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python opencv如何实现图片绘制

看: 769次  时间:2020-11-02  分类 : python教程

这篇文章主要介绍了python opencv如何实现图片绘制,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,需要的朋友可以参考下

点和圆 :

circle(img,center,radius,color,thickness=None,lineType=None,shift=None)。各参数意义及作用如下。

  • img:待画圆所在的图像。
  • center:待画圆的圆心坐标。
  • radius:待画圆的半径。
  • color:待画圆的边框颜色,颜色格式为bgr格式。就是通道值
  • thickness:待画圆的边框宽度,正数表示边框宽度,负数表示填充圆形。
  • lineType:圆边框线型,可为 0,4,8
  • shift:圆心坐标和半径的小数点位数

画点实际上就是画半径很小的实心圆

import cv2
img = cv2.imread("500x400.jpg")
img1=cv2.circle(img,(60,60),30,(0,0,255),-1) #画一个红色实心圆
img1=cv2.circle(img1,(200,200),50,(255,0,0),3) #画一个蓝边框的圆
cv2.imwrite("linsi.jpg",img1)
cv2.waitKey(0)

注意:在img和img1上同时画

效果图:

画线 :

import cv2
img = cv2.imread("500x400.jpg")
img1=cv2.line(img,(10,10),(200,200),(0,255,0),3) #直线
#参数2 起点坐标;参数3 终点坐标;参数4 颜色;参数5 线条宽度

cv2.imwrite("linsi.jpg",img1)

cv2.waitKey(0)

画矩形:

import cv2
img = cv2.imread("500x400.jpg")
img1=cv2.rectangle(img,(10,10),(30,40),(255,0,0),2) #画矩形
#参数2 左上角坐标;参数3 右下角坐标;参数4 颜色;参数5 线条宽度
cv2.imwrite("linsi.jpg",img1)
cv2.waitKey(0)

椭圆:

import cv2
img = cv2.imread("500x400.jpg")
img1=cv2.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,30,180,(255,0,0),-1) # 画椭圆
#参数2 椭圆中心
#第三个参数 椭圆的长短轴的长度
#第四个参数 整个椭圆的偏转角度(顺时针)
#第五个参数 圆弧起始角的角度
#第六个参数 圆弧终结角的角度
# 圆弧角度->x轴方向为0,逆时针方向为正
#第七个参数 color 线条的颜色
#第八个参数  线条的粗细程度,如果是负数表示填充
#第九个参数  line_type 线条的类型 ???

cv2.imwrite("linsi.jpg",img1)
cv2.waitKey(0)

多边形:

画多边形——需要指定每个顶点的坐标

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("500x400.jpg")

points = np.array([[150,50],[140,140],[200,170],[250,250],[150,50]],np.int32) #多边形各顶点坐标
#数据类型必须是np.int32
points = points.reshape(-1,1,2)

img1=cv2.polylines(img,[points],True,(0,0,255),3) #画多边形
#参数2 各顶点
#参数3 True表示封闭,False表示不封闭
#参数4 颜色
#参数5 线条粗细

cv2.imwrite("linsi.jpg",img1)
cv2.waitKey(0)

添加文字 :

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("500x400.jpg")
font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
img1=cv2.putText(img,'wo is liming',(80,90), font, 2,(255,255,255),3) #画文字
#参数3 位置
#参数5 字体大小
#参数7 线型
cv2.imwrite("linsi.jpg",img1)
cv2.waitKey(0)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持python博客。

标签:numpy  

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