OpenCV（八）——基本线条操作

news2025/3/10 5:14:19

基本线条操作

OpenCV中提供了基本的线条的操作，包括画直线、画矩形、画圆形等。

（1）画直线，在OpenCV中利用line()画直线，形式为image_with_line = cv2.line(image, start_point, end_point, color, thickness)。line()中有5个参数，其中第一个参数image是需要处理的图像；第二个参数start_point是直线开始的像素点；第三个参数end_point直线结束的像素点；第四个参数color是直线的颜色；第五个参数thickness是直线的宽度。

例如画一个宽度为6的斜绿色线条：

import cv2
import numpy as np

canvas=np.zeros((200,200,3),dtype='uint8')
start_point=(0,0)
end_point=(200,200)

color=(0,255,0)
#绿色直线
thickness=6
#图像宽度为6
image_with_line = cv2.line(canvas, start_point, end_point, color, thickness)
cv2.imshow('image',image_with_line)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

如运行结果所示，在一块200×200的黑色画布上，绘制了一条宽度为6的绿色斜线条。

（2）画圆形。OpenCV使用circle()函数画圆，基本形式是image_with_circle = cv2.circle(image, center_coordinates, radius, color, thickness)。circle()函数一共有五个参数，其中第一个参数image是需要处理的图片；第二个参数center_coordinates是圆的中心点；第三个参数radius是圆的半径；第四个参数color是圆的颜色；第五个参数radius是圆的宽度。

例如画一个宽度为2像素、半径为100像素的蓝色圆形：

import cv2
import numpy as np

canvas=np.zeros((200,200,3),dtype='uint8')
# 定义圆的中心坐标和半径
center_coordinates = (100, 100)
radius = 50

# 定义圆边界线的颜色（蓝色）和粗细（2像素）
color = (255, 0, 0)
thickness = 2

# 在图像上绘制圆形
image_circle = cv2.circle(canvas, center_coordinates, radius, color, thickness)

# 显示图像
cv2.imshow('image_circle', image_circle)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

如果我们需要填充图形，只需要将circle函数的内容设置为负数，

thickness = -1
image_circle = cv2.circle(canvas, center_coordinates, radius, color, thickness)

运行结果如下所示：

可以看到，当thickness设置为-1的时候改成成功画了一个满圆。

在OpenCV中可以进行很多有意思的操作，例如利用随机数画圆：

import cv2
import numpy as np
import random

canvas=np.ones((400,400,3),dtype='uint8')*255
center=(200,200)
thickness=1
for i in range(255):
    radius=i
    color=np.random.randint(0,256,size=(3,)).tolist() #颜色随机
    cv2.circle(canvas,center,radius,color,1)
cv2.imshow('different_color',canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

可以看到OpenCV以中心点为圆形，画了两百多个圆，形成五彩的图像。 

（3）画矩形。OpenCV使用rectangle()函数画矩形，基本形式是v2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)。rectangle()函数一共有七个参数，其中第一个参数img是需要操作图片；第二个参数pt1是顶点的坐标，；第三个参数pt2是另一个顶点的坐标，第四个参数color是矩阵的颜色；第五个参数thickness表示矩阵线条的宽度，默认值为1，如果设置了负值，如cv2.FILLED，会绘制指定颜色的矩阵；第六个参数lineType是线条的类型，默认值为8，这通常与cv2.LINE_AA、cv2.LINE_4等常量有关，用于定义线条的连接类型；第七个参数shift是坐标点的小数点位数，默认值为0。

例如：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个空白的图像，单通道，白色背景
image = np.ones((500, 500, 3), dtype="uint8") * 255

# 定义长方形的两个顶点坐标
pt1 = (100, 100)
pt2 = (400, 360)

color = (87, 134, 255) # BGR格式

# 使用rectangle函数绘制长方形
thickness=5
rectangle = cv2.rectangle(image, pt1, pt2, color, thickness)

# 显示图像
cv2.imshow('Rectangle', rectangle)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

如上图所示画了一个粗细程度为5的长方形，两个顶点为(100,100)和(400,300)。

同样如果thickness的值为负数的话，那么该图形也为填充图形，例如将上面的部分代码改为：

color = (40,206,72) # BGR格式
thickness=-1
rectangle = cv2.rectangle(image, pt1, pt2, color, thickness)

运行结果如下所示：

我们同样可以对于图片进行操作，例如：

import cv2
import numpy as np

image=cv2.imread(r'D:\Photo\1.jpeg')
# 定义长方形的两个顶点坐标
pt1 = (80,32)
pt2 = (400, 360)

color = (0,0,255) # BGR格式
thickness=5
rectangle = cv2.rectangle(image, pt1, pt2, color, thickness)

