Python OpenCV绘制各类几何图形详解

目录
  • 一.绘制直线
  • 二.绘制矩形
  • 三.绘制圆形
  • 四.绘制椭圆
  • 五.绘制多边形
  • 六.绘制文字
  • 七.总结

一.绘制直线

在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能。该函数原型如下所示:

img = line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]])

– img表示需要绘制的那幅图像

– pt1表示线段第一个点的坐标

– pt2表示线段第二个点的坐标

– color表示线条颜色,需要传入一个RGB元组,如(255,0,0)代表蓝色

– thickness表示线条粗细

– lineType表示线条的类型

– shift表示点坐标中的小数位数

下面的代码是绘制一条直线,通过np.zeros()创建一幅黑色图像,接着调用cv2.line()绘制直线,参数包括起始坐标和颜色、粗细。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制直线
cv2.line(img, (0,0), (255,255), (55,255,155), 5)

#显示图像
cv2.imshow("line", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-1所示,从坐标(0,0)到(255,255)绘制一条直线,其直线颜色为(55,255,155),粗细为5。

二.绘制矩形

在OpenCV中,绘制矩形通过cv2.rectangle()函数实现,该函数原型如下所示:

img = rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]])

– img表示需要绘制的那幅图像

– pt1表示矩形的左上角位置坐标

– pt2表示矩形的右下角位置坐标

– color表示矩形的颜色

– thickness表示边框的粗细

– lineType表示线条的类型

– shift表示点坐标中的小数位数

下面的代码是绘制一个矩形,通过np.zeros()创建一幅黑色图像,接着调用cv2.rectangle()绘制矩形。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制矩形
cv2.rectangle(img, (20,20), (150,250), (255,0,0), 2)

#显示图像
cv2.imshow("rectangle", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-2所示,从左上角坐标为(20,20),右下角坐标为(150,250),绘制的矩形颜色为蓝色(255,0,0),粗细为2。

三.绘制圆形

在OpenCV中,绘制矩形通过cv2.rectangle()函数实现,该函数原型如下所示:

img = circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]])

– img表示需要绘制圆的图像

– center表示圆心坐标

– radius表示圆的半径

– color表示圆的颜色

– thickness如果为正值,表示圆轮廓的厚度;负厚度表示要绘制一个填充圆

– lineType表示圆的边界类型

– shift表示中心坐标和半径值中的小数位数

下面代码是绘制一个圆形。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制圆形
cv2.circle(img, (100,100), 50, (255,255,0), 4)

#显示图像
cv2.imshow("circle", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-3所示,它在圆形为(100,100)的位置,绘制了一个半径为50,颜色为(255,255,0)、粗细为4的圆。

注意,如果将粗细设置为“-1”,则绘制的圆为实心,如图3-4所示。

cv2.circle(img, (100,100), 50, (255,255,0), -1)

四.绘制椭圆

在OpenCV中,绘制椭圆比较复杂,要多输入几个参数,如中心点的位置坐标,长轴和短轴的长度,椭圆沿逆时针方向旋转的角度等。cv2.ellipse()函数原型如下所示:

img = ellipse(img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color[, thickness[, lineType[, shift]]])

– img表示需要绘制椭圆的图像

– center表示椭圆圆心坐标

– axes表示轴的长度(短半径和长半径)

– angle表示偏转的角度(逆时针旋转)

– startAngle表示圆弧起始角的角度(逆时针旋转)

– endAngle表示圆弧终结角的角度(逆时针旋转)

– color表示线条的颜色

– thickness如果为正值,表示椭圆轮廓的厚度;负值表示要绘制一个填充椭圆

– lineType表示圆的边界类型

– shift表示中心坐标和轴值中的小数位数

下面是绘制一个椭圆的代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制椭圆
#椭圆中心(120,100) 长轴和短轴为(100,50)
#偏转角度为20
#圆弧起始角的角度0 圆弧终结角的角度360
#颜色(255,0,255) 线条粗细2
cv2.ellipse(img, (120, 100), (100, 50), 20, 0, 360, (255, 0, 255), 2)

#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-5所示,其椭圆中心为(120,100),长轴为100,短轴为50,偏转角度为20,圆弧起始角的角度为0,圆弧终结角的角度为360,表示一个完整的椭圆。绘制的颜色为(255,0,255),粗细为2。

