度值调整 配套博文源码
3.  // VS2010版 OpenCV版本：2.4.8
4.  // 2014年3月18 日 Create by 浅墨
5.  //------------------------------------------------------------------------------------------------
6.  
7.  
8.  //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
9.  // 描述：包含程序所依赖的头文件
10. //----------------------------------------------------------------------------------------------
11. \#include <opencv2/core/core.hpp>
12. \#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
13. \#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
14. \#include <iostream>
15. 
16. //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
17. // 描述：包含程序所使用的命名空间
18. //----------------------------------------------------------------------------------------------- 
19. **using****namespace** std; 
20. **using****namespace** cv; 
21. 
22. 
23. //-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
24. // 描述：全局函数声明
25. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
26. **static****void** ContrastAndBright(**int**, **void** \*); 
27. 
28. //-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
29. // 描述：全局变量声明
30. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
31. **int** g\_nContrastValue; //对比度值
32. **int** g\_nBrightValue; //亮度值
33. Mat g\_srcImage,g\_dstImage; 
34. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
35. // 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
36. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
37. **int** main( ) 
38. \{ 
39. //改变控制台前景色和背景色
40.  system("color5F"); 
41. 
42. //读入用户提供的图像
43.  g\_srcImage= imread( "pic1.jpg"); 
44. **if**(!g\_srcImage.data ) \{ printf("Oh，no，读取g\_srcImage图片错误~！\\n"); **return****false**; \} 
45.  g\_dstImage= Mat::zeros( g\_srcImage.size(), g\_srcImage.type() ); 
46. 
47. //设定对比度和亮度的初值
48.  g\_nContrastValue=80; 
49.  g\_nBrightValue=80; 
50. 
51. //创建窗口
52.  namedWindow("【效果图窗口】", 1); 
53. 
54. //创建轨迹条
55.  createTrackbar("对比度：", "【效果图窗口】",&g\_nContrastValue,300,ContrastAndBright ); 
56.  createTrackbar("亮 度：","【效果图窗口】",&g\_nBrightValue,200,ContrastAndBright ); 
57. 
58. //调用回调函数
59.  ContrastAndBright(g\_nContrastValue,0); 
60.  ContrastAndBright(g\_nBrightValue,0); 
61. 
62. //输出一些帮助信息
63.  cout<<endl<<"\\t嗯。好了，请调整滚动条观察图像效果~\\n\\n"
64.  <<"\\t按下“q”键时，程序退出~!\\n"
65.  <<"\\n\\n\\t\\t\\t\\tby浅墨"; 
66. 
67. //按下“q”键时，程序退出
68. **while**(**char**(waitKey(1)) != 'q') \{\} 
69.  return0; 
70. \} 
71. 
72. 
73. //-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------
74. // 描述：改变图像对比度和亮度值的回调函数
75. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
76. **static****void** ContrastAndBright(**int**, **void** \*) 
77. \{ 
78. 
79. //创建窗口
80.  namedWindow("【原始图窗口】", 1); 
81. 
82. //三个for循环，执行运算 g\_dstImage(i,j) =a\*g\_srcImage(i,j) + b
83. **for**(**int** y = 0; y < g\_srcImage.rows; y++ ) 
84.  \{ 
85. **for**(**int** x = 0; x < g\_srcImage.cols; x++ ) 
86.  \{ 
87. **for**(**int** c = 0; c < 3; c++ ) 
88.  \{ 
89.  g\_dstImage.at<Vec3b>(y,x)\[c\]= saturate\_cast<uchar>( (g\_nContrastValue\*0.01)\*(g\_srcImage.at<Vec3b>(y,x)\[c\] ) + g\_nBrightValue ); 
90.  \} 
91.  \} 
92.  \} 
93. 
94. //显示图像
95.  imshow("【原始图窗口】", g\_srcImage); 
96.  imshow("【效果图窗口】", g\_dstImage); 
97. \}

最后看一下运行截图，运行这个程序会得到两个图片显示窗口。第一个为原图窗口，第二个为效果图窗口。在效果图窗口中可以调节两个轨迹条，来改变当前图片的对比度和亮度。

原图：

![SouthEast 8][]

可调节的效果图：

![SouthEast 9][]

![SouthEast 10][]

![SouthEast 11][]

本篇文章到这里就基本结束了，最后放出本篇文章配套示例程序的下载地址。

本篇文章的配套源代码请点击这里下载：

[**【浅墨OpenCV入门教程之六】配套源代码下载**][OpenCV]

OK，本节的内容大概就是这些，我们下篇文章见：）

![SouthEast 12][]

本系列文章由@浅墨\_毛星云 出品，转载请注明出处。

文章链接：[ ][Link 1][http://blog.csdn.net/poem\_qianmo/article/details/21479533][http_blog.csdn.net_poem_qianmo_article_details_21479533]

作者：毛星云（浅墨） 邮箱： [happylifemxy@163.com][happylifemxy_163.com]

