OpenCV-Python 系列 五 | OpenCV中的绘图功能
本文是全系列中第9 / 63篇:OpenCV-Python
- OpenCV-Python 系列 四 | 视频入门
- OpenCV-Python 系列 十二 | 图像的几何变换
- OpenCV-Python 系列 二十 | 轮廓:入门
- OpenCV-Python 系列 二十八 | 直方图4:直方图反投影
- OpenCV-Python 系列 三十六 | 哈里斯角检测
- OpenCV-Python 系列 四十四 | 特征匹配 + 单应性查找对象
- OpenCV-Python 系列 五十二 | 理解K近邻
- OpenCV-Python 系列 六十 | 高动态范围
- OpenCV-Python 系列 五 | OpenCV中的绘图功能
- OpenCV-Python 系列 十三 | 图像阈值
- OpenCV-Python 系列 二十一 | 轮廓特征
- OpenCV-Python 系列 二十九 | 傅里叶变换
- OpenCV-Python 系列 三十七 | Shi-tomas拐角检测器和益于跟踪的特征
- OpenCV-Python 系列 四十五 | 如何使用背景分离方法
- OpenCV-Python 系列 五十三 | 使用OCR手写数据集运行KNN
- OpenCV-Python 系列 六十一 | 级联分类器
- OpenCV-Python 系列 六 | 鼠标作为画笔
- OpenCV-Python 系列 十四 | 图像阈值
- OpenCV-Python 系列 二十二 | 轮廓属性
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- OpenCV-Python 系列 四十六 | Meanshift和Camshift
- OpenCV-Python 系列 五十四 | 理解SVM
- OpenCV-Python 系列 六十二 | 级联分类器训练
- OpenCV-Python 系列 七 | 轨迹栏作为调色板
- OpenCV-Python 系列 十五 | 图像平滑
- OpenCV-Python 系列 二十三 | 轮廓:更多属性
- OpenCV-Python 系列 三十一 | 霍夫线变换
- OpenCV-Python 系列 三十九 | SURF简介(加速的强大功能)
- OpenCV-Python 系列 四十七 | 光流
- OpenCV-Python 系列 五十五 | 使用OCR手写数据集运行SVM
- OpenCV-Python 系列 六十三 | OpenCV-Python Bindings 如何工作?
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- OpenCV-Python 系列 二十四 | 轮廓分层
- OpenCV-Python 系列 三十二 | 霍夫圈变换
- OpenCV-Python 系列 四十 | 用于角点检测的FAST算法
- OpenCV-Python 系列 四十八 | 相机校准
- OpenCV-Python 系列 五十六 | 理解K-Means聚类
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- OpenCV-Python 系列 九 | 图像上的算术运算
- OpenCV-Python 系列 十七 | 图像梯度
- OpenCV-Python 系列 二十五 | 直方图-1:查找、绘制和分析
- OpenCV-Python 系列 三十三 | 图像分割与Watershed算法
- OpenCV-Python 系列 四十一 | BRIEF(二进制的鲁棒独立基本特征)
- OpenCV-Python 系列 四十九 | 姿态估计
- OpenCV-Python 系列 五十七 | OpenCV中的K-Means聚类
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- OpenCV-Python 系列 三十四 | 交互式前景提取使用GrabCut算法
- OpenCV-Python 系列 四十二 | ORB(面向快速和旋转的BRIEF)
- OpenCV-Python 系列 五十 | 对极几何
- OpenCV-Python 系列 五十八 | 图像去噪
- OpenCV-Python 系列 三 | 图像入门
- OpenCV-Python 系列 十一 | 改变颜色空间
- OpenCV-Python 系列 十九 | 图像金字塔
- OpenCV-Python 系列 二十七 | 直方图-3:二维直方图
- OpenCV-Python 系列 三十五 | 理解特征
- OpenCV-Python 系列 四十三 | 特征匹配
- OpenCV-Python 系列 五十一 | 立体图像的深度图
- OpenCV-Python 系列 五十九 | 图像修补
目标
- 学习使用OpenCV绘制不同的几何形状
- 您将学习以下功能:cv.line(),cv.circle(),cv.rectangle(),cv.ellipse(),cv.putText()等。
代码
在上述所有功能中,您将看到一些常见的参数,如下所示:
- img:您要绘制形状的图像
- color:形状的颜色。对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)对于蓝色。对于灰度,只需传递标量值即可。
- 厚度:线或圆等的粗细。如果对闭合图形(如圆)传递
-1
,它将填充形状。默认厚度= 1 - lineType:线的类型,是否为8连接线,抗锯齿线等。默认情况下,为8连接线。cv.LINE_AA给出了抗锯齿的线条,看起来非常适合曲线。
画线
要绘制一条线,您需要传递线的开始和结束坐标。我们将创建一个黑色图像,并从左上角到右下角在其上绘制一条蓝线。
import numpy as np
import cv2 as cv
# 创建黑色的图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
# 绘制一条厚度为5的蓝色对角线
cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
画矩形
要绘制矩形,您需要矩形的左上角和右下角。这次,我们将在图像的右上角绘制一个绿色矩形。
cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
画圆圈
要绘制一个圆,需要其中心坐标和半径。我们将在上面绘制的矩形内绘制一个圆。
cv.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)
画椭圆
要绘制椭圆,我们需要传递几个参数。一个参数是中心位置(x,y)。下一个参数是轴长度(长轴长度,短轴长度)。angle是椭圆沿逆时针方向旋转的角度。startAngle和endAngle表示从主轴沿顺时针方向测量的椭圆弧的开始和结束。即给出0和360给出完整的椭圆。有关更多详细信息,请参阅cv.ellipse的文档。下面的示例在图像的中心绘制一个椭圆形。
cv.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)
画多边形
要绘制多边形,首先需要顶点的坐标。将这些点组成形状为ROWSx1x2
的数组,其中ROWS
是顶点数,并且其类型应为int32。在这里,我们绘制了一个带有四个顶点的黄色小多边形。
pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
cv.polylines(img,[pts],True,(0,255,255))
注意
如果第三个参数为False,您将获得一条连接所有点的折线,而不是闭合形状。
cv.polylines()可用于绘制多条线。只需创建要绘制的所有线条的列表,然后将其传递给函数即可。所有线条将单独绘制。与为每条线调用cv.line相比,绘制一组线是一种更好,更快的方法。
向图像添加文本:
要将文本放入图像中,需要指定以下内容。
– 您要写入的文字数据
– 您要放置它的位置坐标(即数据开始的左下角)。
– 字体类型(检查cv.putText文档以获取受支持的字体)
– 字体比例(指定字体大小)
– 常规的内容,例如颜色,厚度,线条类型等。为了获得更好的外观,建议使用lineType = cv.LINE_AA。
我们将在白色图像上写入OpenCV。
font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA)
结果
现在是时候查看我们绘图的最终结果了。正如您在以前的文章中学习的那样,显示图像以查看它。
其他资源
- 椭圆函数中使用的角度不是我们的圆角。有关更多详细信息,请访问此讨论:http://answers.opencv.org/question/14541/angles-in-ellipse-function/。
练习题
- 尝试使用OpenCV中可用的绘图功能创建OpenCV的徽标。
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