五.绘制多边形

在OpenCV中,调用cv2.polylines()函数绘制多边形,它需要指定每个顶点的坐标,通过这些点构建多边形,其函数原型如下所示:

img = polylines(img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]])

– img表示需要绘制的图像

– center表示多边形曲线阵列

– isClosed表示绘制的多边形是否闭合,False表示不闭合

– color表示线条的颜色

– thickness表示线条粗细

– lineType表示边界类型

– shift表示顶点坐标中的小数位数

下面是绘制一个多边形的代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制多边形
pts = np.array([[10,80], [120,80], [120,200], [30,250]])
cv2.polylines(img, [pts], True, (255, 255, 255), 5)

#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-6所示,绘制的多边形为白色的闭合图形。

下面的代码是绘制一个五角星多边形。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)

#绘制多边形
pts = np.array([[50, 190], [380, 420], [255, 50], [120, 420], [450, 190]])
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255), 10)

#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-7所示,它将五个顶点左边分别连接起来,构成了一个黄色的五角星。

六.绘制文字

在OpenCV中,调用cv2.putText()函数添加对应的文字,其函数原型如下所示:

img = putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]])

– img表示要绘制的图像

– text表示要绘制的文字

– org表示要绘制的位置,图像中文本字符串的左下角

– fontFace表示字体类型,具体查看see cv::HersheyFonts

– fontScale表示字体的大小,计算为比例因子乘以字体特定的基本大小

– color表示字体的颜色

– thickness表示字体的粗细

– lineType表示边界类型

– bottomLeftOrigin如果为真,则图像数据原点位于左下角,否则它在左上角

下面是绘制文字的代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制文字
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img, 'I love Python!I love Huawei!',
            (10, 100), font, 0.5, (255, 255, 0), 2)

#显示图像
cv2.imshow("polylines", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-8所示,绘制的文字为“I love Python!I love Huawei!”。

七.总结

本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法,利用cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines()、cv2.putText()函数实现。初学者通过这篇文章将了解基础图形绘制的基础用法,为后续应用提供帮助。

到此这篇关于Python OpenCV绘制各类几何图形详解的文章就介绍到这了,更多相关Python OpenCV绘制图形内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python OpenCV学习之图形绘制总结

    目录 背景 一.画线 二.画矩形 三.画圆 四.画多边形 五.画文本 六.鼠标绘制 总结 背景 使用OpenCV进行图形绘制是一种必备的技能,在图像的任务中,不管是图像检测还是图像识别,我们都需要通过绘制图形和绘制文字对处理的结果进行说明,本篇就详细介绍下图形的绘制: 一.画线 line(图像,起始点,终点,颜色,线宽,线形):一般只需要前面四个参数即可: 代码案例: cv2.line(img, (20, 100), (20, 500), (0,0,255)) 画出了一条Y方向上的红色线段: 二

  • Python OpenCV实现基本图形绘制

    1.导入模块 import cv2 as cv import numpy as np 2.OpenCV绘图大致步骤 OpenCV 图形绘制步骤 (1)先定义基础画布canvas = np.zeros((400,600,3),dtype=np.uint8)+255 (2)画布分界,(300,0)分别是宽.高cv.line(canvas,(300,0),(300,399),(0,0,0,),2) (3)在画布上绘制图形,如画圆cv.circle(canvas, (150, 300), 88, (0,

  • Python Opencv提取图片中某种颜色组成的图形的方法

    主要目标识别图中红色的裂缝,尝试了几种不同的方法,最后发现比较每一点的RGB差值可以很好的解决这个问题,也就是提取图片中的红色相关信息.处理结果如下: 实现的代码如下,注意opencv读入的图片通道顺序是bgr: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt imagepath = r'tear/11.jpg' image = cv2.imread(imagepath) height,width,channel = image.shape for i in

  • python opencv常用图形绘制方法(线段、矩形、圆形、椭圆、文本)

    最近学了下 python opencv,分享下使用 opencv 在图片上绘制常用图形的方法. 案例中实现了在图片中添加线段.圆形.矩形.椭圆形以及添加文字的方法,使用 opencv2 实现的. 实现方法 1)画线段 cv.line 在图片中绘制一段直线 # 绘制线段 # 参数1:图片 # 参数2:起点 # 参数3:终点 # 参数4:BGR颜色 # 参数5:宽度 cv2.line(img, (60, 40), (90, 90), (255, 255, 255), 2); 参数说明 参数 值 说明

  • Python OpenCV绘制各类几何图形详解

    目录 一.绘制直线 二.绘制矩形 三.绘制圆形 四.绘制椭圆 五.绘制多边形 六.绘制文字 七.总结 一.绘制直线 在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能.该函数原型如下所示: img = line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) – img表示需要绘制的那幅图像 – pt1表示线段第一个点的坐标 – pt2表示线段第二个点的坐标 – color表示线条颜色,需

  • Python+OpenCV绘制灰度直方图详解

    1.直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比.图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征. 图像灰度直方图: 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中

  • Python+OpenCV之图像梯度详解

    目录 1. Sobel算子 1.1 Sobel介绍 1.2 横向Sobel算子 1.3 纵向Sobel算子 1.4 合并横纵向的方法提取更好的边缘的结果 1.5 利用1.3方法绘制素描风格 2. Scharr算子 3. Laplacian算子 1. Sobel算子 OpenCV系列—本文底页有多个常用方法链接 1.1 Sobel介绍 cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的

  • Python+OpenCV之图像轮廓详解

    目录 1. 图像轮廓 1.1 findContours介绍 1.2 绘制轮廓 1.3 轮廓特征 2. 轮廓近似 2.1 轮廓 2.2 边界矩形 2.3 外界多边形及面积 1. 图像轮廓 1.1 findContours介绍 cv2.findContours(img, mode, method) mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL :只检索最外面的轮廓: RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中: RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是

  • python OpenCV 实现高斯滤波详解

    目录 一.高斯滤波 二.C++代码 三.python代码 四.结果展示 1.原始图像 2.5x5卷积 3.9x9卷积 一.高斯滤波    高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程. [1] 通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. 二.C++代码

  • python opencv图像处理基本操作示例详解

    目录 1.图像基本操作 ①读取图像 ②显示图像 ③视频读取 ④图像截取 ⑤颜色通道提取及还原 ⑥边界填充 ⑦数值计算 ⑧图像融合 2.阈值与平滑处理 ①设定阈值并对图像处理 ②图像平滑-均值滤波 ③图像平滑-方框滤波 ④图像平滑-高斯滤波 ⑤图像平滑-中值滤波 3.图像的形态学处理 ①腐蚀操作 ②膨胀操作 ③开运算和闭运算 4.图像梯度处理 ①梯度运算 ②礼帽与黑帽 ③图像的梯度处理 5.边缘检测 ①Canny边缘检测 1.图像基本操作 ①读取图像 ②显示图像 该函数中,name是显示窗口的名字

  • Python OpenCV机器学习之图像识别详解

    目录 背景 一.人脸识别 二.车牌识别 三.DNN图像分类 背景 OpenCV中也提供了一些机器学习的方法,例如DNN:本篇将简单介绍一下机器学习的一些应用,对比传统和前沿的算法,能从其中看出优劣: 一.人脸识别 主要有以下两种实现方法: 1.哈尔(Haar)级联法:专门解决人脸识别而推出的传统算法: 实现步骤: 创建Haar级联器: 导入图片并将其灰度化: 调用函数接口进行人脸识别: 函数原型: detectMultiScale(img,scaleFactor,minNeighbors) sc

  • Python Matplotlib绘制多子图详解

    通过获取子图的label和线型来合并图例 注意添加label #导入数据(读者可忽略) pre_lp=total_res#组合模型 true=diff1[-pre_day:]#真实值 pre_ph=results_data["yhat"]#prophet pre_lstm=reslut#lstm pre_ari=data_ari['data_pre']#arima #设置中文字体 rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti' # 生成一个时间序列 (读者可

  • Python pyecharts绘制折线图详解

    一.绘制折线图 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

  • Python OpenCV形态学运算示例详解

    目录 1. 腐蚀 & 膨胀 1.1什么是腐蚀&膨胀 1.2 腐蚀方法 cv2.erode() 1.3 膨胀方法 cv2.dilate() 2. 开运算 & 闭运算 2.1 简述 2.2 开运算 2.3 闭运算 3. morphologyEx()方法 3.1 morphologyEx()方法 介绍 3.2 梯度运算 3.3 顶帽运算 3.4 黑帽运算 1. 腐蚀 & 膨胀 1.1什么是腐蚀&膨胀 腐蚀&膨胀是图像形态学中的两种核心操作 腐蚀可以描述为是让图像沿

随机推荐