OpenCV的绘图工具(rectangle、circle、line、polylines、putText)常用方法简介【C++的OpenCV 第十五课】

news2024/11/15 15:39:56

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一、从创建一个图像开始 \color{blue}{一、从创建一个图像开始} 一、从创建一个图像开始

1.1 直接通过 M a t 类完成创建 \color{green}{1.1 直接通过Mat类完成创建} 1.1直接通过Mat类完成创建

1.1.1 利用构造函数Mat中的一些形式完成快速创建

这里边内容真不少:
在这里插入图片描述
当然其中不是每个内容都需要大家去掌握,这里为大家整理和介绍一种非常常用的方法,如果这个可以掌握剩下都是可以无师自通的!

(a) 实际案例–创建一个黑色(或者白色、纯色)背景图像

案例一:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img(Size(512, 512), CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));
	return 0;
}

这里使用的是这个函数原型:
在这里插入图片描述
        这样就可以完成一个任意颜色,任意大小图片且通道数任意的图像,非常方便好用!

稍微解释一下:

  1. Size对象用于描述图像的大小,可以理解为是长宽。
  2. type就是图像类型咯:8U的意思就是8bit的uchar(usigned int)(8U),且通道数为3 (C3).
  3. Scalar:也是一种数据结构,这里表示图像颜色(BGR模式中利用三个数字分别描述三种通道(蓝绿红)的值,三个0即表示三个通道颜色强度最小,即黑色。)

案例二:

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
 	int width = 640; // 图像宽度
	int height = 480; // 图像高度
  
 	cv::Mat image1(height, width, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
    return 0;
}

        这里使用的是这个函数原型:
在这里插入图片描述
同样这也可以完成一个黑色图像的创建,解释一下:

  1. rows :行数,即图像的高
  2. cols:列数,即图像的宽

1.1.3 利用zeros和ones完成图像的创建

(a)Mat::zeros()实例–创建图像

案例三:

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
 	int width = 640; // 图像宽度
	int height = 480; // 图像高度
  
 	cv::Mat image2 = cv::Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);
    return 0;
}

        大家应该留意到了,这个方法并不是利用Mat的构造函数完成图像的创建的,而这也是一种非常常用的方法!
        这里用到的是这个函数原型:
在这里插入图片描述

        这里做一个解释,大家一定注意往下看哈!

  • 首先,这个方法为什么叫zeros?
    因为,创建的Mat对象中所有通道的值都是0,即一个纯0矩阵。.
  • 参数解释:
    • rows和cols:行和列数(即高和宽)
    • type:图像的类型,这里给大家把所有常用的图像类型整理出来放在下边:
      CV_8UC1:8位无符号单通道图像
      CV_8UC2:8位无符号双通道图像
      CV_8UC3:8位无符号三通道图像
      CV_8UC4:8位无符号四通道图像
      CV_16UC1:16位无符号单通道图像
      CV_16UC2:16位无符号双通道图像
      CV_16UC3:16位无符号三通道图像
      CV_16UC4:16位无符号四通道图像
      CV_32FC1:32位浮点单通道图像
      CV_32FC2:32位浮点双通道图像
      CV_32FC3:32位浮点三通道图像
      CV_32FC4:32位浮点四通道图像

        它也有其他的使用方法,但是大同小异:
在这里插入图片描述

(b)Mat::ones()实例–创建图像

        这里的内容其实完全没有必要照抄一份zeros的代码,因为其和zeros的使用上只有名称不同而已,其他完全一样!相同到所有的函数原型都一模一样,只是换个名字,所以会用zeros,就一定会用ones
        我们来聊一聊差异:

Mat A = Mat::ones(100, 100, CV_8U) * 3; // 创建一个全是3的100*100的单通道图像
// 这里一定注意“ * 3 ”的位置!

        是不是挺有趣了?


