OpenCV与图像处理学习三——线段、矩形、圆、椭圆、多边形的绘制以及文字的添加

一、OpenCV中的绘图函数
- 1.1 线段绘制
- 1.2 矩形绘制
- 1.3 圆绘制
- 1.4 椭圆的绘制
- 1.5 多边形绘制
- 1.6 添加文字

上两次笔记主要知识点回顾：

数字图像基本概念
图像的读取、显示与保存
图像直方图的绘制
图像通道以及通道的分离与合并
颜色空间及其互相转换

以上是图像与OpenCV的基础知识。

###############################################################################
####################################分割线######################################
###############################################################################

这次笔记以及后两次笔记将聚焦于图像的基本操作，包括：

OpenCV中的绘图函数
图像几何变换
图像的滤波与增强
图像形态学的知识

再次给出OpenCV官方给出的python版文档：https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html

这次笔记所用到的部分文档为：https://docs.opencv.org/4.1.2/dc/da5/tutorial_py_drawing_functions.html

一、OpenCV中的绘图函数

1.1 线段绘制

函数：

img  = cv2.line( img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )

参数：

img：待绘制的图像，也称为画板或背景图。
pt1：线段起点的坐标。
pt2：线段终点的坐标。
color：线段的颜色，以元组的形式，如（255，0，0）。
thickness：线条的粗细，默认为1，若为-1则会进行填充（闭合图形）。
lineType：线条类型，有 8型或 cv2.LINE_AA型，默认为8型，cv2.LINE_AA型因为可以抗锯齿所以更适合画曲线。

看一下例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img=np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.imshow("black", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("black")
# 绘制一条线宽为5的线段，起点为（0,0），终点为（200,500），颜色为红色
cv2.line(img,(0,0),(200,500),(0,0,255),5)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

输出结果为：

注意：OpenCV中默认的色彩空间为BGR，所以color参数为(0,0,255)表示的是红色。

1.2 矩形绘制

函数：

img  =  cv2.rectangle( img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )

参数：

pt1：矩形的左上角。
pt2：矩形的右下角。
其余同上条。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img=np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 画一个黄色边框的矩形，参数2：左上角坐标，参数3：右下角坐标
cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 255), 1)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下所示：

因为矩形是一个闭合的形状，所以我们将 thickness 参数改成 -1，看一下效果：

cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 255), -1)

它进行了填充操作，即绘制了一个实心的矩形。

1.3 圆绘制

函数：

img  = cv2.circle( img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )

参数：

center：圆心位置。
radius：半径大小。
其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img=np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 画一个填充红色的圆，参数2：圆心坐标，参数3：半径
cv2.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下图所示：

1.4 椭圆的绘制

函数：

img  = cv2.ellipse( img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )

参数：

center：椭圆的中心。
axes：x轴和y轴的大小，即半长、短轴的大小，如（100, 50），即半长轴（x轴方向）为100，半短轴（y轴方向）为50。
angle：旋转角度。
startAngle：绘制的起始角度。
endAngle：绘制的结束角度。
其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 在图中心画一个填充的半圆
cv2.ellipse(img, (256, 256), (100, 50), 0, 30, 180, (255, 0, 0), -1)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下所示：

从这个结果也可以进一步知道，起始和结束角度都是按照顺时针方向来算的。

1.5 多边形绘制

函数：

img  = cv2.polylines(   img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )

参数：

pts：表示多边形的点对，具体看下面的例子。
isClosed：布尔型，True表示的是线段闭合，False表示不闭合，即起点和终点的那条线段不链接。
其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 定义四个顶点坐标
pts = np.array([[10, 5],  [50, 10], [70, 20], [20, 30]])
print(pts)
print(pts.shape)
# 顶点个数：4，矩阵变成4*1*2维
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
print(pts)
# 绘制椭圆
cv2.polylines(img, [pts], False, (0, 255, 255))
winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

这里需要将多边形的点对统一为(-1, 1, 2)这种维度的形式，这里的-1是与点的个数相适应的，后面的1和2是表示每个点是有两个坐标（x和y），然后再放入函数中，而且在函数中外面还需要再加上一个中括号使之是列表的形式。

结果如下所示：

[[10  5][50 10][70 20][20 30]]
(4, 2)
[[[10  5]][[50 10]][[70 20]][[20 30]]]

