传统CV算法——基于Opencv的图像绘制

本文主要是介绍传统CV算法——基于Opencv的图像绘制，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

直线绘制

参数解析：

（图像矩阵，直线起始坐标，直线终止坐标、颜色、线条厚度）
cv2.line()是OpenCV中用于绘制直线的函数。
参数说明：
img：要绘制直线的图像矩阵。
(100,30)：直线的起点坐标。
(210,180)：直线的终点坐标。
color：直线的颜色，三个值分别表示蓝色、绿色和红色通道的强度。这里(0,0,255)表示纯蓝色。
thickness：直线的宽度。默认为1，如果设置为大于1的整数，将绘制实心直线。

以上参数可以根据需要调整，以绘制不同颜色、宽度和位置的直线。

import cv2
import numpy as npimg  = cv2.imread(r"./images/1.jpg")cv2.line(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)cv2.imshow("pic show",img)
cv2.waitKey(0)

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圆形绘制

参数 (图像，圆心，半径，颜色，线条厚度)
cv2.circle()是OpenCV库中用于绘制圆的函数，它可以在图像上绘制一个圆。

参数如下：

img：需要绘制圆的图像。
center：圆心的坐标，可以用一个元组（x，y）表示。
radius：圆的半径，以像素为单位。
color：圆的颜色，可以是一个元组（B，G，R）表示，或者是一个整数值，表示灰度值。
thickness：圆的边框线的粗细，如果为负值，表示圆填充颜色。
lineType：线的类型，可以是8常数代表8位连接，也可以是4常数代表4位连接。
shift：圆心坐标和半径的小数点位数。

注意：在绘制圆时，需要保证圆心坐标和半径都在图像范围内，否则可能会导致绘制失败。

import cv2
import numpy as npimg  = cv2.imread(r"./images/1.jpg")# cv2.line(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
cv2.circle(img,center=(50,50),radius=30,color=(0,0,255),thickness=2)cv2.imshow("pic show",img)
cv2.waitKey(0)

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矩形绘制

参数（图像，左上角坐标，右下角坐标，颜色，线条厚度）
cv2.rectangle函数是OpenCV中用于绘制矩形的函数。以下是cv2.rectangle函数的参数说明：
image：要绘制矩形的图像。这个参数必须是一个NumPy数组，即一个图像。
pt1：矩形的左上角顶点坐标。可以通过一个元组或一个列表来指定。例如(10, 10)或 [10, 10]。
pt2：矩形的右下角顶点坐标。同样可以通过一个元组或一个列表来指定。
color：矩形的颜色。可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数，它代表了灰度值。如果是一个元组，它代表了RGB值。
thickness：矩形的边框线的宽度。默认值为1，表示绘制一个实心矩形。
lineType：矩形边框线的类型。默认值为cv2.LINE_8，表示8邻域连接。
shift：坐标点的小数点位数。默认值为0，表示坐标点的小数点位数为0。

cv2.rectangle函数可以用于绘制矩形的轮廓线，也可以用于填充矩形的颜色。

import cv2
import numpy as npimg  = cv2.imread(r"./images/1.jpg")# cv2.line(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.circle(img,center=(50,50),radius=30,color=(0,0,255),thickness=2)
cv2.rectangle(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)cv2.imshow("pic show",img)
cv2.waitKey(0)

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椭圆型绘制

image:它是要在其上绘制椭圆的图像。

centerCoordinates:它是椭圆的中心坐标。坐标表示为两个值的元组，即(X坐标值，Y坐标值)。
axesLength:它包含两个变量的元组，分别包含椭圆的长轴和短轴(长轴长度，短轴长度)。
angle:椭圆旋转角度，以度为单位。
startAngle:椭圆弧的起始角度，以度为单位。
endAngle:椭圆弧的终止角度，以度为单位。
color:它是要绘制的形状边界线的颜色。对于BGR，我们通过一个元组。例如：(255，0，0)为蓝色。
thickness:是形状边界线的粗细像素。厚度-1像素将用指定的颜色填充形状。
lineType:这是一个可选参数，它给出了椭圆边界的类型。
shift:这是一个可选参数。它表示中心坐标中的小数位数和轴的值。