写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

这篇文章中我们一起学习了如何在OpenCV中用createTrackbar函数创建和使用轨迹条，以及图像对比度、亮度值的动态调整。

文章首先详细讲解了OpenCV2.0中的新版创建轨迹条的函数createTrackbar，并给上一个详细注释的示例。

然后讲解图像的对比度、亮度值调整的细节，最后放出了一个利用createTrackbar函数创建轨迹条来辅助进行图像对比度、亮度值调整的程序源码。

依然是先放一张运行截图：

![SouthEast][]

好了，下面正式开始我们的讲解。

# 一、OpenCV中轨迹条（Trackbar）的创建和使用 #

###     ###

## <1>创建轨迹条——createTrackbar函数详解 ##

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  C++: **int** createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname, 
2.  **int**\* value, **int** count, TrackbarCallback onChange=0,**void**\* userdata=0);

看完函数讲解，先给大家一个函数使用小示例：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

原图：

![SouthEast 1][]

运行效果图：

![SouthEast 2][]

拖动滚动条，改变threshval（阈值）的值，得到效果迥异的图片：

![SouthEast 3][]

想要下载这个程序源工程的童鞋请点击这里：

**[createTrackbarDemo【 浅墨优化&详细注释版】下载][createTrackbarDemo_]**

另外，在OpenCV路径opencv\_source\_code/samples/cpp/connected\_components.cpp下，可以找到原版的官方代码。

接着顺便讲一个配合createTrackbar使用的函数，用于获取当前轨迹条的位置的getTrackbarPos函数吧。

## <2>获取当前轨迹条的位置——getTrackbarPos函数 ##

这个函数用于获取当前轨迹条的位置并返回。

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  C++: **int** getTrackbarPos(conststring& trackbarname, conststring& winname);

*  第一个参数，const string&类型的trackbarname，表示轨迹条的名字。
 *  第二个参数，const string&类型的winname，表示轨迹条的父窗口的名称。

这部分大概就是这些了。马不停蹄地向下一部分进发吧：）

# 二、亮度和对比度调整的理论依据 #

首先我们给出算子的概念。一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下式给出了算子的一般形式：

![SouthEast 4][]或者![SouthEast 5][]

![SouthEast 6][]

看到这个式子，我们关于图像亮度和对比度调整的策略就呼之欲出了。

其中：

而更近一步，我们这样改写这个式子：

![SouthEast 7][]

其中，i 和 j 表示像素位于第i行 和 第j列 。

那么，这个式子就可以用来作为我们在OpenCV中控制图像的亮度和对比度的理论公式了。

# 三、关于访问图片中的像素 #

访问图片中的像素有很多种方式，以后有机会浅墨会用个专题来讲解。目前我们可以先了解下面的这一种。

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

让我们分三个方面进行讲解：

# 四、图像对比度、亮度值调整示例程序 #

依然是每篇文章都会配给大家的一个详细注释的博文配套示例程序，把这篇文章中介绍的知识点以代码为载体，展现给大家。

这个示例程序用两个轨迹条分别控制对比度和亮度值，有一定的可玩性。废话不多说，上代码吧：

**\[cpp\]** [view plain][] [copy][view plain] [print][view plain] [?][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

原图：

![SouthEast 8][]

可调节的效果图：

![SouthEast 9][]

![SouthEast 10][]

![SouthEast 11][]

本篇文章到这里就基本结束了，最后放出本篇文章配套示例程序的下载地址。

本篇文章的配套源代码请点击这里下载：

[**【浅墨OpenCV入门教程之六】配套源代码下载**][OpenCV]

OK，本节的内容大概就是这些，我们下篇文章见：）

![SouthEast 12][]

[Link 1]: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337
[http_blog.csdn.net_poem_qianmo_article_details_21479533]: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533
[happylifemxy_163.com]: mailto:happylifemxy@163.com
[SouthEast]: /images/20220805/1615cc1c573640f792cbff549594393f.png
[view plain]: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/21479533#
[CODE]: https://code.csdn.net/assets/CODE_ico.png
[CODE_CODE]: https://code.csdn.net/snippets/243589
[ico_fork.svg]: https://code.csdn.net/assets/ico_fork.svg
[ico_fork.svg 1]: https://code.csdn.net/snippets/243589/fork
[SouthEast 1]: /images/20220805/7ab143d4ee88493b89d21e0f4b74b955.png
[SouthEast 2]: /images/20220805/46b5467f4fd4473eb76b3e5a0731f776.png
[SouthEast 3]: /images/20220805/f631a6d2860a421dbf168c3c33f13fdb.png
[createTrackbarDemo_]: http://download.csdn.net/detail/zhmxy555/7062405
[SouthEast 4]: https://img-blog.csdn.net/20140318212021437?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcG9lbV9xaWFubW8=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast
[SouthEast 5]: /images/20220805/fb405a3491cb4892aed7a770774f364e.png
[SouthEast 6]: /images/20220805/6ec06f13dd4f414c9da1b179180c5b52.png
[SouthEast 7]: /images/20220805/45ab4403d70d463b8e033ac3f4b09750.png
[SouthEast 8]: /images/20220805/4a4612b3a0f74a23a24d36df5713aeca.png
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