二、画线、长方形、圆形、多边形 \color{blue}{二、画线、长方形、圆形、多边形} 二、画线、长方形、圆形、多边形

2.1 画线 \color{green}{2.1 画线} 2.1画线

2.1.1 line()函数原型及解释

函数原型:

void cv::line 	( 	InputOutputArray  	img,
		Point  	pt1,
		Point  	pt2,
		const Scalar &  	color,
		int  	thickness = 1,
		int  	lineType = LINE_8,
		int  	shift = 0 
	) 		
Python:
	cv.line(	img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	) -> 	img

解释一下:

  • img:画线的图像,即画在哪个图像上
  • pt1:线的起始点
  • pt2:线的重点
  • color:暂时理解为颜色即可,后续内容会为大家持续更新
  • thickness:线宽,即线的粗细
  • lineType:线型
    在这里插入图片描述
  • shift:点坐标中的小数位数。如果不指定,则为整数。

2.1.2 代码实例

实际案例:

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
 	// 白色图像:
 	cv::Mat img(Size(512, 512), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));

 	// 画一条蓝色的线在img上。    
 	cv::line(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(100, 100), cv::Scalar(255, 0, 0), 5);

    return 0;
}

这些都是简单案例,文章最后带大家来完成一个综合案例!

2.2 画长方形 \color{green}{2.2 画长方形} 2.2画长方形

2.2.1 rectangle()原型及解释

函数原型一:

void cv::rectangle 	( 	InputOutputArray  	img,
		Point  	pt1,
		Point  	pt2,
		const Scalar &  	color,
		int  	thickness = 1,
		int  	lineType = LINE_8,
		int  	shift = 0 
	) 		
Python:
	cv.rectangle(	img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	) -> 	img
	cv.rectangle(	img, rec, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	) -> 	img

解释一下:

  • img:画线的图像,即画在哪个图像上
  • pt1:左上顶点的位置
  • pt2:右下顶点的位置(通过左上和右下顶点就可以得出长方形的宽高)
  • color:暂时理解为颜色即可,后续内容会为大家持续更新
  • thickness:线宽,即线的粗细,如果为负数,即向内填充,实心色长方形
  • lineType:线型
    在这里插入图片描述
  • shift:点坐标中的小数位数。如果不指定,则为整数。

函数原型二:

void cv::rectangle 	( 	InputOutputArray  	img,
		Rect  	rec,
		const Scalar &  	color,
		int  	thickness = 1,
		int  	lineType = LINE_8,
		int  	shift = 0 
	) 		
Python:
	cv.rectangle(	img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	) -> 	img
	cv.rectangle(	img, rec, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	) -> 	img

解释一下:

  • rec :这是一个Rect对象,该对象可以通过
template<typename _Tp > 
Rect_ (_Tp _x, _Tp _y, _Tp _width, _Tp _height) 

完成创建,左上顶点坐标(x,y),以及宽高width和height,而这里的_Tp其实就是模板指定的类型,可以是int、float、double等。同样基于这个模板产生了三个类:Rect2i、Rect2d、Rect2f,而其中Rect2i就是通过typedef规定的咱们常见的Rect类。

2.2.2 代码实例

实际案例:

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
 	// 白色图像:
 	cv::Mat img(Size(512, 512), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));

 	// 画一个绿色的线宽为3的正方形在img上。    
 	cv::rectangle(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(150, 150), cv::Scalar(0, 255, 0), 3);

    return 0;
}

2.3 画圆形 \color{green}{2.3 画圆形} 2.3画圆形

2.3.1 circle()原型及解释

函数原型一:

void cv::circle 	( 	InputOutputArray  	img,
		Point  	center,
		int  	radius,
		const Scalar &  	color,
		int  	thickness = 1,
		int  	lineType = LINE_8,
		int  	shift = 0 
	) 		
Python:
	cv.circle(	img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	) -> 	img

解释一下:

  • img:画线的图像,即画在哪个图像上
  • center:圆心的位置
  • radius:圆的半径
  • color:暂时理解为颜色即可,后续内容会为大家持续更新
  • thickness:线宽,即线的粗细,如果为负数,即向内填充,实心色
  • lineType:线型
    在这里插入图片描述
  • shift:点坐标中的小数位数。如果不指定,则为整数。

2.3.2 代码实例

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
 	// 白色图像:
 	cv::Mat img(Size(512, 512), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));