import cv2
import numpy as npimg  = cv2.imread(r"./images/1.jpg")# cv2.line(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.circle(img,center=(50,50),radius=30,color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.rectangle(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
cv2.ellipse(img,center=(100,100),axes=(100,50),angle=0,startAngle=0,endAngle=360,color=(255,0,0),thickness=2)
cv2.imshow("pic show",img)
cv2.waitKey(0)

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自定义形状

多边形，isClosed 代表是否是封闭
cv2.polylines函数用于绘制多边形线条。它的参数如下：

image: 要绘制线条的图像。
pts: 一个由多个多边形点的列表组成的列表，每个多边形点由(x, y)坐标表示。
isClosed: 一个布尔值，指示多边形是否是闭合的。如果为True，函数将在绘制最后一个点和第一个点之间绘制一条线条来闭合多边形。
color: 线条的颜色，可以是一个整数列表表示RGB颜色，或者可以是一个名为cv2.COLOR_*的预定义常量。
thickness: 线条的粗细，以像素为单位。
lineType: 线条的类型，可以是cv2.LINE_*的预定义常量。
shift: 点坐标的小数位数。

注意：pts参数必须是一个整数类型的数组，所以需要使用np.int32()函数将坐标数组中的元素转换为整数。

import cv2
import numpy as npimg  = cv2.imread(r"./images/1.jpg")# cv2.line(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.circle(img,center=(50,50),radius=30,color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.rectangle(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.ellipse(img,center=(100,100),axes=(100,50),angle=0,startAngle=0,endAngle=360,color=(255,0,0),thickness=2)
pts = np.array([[10,5],[50,10],[70,20],[20,30]],dtype=np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
cv2.polylines(img,[pts],isClosed=True,color=(0,0,255),thickness=2)cv2.imshow("pic show",img)
cv2.waitKey(0)

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绘制文本

cv2.putText()是OpenCV中用于在图像上绘制文字的函数。它有以下几个参数：

img：需要绘制文字的图像。
text：要绘制的文本内容。
org：绘制文本的起始位置，是一个包含两个元素的元组，如(x, y)。
fontFace：文本字体的类型，可以是预定义的字体类型（如cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX，cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN等），也可以是自定义的字体，使用字体文件的路径。
fontScale：字体的缩放比例。
color：文本的颜色，是一个包含三个元素的元组，表示B、G、R三个分量的值。
thickness：文本的粗细线宽。
lineType：线条的类型，可以是cv2.LINE_AA（抗锯齿线条）或cv2.LINE_8（8连接线条）。
bottomLeftOrigin：一个布尔值，用于指定文本坐标相对于绘制原点的位置。如果为True，则文本坐标相对于图像的左下角；如果为False，则文本坐标相对于图像的左上角。

调用cv2.putText()函数后，会在指定的图像上绘制出文本。

import cv2
import numpy as npimg  = cv2.imread(r"./images/1.jpg")# cv2.line(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.circle(img,center=(50,50),radius=30,color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.rectangle(img,(100,30),(210,180),color=(0,0,255),thickness=2)
# cv2.ellipse(img,center=(100,100),axes=(100,50),angle=0,startAngle=0,endAngle=360,color=(255,0,0),thickness=2)
# pts = np.array([[10,5],[50,10],[70,20],[20,30]],dtype=np.int32)
# pts = pts.reshape((-1,1,2))
# cv2.polylines(img,[pts],isClosed=True,color=(0,0,255),thickness=2)cv2.putText(img,"gril",(10,30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,fontScale=1,color=(0,0,255),thickness=1,lineType=cv2.LINE_AA)cv2.imshow("pic show",img)
cv2.waitKey(0)