抗锯齿 opencv

2024-01-26 08:44
文章标签 opencv 抗锯齿

本文主要是介绍抗锯齿 opencv,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!

目录

puttext

line函数


puttext

import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')# 写中文
cv2.putText(img, '中文', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

line函数


import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 数据
x_values = [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9]
y_values = [10, 12, 5, 8, 15,20,30,25,0]# 创建一个黑色背景的图像
height, width = 300, 400  # 图像的高度和宽度
background = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)  # 黑色背景# 将数据映射到图像坐标
x_values_scaled = np.array(x_values) * (width - 1) // max(x_values)
y_values_scaled = height - 1 - np.array(y_values) * (height - 1) // max(y_values)# 创建一个白色图线
line_color = (255, 255, 255)
thickness = 2
for i in range(len(x_values) - 1):cv2.line(background, (x_values_scaled[i], y_values_scaled[i]),(x_values_scaled[i + 1], y_values_scaled[i + 1]), line_color, thickness,cv2.LINE_AA)# 保存图像
cv2.imwrite('line_chart.png', background)

这篇关于抗锯齿 opencv的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/646237

相关文章

opencv图像处理之指纹验证的实现

《opencv图像处理之指纹验证的实现》本文主要介绍了opencv图像处理之指纹验证的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录一、简介二、具体案例实现1. 图像显示函数2. 指纹验证函数3. 主函数4、运行结果三、总结一、

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤

Java中的Opencv简介与开发环境部署方法

《Java中的Opencv简介与开发环境部署方法》OpenCV是一个开源的计算机视觉和图像处理库,提供了丰富的图像处理算法和工具,它支持多种图像处理和计算机视觉算法,可以用于物体识别与跟踪、图像分割与... 目录1.Opencv简介Opencv的应用2.Java使用OpenCV进行图像操作opencv安装j

opencv实现像素统计的示例代码

《opencv实现像素统计的示例代码》本文介绍了OpenCV中统计图像像素信息的常用方法和函数,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 统计像素值的基本信息2. 统计像素值的直方图3. 统计像素值的总和4. 统计非零像素的数量

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

opencv 滚动条

参数介绍:createTrackbar( trackbarname , "hello" , &alpha_slider ,alpha_max ,  on_trackbar )  ;在标签中显示的文字(提示滑动条的用途) TrackbarName创建的滑动条要放置窗体的名字 “hello”滑动条的取值范围从 0 到 alpha_max (最小值只能为 zero).滑动后的值存放在

android-opencv-jni

//------------------start opencv--------------------@Override public void onResume(){ super.onResume(); //通过OpenCV引擎服务加载并初始化OpenCV类库,所谓OpenCV引擎服务即是 //OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4_*.apk程序包,存

OpenCV结构分析与形状描述符(11)椭圆拟合函数fitEllipse()的使用

操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C++11 算法描述 围绕一组2D点拟合一个椭圆。 该函数计算出一个椭圆,该椭圆在最小二乘意义上最好地拟合一组2D点。它返回一个内切椭圆的旋转矩形。使用了由[90]描述的第一个算法。开发者应该注意,由于数据点靠近包含的 Mat 元素的边界,返回的椭圆/旋转矩形数据

树莓派5_opencv笔记27:Opencv录制视频(无声音)

今日继续学习树莓派5 8G:(Raspberry Pi,简称RPi或RasPi)  本人所用树莓派5 装载的系统与版本如下:  版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Opencv 与 python 版本如下: 今天就水一篇文章,用树莓派摄像头,Opencv录制一段视频保存在指定目录... 文章提供测试代码讲解,整体代码贴出、测试效果图 目录 阶段一:录制一段

Verybot之OpenCV应用三:色标跟踪

下面的这个应用主要完成的是Verybot跟踪色标的功能,识别部分还是居于OpenCV编写,色标跟踪一般需要将图像的颜色模式进行转换,将RGB转换为HSV,因为对HSV格式下的图像进行识别时受光线的影响比较小,但是也有采用RGB模式来进行识别的情况,这种情况一般光线条件比较固定,背景跟识别物在颜色上很容易区分出来。         下面这个程序的流程大致是这样的: