OpenCV入门4——实现图形的绘制

最新推荐文章于 2025-04-03 22:57:31 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉 经验分享
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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文章目录


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

OpenCV绘制直线

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)
# 坐标点为(x, y)
cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

OpenCV绘制矩形和圆

详情参看官方文档

画矩形

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

画圆

在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

# 画圆
cv2.circle(img, (320, 240), 30, (0, 255, 0), -1)

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

OpenCV椭圆的绘制

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

# 画圆
# cv2.circle(img, (320, 240), 30, (0, 255, 0), -1)
cv2.circle(img, (320, 240), 100, (0, 255, 0))
cv2.circle(img, (320, 240), 5, (255, 0, 0), -1)

# 画椭圆
# 长方形的度若为0则是从右侧x正轴开始的，顺时针旋转
cv2.ellipse(img, (320, 240), (100, 50), 0, 0, 360, (0, 255, 0))

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

# 画圆
# cv2.circle(img, (320, 240), 30, (0, 255, 0), -1)
cv2.circle(img, (320, 240), 100, (0, 255, 0))
cv2.circle(img, (320, 240), 5, (255, 0, 0), -1)

# 画椭圆
# 长方形的度若为0则是从右侧x正轴开始的，顺时针旋转
cv2.ellipse(img, (320, 240), (100, 50), 90, 45, 90, (0, 255, 0), -1)

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

# 画圆
# cv2.circle(img, (320, 240), 30, (0, 255, 0), -1)
cv2.circle(img, (320, 240), 100, (0, 255, 0))
cv2.circle(img, (320, 240), 5, (255, 0, 0), -1)

# 画椭圆
# 长方形的度若为0则是从右侧x正轴开始的，顺时针旋转
cv2.ellipse(img, (320, 240), (100, 50), 15, 0, 360, (0, 255, 0))

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

OpenCV绘制多边形

在这里插入图片描述
点集必须为32位
在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

# 画圆
# cv2.circle(img, (320, 240), 30, (0, 255, 0), -1)
# cv2.circle(img, (320, 240), 100, (0, 255, 0))
# cv2.circle(img, (320, 240), 5, (255, 0, 0), -1)

# 画椭圆
# 长方形的度若为0则是从右侧x正轴开始的，顺时针旋转
# cv2.ellipse(img, (320, 240), (100, 50), 15, 0, 360, (0, 255, 0))

# 画多边形
pts = np.array([(300, 10), (150, 100), (450, 100)], np.int32)
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 0))

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

# 画圆
# cv2.circle(img, (320, 240), 30, (0, 255, 0), -1)
# cv2.circle(img, (320, 240), 100, (0, 255, 0))
# cv2.circle(img, (320, 240), 5, (255, 0, 0), -1)

# 画椭圆
# 长方形的度若为0则是从右侧x正轴开始的，顺时针旋转
# cv2.ellipse(img, (320, 240), (100, 50), 15, 0, 360, (0, 255, 0))

# 画多边形
pts = np.array([(300, 10), (150, 100), (450, 100)], np.int32)
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 0))

# 填充多边形
cv2.fillPoly(img, [pts], (255, 255, 0))

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

OpenCV绘制文本

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 画线
# 坐标点为(x, y)
# cv2.line(img, (0, 0), (300, 400), (0, 255, 0), 1, 4)
# cv2.line(img, (100, 0), (400, 600), (255, 0, 0), 5, 16)

# 画矩形
# (10, 10)represents the top left corner of rectangle 
# (100, 100) represents the bottom right corner of rectangle 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 5)
# Thickness of -1 will fill the entire shape 
# cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), -1)

# 画圆
# cv2.circle(img, (320, 240), 30, (0, 255, 0), -1)
# cv2.circle(img, (320, 240), 100, (0, 255, 0))
# cv2.circle(img, (320, 240), 5, (255, 0, 0), -1)

# 画椭圆
# 长方形的度若为0则是从右侧x正轴开始的，顺时针旋转
# cv2.ellipse(img, (320, 240), (100, 50), 15, 0, 360, (0, 255, 0))

# 画多边形
# pts = np.array([(300, 10), (150, 100), (450, 100)], np.int32)
# cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 0))

# 填充多边形
# cv2.fillPoly(img, [pts], (255, 255, 0))

# 绘制文本
cv2.putText(img, "ILoveFS", (10, 400), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 3, (0, 255, 0))

cv2.imshow('draw', img)

key = cv2.waitKey(0)
if key & 0xff == ord('q'):
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

实现鼠标绘制基本图形

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
 
# 基本功能:
# 可以通过鼠标进行基本图形的绘制
# 1. 可以画线: 当用户按下l键, 即选择了画线。 此时, 滑动鼠标即可画线。
# 2. 可以画矩形: 当用户按下r键, 即可选择画矩形。 此时, 滑动鼠标即可画矩形。
# 3. 可以画圆: 当用户按下c键,即可选择画圆。 此时, 滑动鼠标即可画圆。

# curshape: 0-drawline, 1-drawrectangle, 2-drawcircle

# 显示窗口和背景
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

curshape = 0
startpos = (0, 0)

# 创建窗口
cv2.namedWindow('mouse', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 鼠标回调函数
def mouse_callback(event, x, y, flags, userdata):
    global startpos, curshape
    # print(event, x, y, flags, userdata)
    if(event & cv2.EVENT_LBUTTONDOWN == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN):
        startpos = (x, y)
    elif(event & cv2.EVENT_LBUTTONUP == cv2.EVENT_LBUTTONUP):
        if curshape == 0:
            cv2.line(img, startpos, (x, y), (0, 255, 0))
        elif curshape == 1:
            cv2.rectangle(img, startpos, (x, y), (0, 255, 0))
        elif curshape == 2:
            a = (x - startpos[0])
            b = (y - startpos[1])
            r = int((a ** 2 + b ** 2) ** 0.5)
            cv2.circle(img, startpos, r, (0, 0, 255))
        else:
            print('error: no shape')
    
# 设置鼠标回调
cv2.setMouseCallback('mouse', mouse_callback, "666")

while True:
    cv2.imshow('mouse', img)
    key = cv2.waitKey(0) & 0xff
    if key == ord('q'):
        break
    elif key == ord('l'):
        curshape = 0
    elif key == ord('r'):
        curshape = 1
    elif key == ord('c'):
        curshape = 2

cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

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04-03 591
通过上述步骤，我们成功构建了一个简单的实时表情识别系统，能够识别出大笑和微笑两种表情。然而，当前系统还存在一些局限性。例如，仅通过两个简单的特征指标来判断表情，可能无法准确识别更复杂多样的表情，如愤怒、悲伤、惊讶等。并且，阈值的设定是基于经验，可能在不同环境和个体上表现不稳定。
Python----计算机视觉处理（Opencv:道路检测之车道线拟合）
weixin_64110589的博客
04-03 594
实现了车道线检测的基本流程：首先读取一幅道路图像，并通过计算每列像素的总和来确定左右车道线的初始位置。接着，使用滑动窗口技术在图像中查找车道线像素，并通过有效像素的数量动态调整窗口位置。找到的车道线像素索引被合并后，利用多项式拟合生成平滑的车道线模型，并在图像上用不同颜色标记左侧和右侧车道线，最终显示处理后的结果图像。
毕业设计：实现一个基于Python、Flask和OpenCV的人脸打卡Web系统（六）
MusicScore的博客
03-28 545
一个人脸识别系统通常包括人脸检测、人脸配准（对齐）、人脸表示（编码）和人脸匹配四个基本环节。其中，人脸检测负责从图像中识别出人脸的位置；人脸配准则是将检测到的人脸进行标准化处理，如旋转、缩放等，以便于后续的特征提取；人脸表示则是将人脸图像转换为特征向量，这些特征向量能够唯一地表示一个人脸；最后，人脸匹配则是将待识别的人脸特征向量与数据库中的特征向量进行比对，从而确定身份。
OpenCV销毁窗口
brucexia的专栏
04-03 303
在OpenCV中，销毁窗口时窗口会自动关闭，可以通过函数destroyWindow和destroyAllWindows来实现，前者是销毁某一个指定名称的窗口，后者是销毁所有新建的窗口。在上述代码中，我们在for循环中读取图片文件，然后新建窗口，并在窗口中显示图片5秒钟后销毁窗口。在上述代码中，首先读入一幅图片，然后新建一个窗口显示图片，接着调用函数resizeWindow调整窗口大小，由于namedWindow的第二个参数是WINDOW_NORMAL，因此图片大小会随着窗口大小的变换而变化。
OpenCV实战指南：从入门到精通
核心模块(Core Module)是OpenCV的基础功能，2.1章节介绍了OpenCV中最基本的图像容器——`Mat`类，它是存储图像数据的核心结构。2.2章节涉及图像扫描、查找表和性能测量，这些都是进行图像处理的基础操作。2.3章节...
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