python下的opencv画矩形和文字注释的实现方法

画矩形

函数调用:cv2.rectangle(img,pt1,pt2,color,thickness,line_type,shift)

img: 图像.

pt1: 矩形的一个顶点。

pt2: 矩形对角线上的另一个顶点

color: 线条颜色 (RGB) 或亮度（灰度图像 ）(grayscale image）。

thickness: 组成矩形的线条的粗细程度。取负值时（如 CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形。

line_type: 线条的类型。见cvLine的描述

shift: 坐标点的小数点位数。

import cv2
colors = (0,0,255)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+row,y+col), colors, 5)

文字注释

函数调用：cv2.putText(img, str,origin,font,size,color,thickness)

各参数依次是：图片，添加的文字，左上角坐标(整数)，字体，字体大小，颜色，字体粗细

cv2.putText(img, 'lena', (50,150), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 5, (0, 255, 0), 12)

以上这篇python下的opencv画矩形和文字注释的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python opencv minAreaRect 生成最小外接矩形的方法

    python opencv minAreaRect 生成最小外接矩形的方法

    使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是点集数组或向量(里面存放的是点的坐标),并且这个点集不定个数. 举例说明:画一个任意四边形(任意多边形都可以)的最小外接矩形,那么点集 cnt 存放的就是该四边形的4个顶点坐标(点集里面有4个点) cnt = np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]]) # 必须是array数组的形式 rect = cv2.minAreaRect(

  • Python+opencv 实现图片文字的分割的方法示例

    实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

  • python_opencv用线段画封闭矩形的实例

    如下所示: def draw_circle(event,x,y,flags,param): global ix,iy,drawing,mode,start_x,start_y if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: if drawing == False: start_x, start_y = x,y ix,iy = x,y drawing = True elif drawing == True: cv2.line(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,

  • python下的opencv画矩形和文字注释的实现方法

    画矩形 函数调用:cv2.rectangle(img,pt1,pt2,color,thickness,line_type,shift) img: 图像. pt1: 矩形的一个顶点. pt2: 矩形对角线上的另一个顶点 color: 线条颜色 (RGB) 或亮度(灰度图像 )(grayscale image). thickness: 组成矩形的线条的粗细程度.取负值时(如 CV_FILLED)函数绘制填充了色彩的矩形. line_type: 线条的类型.见cvLine的描述 shift: 坐标点的

  • Python下应用opencv 实现人脸检测功能

    Python下应用opencv 实现人脸检测功能

    使用OpenCV's Haar cascades作为人脸检测,因为他做好了库,我们只管使用. 代码简单,除去注释,总共有效代码只有10多行. 所谓库就是一个检测人脸的xml 文件,可以网上查找,下面是一个地址: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml 如何构造这个库,学习完本文后可以参考: http://note.sonots.com/Sc

  • python下调用pytesseract识别某网站验证码的实现方法

    一.pytesseract介绍 1.pytesseract说明 pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract Python-tesseract is a wrapper for google's Tesseract-OCR ( http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ). It is also useful as a stand-alone invocation scrip

  • 关于python下cv.waitKey无响应的原因及解决方法

    按下键的时候,焦点要落在窗口上,不能落在cmd窗口上. 另外,一般在imshow()后要使用waitKey(),给图像绘制留下时间,不然窗口会出现无响应情况,并且图像无法显示出来. int waitKey(int delay=0) - 延时delay = 0 函数则延时无限长,必须有键按下才继续执行. - 延时delay > 0 函数返回值为按下的键的ASCII码值,超时则返回-1. OpenCV: waitKey waitKey Waits for a pressed key. C++: in

  • 在python中利用opencv简单做图片比对的方法

    下面代码中利用了两种比对的方法,一 对图片矩阵(m x m)求解特征值,通过比较特征值是否在一定的范围内,判断图片是否相同.二 对图片矩阵(m x m)中1求和,通过比较sum和来比较图片. # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 as cv import numpy as np import os file_dir_a='C:\Users\wt\Desktop\data\image1\\' file_dir_b='C:\Users\wt\Desktop\data\

  • 在Python下利用OpenCV来旋转图像的教程

    OpenCV是应用最被广泛的的开源视觉库.他允许你使用很少的代码来检测图片或视频中的人脸. 这里有一些互联网上的教程来阐述怎么在OpenCV中使用仿射变换(affine transform)旋转图片--他们并没有处理旋转一个图片里的矩形一般会把矩形的边角切掉这一问题,所以产生的图片需要修改.当正确的使用一点代码时,这是一点瑕疵. def rotate_about_center(src, angle, scale=1.): w = src.shape[1] h = src.shape[0] ran

  • Python输出汉字字库及将文字转换为图片的方法

    Python输出汉字字库及将文字转换为图片的方法

    用python输出汉字字库 问题1:假设我们知道汉字编码范围是0x4E00到0x9FA5,怎么从十六进制的编码转成人类可读的字呢? 问题2:怎么把unicode编码的字写入文件呢,如果直接用open()的话,会提示UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\u4e00' in position 0: ordinal not in range(128) 问题1的答案是用unichr,问题2的答案是用codecs. 下面上代

  • Python之Matplotlib文字与注释的使用方法

    可视化对于大家来说确实是有关的,因为确实是直观的,每一组大数据如果可以用可视化进行展示的话可以让大家豁然开朗.但在另外一些场景中,辅之以少量的文字提示(textual cue)和标签是必不可少的.虽然最基本的注释(annotation)类型可能只是坐标轴标题与图标题,但注释可远远不止这些.让我们可视化一些数据,看看如何通过添加注释来更恰当地表达信息. 首先导入画图需要用到的一些函数: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl

  • Python Opencv实战之文字检测OCR

    Python Opencv实战之文字检测OCR

    目录 1.相关函数的讲解 2.代码展示 Detecting Words Detecting ONLY Digits 3.问题叙述 4.image_to_data()配置讲解 5.项目拓展 6.总结与评价 1.相关函数的讲解 image_to_data()的输出结果是表格形式,输出变量的类型依旧是字符串. 你会得到一个这样的列表['level', 'page_num', 'block_num', 'par_num', 'line_num', 'word_num', 'left', 'top', '

随机推荐