# 显示图像
cv2.imshow('Rectangle', rectangle)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

我们可以看，利用长方形的操作将狗的头部成功的标记了出来，该处理方式在实际应用的有一定的应用范围。 

（4）绘制椭圆

在OpenCV中使用ellipse()函数绘制椭圆，ellipse()函数的使用方式为：ellipse = cv2.ellipse(image, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color, thickness)。第一个参数image是需要处理的图像；第二个参数center表示的是中心点的坐标；第三个参数axes是椭圆的旋转角度，以度为单位；第四个参数和第五个参数startAngle和endAngle定义椭圆弧段的范围，如果是绘制完整椭圆，这两个参数可以设置为0和360度；第六个参数color设置椭圆弧或椭圆的颜色；第七个参数thickness椭圆边缘线的粗细，如果设置为负数，则会填充椭圆；第八个参数lineType是线条的类型，默认为8；第九个参数shift是坐标点的小数点位数，通常保持默认值0。

例如：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个空白的图像，单通道，白色背景
image = np.ones((400, 400, 3), dtype="uint8") * 255
center = (200, 200)
axes = (200, 100)
angle = 0
startAngle = 0
endAngle = 360
color = (0, 120, 240) 
thickness = 2

# 使用ellipse函数绘制椭圆
ellipse = cv2.ellipse(image, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color, thickness)

cv2.imshow('Ellipse', ellipse)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

 上面这段代码是画一个类似于橙色的椭圆，其中椭圆的长半轴为200，短半轴100，粗度为2。

当thickness为负数时，那么则就是将椭圆进行填充。

color = (100, 80, 120) 
thickness=-1

ellipse = cv2.ellipse(image, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color, thickness)

运行结果如下所示：

 （5）绘制文本字符串

在OpenCV中，putText()函数用于在图像上绘制文本字符串。putText()函数是OpenCV中专门用来在图像上添加文字的一个重要功能，它允许开发者在图像中的指定位置放置文字信息，基本形式是image_with_text = cv2.putText(image, text, org, font, fontScale, color, thickness/lineType/bottomLeftOrigin)（thickness、lineType、bottomLeftOrigin是可选择的）。其中基本形式是第一个参数image表示是需要处理的图片；第二个参数text是字符串的内容；第三个参数org是文本字符串的起始点，通常是一个形式的坐标点 (x,y)；第四个参数font是字体类型，可以可以使用内置字体；第五个参数fontScaler表示的是字体比例因子，表示字体大小的一个乘数；第六个参数是color表示的是文本的颜色，用BGR格式的三元组表示；thickness表示的是线条的粗细程度，如果是负数，则会填充文本；lineType表示的是线条的类型，通常默认即可；bottomLeftOrigin表示的是布尔值，如果为真，则文本的左下角是锚点，否则默认为左上角是锚点。

注：在OpenCV中的块应用一共有8中，分别为：

  • cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX：这是一种简单的字体，适合用于需要清晰、简洁文本的场合。
  • cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN：这种字体相对于SIMPLEX版本稍微复杂一些，线条较为均匀。
  • cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX：这种字体比PLAIN字体更复杂，有更多的细节。
  • cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX：这是一种更为复杂的字体，适合用于需要一定装饰性的文本。
  • cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX：这种字体比COMPLEX字体还要复杂，线条和装饰更多。
  • cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL：这是一种较小的复杂字体，适合空间有限的场合。
  • cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX：这种字体类似于手写体，给人一种自然流畅的感觉。
  • cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX：这是一种复杂的手写体风格字体，适合用于需要艺术感的文本。

 例如：

import cv2
import numpy as np

image = np.ones((300, 300, 3), dtype="uint8") * 255

text="Hello World"
org=(75, 150)
font=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
fontScale=1
color=(255,0,255)
thickness=2

# 使用putText函数绘制文本
image_text = cv2.putText(image, text, org, font, fontScale, color, thickness)

# 显示图像
cv2.imshow('image_text', image_text)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

可以看到上图是一个紫色的Hello World（注意在OpenCV中不能使用中文，OpenCV不支持中文）。

在比如，我们在

import cv2
import numpy as np

image=cv2.imread(r'D:\Photo\1.jpeg')
text="This is a dog"
org=(40, 50)
font=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX
fontScale=2
color=(0,0,255)
thickness=2

# 使用putText函数绘制文本
image_text = cv2.putText(image, text, org, font, fontScale, color, thickness)

# 显示图像
cv2.imshow('image_text', image_text)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下所示：

在OpenCV中可以利用其中原理完成很多有意思的操作，各位可以自己进行操作。 

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