这是不闭合的情况，下面我们将False改为True，结果为：

cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))

1.6 添加文字

img  = cv2.putText( img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]] )

参数：

text：待写入的文字。
org：文字的左下角的位置，也叫起点。
fontFace：字体，具体见 OpenCV中的HersheyFonts。
fontScale：字体的缩放比例。
bottomLeftOrigin：若为True，图像的原点在左下角，若为False，则为左上角。
其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 添加文字“OpenCV”，起点(50,200)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img, 'OpenCV', (50,200), font, 3, (0, 255, 255), 5)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下所示：

以上就是OpenCV中最常用的绘图函数，下次笔记介绍图像的几何缩放。

OpenCV与图像处理学习三——线段、矩形、圆、椭圆、多边形的绘制以及文字的添加相关推荐

OpenCV与图像处理学习六——图像形态学操作：腐蚀、膨胀、开、闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽
OpenCV与图像处理学习六--图像形态学操作:腐蚀.膨胀.开.闭运算.形态学梯度.顶帽和黑帽四.图像形态学操作 4.1 腐蚀和膨胀 4.1.1 图像腐蚀 4.1.2 图像膨胀 4.2 开运算与闭运 ...
OpenCV与图像处理学习五——图像滤波与增强：线性、非线性滤波、直方图均衡化与Gamma变换
OpenCV与图像处理学习五--图像滤波与增强:线性.非线性滤波.直方图均衡化与Gamma变换三.图像滤波与增强 3.1 线性滤波 3.1.1 方框滤波 3.1.2 均值滤波 3.1.3 高斯滤波 ...
OpenCV与图像处理学习十六——模板匹配
OpenCV与图像处理学习十六--模板匹配一.模板匹配介绍二.代码应用一.模板匹配介绍模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定目标的图像位于图像的什么地方,进而对图像进行定位. ...
OpenCV数字图像处理学习平台
原始图像1-1 处理中的图像1-2 处理结果1-3(检测到所有圆) OpenCV数字图像处理学习平台,是一款可视化.交互式方式学习OpenCV的工具软件,由资深计算机视觉专家精心打造,花费近两年整理成 ...
OpenCV与图像处理学习十七——OpenCV人脸检测（含代码）
OpenCV与图像处理学习十七--OpenCV人脸检测(含代码) 一.人脸识别概要 1.1 人脸检测 1.2 人脸对齐(Face Alignment) 1.3 人脸特征提取(Face Feature ...
OpenCV与图像处理学习十五——LBP纹理特征（含代码）
OpenCV与图像处理学习十五--LBP纹理特征(含代码) 一.LBP介绍二.LBP原理三.代码应用一.LBP介绍 LBP(Local Binary Pattern, 局部二值模式) , 是一种 ...
OpenCV与图像处理学习十四——SIFT特征（含代码）
OpenCV与图像处理学习十四--SIFT特征(含代码) 一.SIFT算法二.SIFT实现过程三.代码实现一.SIFT算法 SIFT, 即尺度不变特征变换算法(Scale-invariant f ...
OpenCV与图像处理学习十三——Harris角点检测（含代码）
OpenCV与图像处理学习十三--Harris角点检测(含代码) 一.角点的概念二.Harris角点检测的实现过程三.Harris代码应用一.角点的概念角点: 在现实世界中, 角点对应于物体的 ...
OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征
OpenCV与图像处理学习十二--图像形状特征之HOG特征一.图像特征理解 1.1 颜色特征 1.2 纹理特征 1.3 形状特征 1.4 空间关系特征二.形状特征描述 2.1 HOG特征 2.1. ...

OpenCV与图像处理学习三——线段、矩形、圆、椭圆、多边形的绘制以及文字的添加

OpenCV与图像处理学习三——线段、矩形、圆、椭圆、多边形的绘制以及文字的添加

一、OpenCV中的绘图函数

1.1 线段绘制

1.2 矩形绘制

1.3 圆绘制

1.4 椭圆的绘制

1.5 多边形绘制

1.6 添加文字

OpenCV与图像处理学习三——线段、矩形、圆、椭圆、多边形的绘制以及文字的添加相关推荐

最新文章

热门文章