 	// 画一个红色半径为100的实心圆在img上。    
 	cv::circle(img, cv::Point(200, 200), 100, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);

    return 0;
}

2.3 画多边形 \color{green}{2.3 画多边形} 2.3画多边形

2.3.1 polylines()原型及解释

函数原型一:

void cv::polylines 	( 	InputOutputArray  	img,
		InputArrayOfArrays  	pts,
		bool  	isClosed,
		const Scalar &  	color,
		int  	thickness = 1,
		int  	lineType = LINE_8,
		int  	shift = 0 
	) 		
Python:
	cv.polylines(	img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	) -> 	img

解释一下:

  • img:画在哪个图像上的源图像
  • pts:多边形各个顶点坐标,构成一个 std::vectorcv::Point 对象
  • isClosed:是否需要闭合多边形
  • color: 多边形的颜色
  • thickness:线宽,即线的粗细,如果为负数,即向内填充,实心色
  • lineType:线型
    在这里插入图片描述
  • shift:点坐标中的小数位数。如果不指定,则为整数。

2.3.2 代码实例

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
 	// 白色图像:
 	cv::Mat img(Size(512, 512), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));

 	// 画一个深绿色和深红色混合色闭合的多边形,
 	// 多边形有四个点cv::Point(250, 250), cv::Point(250, 300), cv::Point(300, 320), cv::Point(320, 270)。
 	// 线宽为3 
 	std::vector<cv::Point> pts = {cv::Point(250, 250), cv::Point(250, 300), cv::Point(300, 320), cv::Point(320, 270)};
 	cv::polylines(img, pts, true, cv::Scalar(0, 255, 255), 3);

    return 0;
}

三、在图像上显示文本内容 \color{blue}{三、在图像上显示文本内容} 三、在图像上显示文本内容

3.1 基本方法 p u t T e x t ( ) 介绍 \color{green}{3.1 基本方法putText()介绍} 3.1基本方法putText()介绍

函数原型:

void cv::putText 	( 	InputOutputArray  	img,
		const String &  	text,
		Point  	org,
		int  	fontFace,
		double  	fontScale,
		Scalar  	color,
		int  	thickness = 1,
		int  	lineType = LINE_8,
		bool  	bottomLeftOrigin = false 
	) 		
Python:
	cv.putText(	img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]	) -> 	img

解释一下:

  • img:显示文本的原图像
  • text:文本内容,是一个字符串
  • org:文本内容的左下底角在图像img上的位置
  • fontFace:字体,有如下几种字体可选:
    在这里插入图片描述
  • fontScale:字体缩放因子,即OpenCV的字体有一个默认大小,你可以基于这个大小设置字体的大小,是一个double类型的值,使用方法:默认字体大小*fontScale。
  • color:字体颜色
  • thickness:线宽,即字体的粗细,
  • lineType:线型
    在这里插入图片描述
  • bottomLeftOrigin :如果为true,则图像数据原点位于左下角。否则,它在左上角。即文字默认的原点坐标是图像的左上角还是左下角。

3.2 实际案例 \color{green}{3.2 实际案例} 3.2实际案例

代码实例:

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
 	// 黑色图像:
 	cv::Mat img(Size(512, 512), CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));

 	// 距离图像左上角位置(50,450)位置,内容为“OpenCV Tutorial”的白色文字
 	cv::putText(
 				img, 
 				"OpenCV Tutorial", 
 				cv::Point(50, 450), 
 				cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 
 				1, 
 				cv::Scalar(255, 255, 255), 
 				2,
 				false
 	);
  // 显示图像
  cv::imshow("OpenCV Tutorial", img);
  cv::waitKey(0);
  return 0;
}

四、总结 \color{red}{四、总结} 四、总结

        这章节内容没啥好说的,都是基础的内容,而且是一些未来咱们内容中会用到的基本技能,大家都需要知晓且掌握哈,有空的小伙伴可以先用这个内容练习一下基本功,熟悉记忆一下函数的参数代表什么意思,因为大家也发现了,一个函数的参数是真的多,多用用就记住了!


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前文链接:【C++的OpenCV】第十四课-OpenCV基础强化(三):Mat元素的访问之data和step属性

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