08_OpenCV文字图片绘制

news2024/11/6 3:03:20
import cv2 
import numpy as np

img = cv2.imread('image0.jpg',1)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

cv2.rectangle(img,(500,400),(200,100),(0,255,0),20)
# 1 dst 2 文字内容 3 坐标 4 5 字体大小 6 color 7 粗细 8 line type
cv2.putText(img,'flower',(200,50),font,1,(0,0,250),2,cv2.LINE_AA)
# cv2.imshow('src',img)
# cv2.waitKey(0)

array([[[ 34,  36,  30],
        [ 33,  35,  29],
        [ 31,  33,  27],
        ...,
        [ 83, 110,  60],
        [ 85, 110,  60],
        [ 85, 110,  60]],

       [[ 32,  34,  28],
        [ 31,  33,  27],
        [ 30,  32,  26],
        ...,
        [ 80, 107,  57],
        [ 81, 106,  56],
        [ 81, 106,  56]],

       [[ 31,  33,  27],
        [ 31,  33,  27],
        [ 30,  32,  26],
        ...,
        [ 78, 107,  57],
        [ 77, 104,  54],
        [ 77, 104,  54]],

       ...,

       [[ 14,  16,  17],
        [ 11,  16,  15],
        [ 15,  18,  16],
        ...,
        [ 16,  16,  16],
        [  9,  11,  11],
        [ 10,  12,  12]],

       [[ 12,  16,  17],
        [ 11,  16,  15],
        [ 15,  19,  14],
        ...,
        [ 16,  16,  16],
        [ 14,  16,  16],
        [ 15,  17,  17]],

       [[ 12,  16,  17],
        [ 11,  16,  15],
        [ 15,  19,  14],
        ...,
        [ 16,  16,  16],
        [ 17,  19,  19],
        [ 17,  19,  19]]], dtype=uint8)

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

dst = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(dst)
plt.show()

图片绘制

import cv2 
img = cv2.imread('image0.jpg',1)
height = int(img.shape[0]*0.2)
width = int(img.shape[1]*0.2)
imgResize = cv2.resize(img,(width,height))
for i in range(0,height):
    for j in range(0,width):
        img[i+200,j+350] = imgResize[i,j]
# cv2.imshow('src',img)
# cv2.waitKey(0)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.show()

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2180009.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Kubernetes从零到精通(17-扩展-Operator模式)

目录 一、简介 二、核心概念 三、工作原理 四、Operator Framework SDK示例 1.准备工作 2. 定义MySQLCluster CRD 3. 自定义资源实例 4. 编写控制器逻辑 5. 部署Operator 6. 验证 一、简介 Kubernetes中的Operator模式是一种用于简化和自动化管理复杂应用程序(尤其是…

【最新华为OD机试E卷-支持在线评测】简单的自动曝光(100分)多语言题解-(Python/C/JavaScript/Java/Cpp)

🍭 大家好这里是春秋招笔试突围 ,一枚热爱算法的程序员 💻 ACM金牌🏅️团队 | 大厂实习经历 | 多年算法竞赛经历 ✨ 本系列打算持续跟新华为OD-E/D卷的多语言AC题解 🧩 大部分包含 Python / C / Javascript / Java / Cpp 多语言代码 👏 感谢大家的订阅➕ 和 喜欢�…

数字电路与逻辑设计-移位寄存器逻辑功能测试和应用

一、实验目的 l.验证移位寄存器的逻辑功能; 2.掌握集成电路4位双向移位寄存器的使用方法; 3.学会应用移位寄存器实现数据的串行、并行转换和构成环形计数器。 二、实验原理 l.移位寄存器的特点 寄存器…

深入掌握 Protobuf 与 RPC 的高效结合:实现C++工程中的高效通信

目录 一、Protobuf与RPC框架的通信流程概述二、Protobuf与RPC在C中的实际应用2.1 定义 .proto 文件2.2 编译 .proto 文件生成C代码2.3 实现服务器端逻辑2.4 实现客户端逻辑2.5 使用CMake构建工程2.6 编译与运行2.7 关键组件解析2.8 序列化与反序列化的实现 三、关键实现与解析四…

想不到!手机壁纸变现项目,有人 3 个月怒赚 180000+(附教程)

同学们!今天无意间发现了一个超级有潜力的变现数据账号。这个账号专注于制作 3D 立体膨胀壁纸,我实在是忍不住要和大家分享。 这个账号的笔记内容非常简洁,主要就是展示壁纸作品。然而,就是这样简单的内容,却在短短 8…

介绍我经常使用的两款轻便易用的 JSON 工具

第一款是 Chrome Extension,名叫 JSON Viewer Pro,可以在 Chrome 应用商店下载: 点击右上角的 JSON Input,然后可以直接把 JSON 字符串内容粘贴进去,也直接直接加载本地 JSON 文件。 可以在树形显示和图形显示两种模式…

淘宝自动下单退货RPA自动化脚本(已运行两个月)

使用AdsPower Browser写的两个自动化脚本,一个下单一个退货,我也不知道他为什么要做这个自动化脚本,运行2个月时间,还蛮稳定,可以多窗口并发运行! 下单指定淘宝商品连接,执行下单RPA脚本实现自动操作。 退…

模糊测试SFuzz亮相第32届中国国际信息通信展览会

9月25日,被誉为“中国ICT市场的创新基地和风向标”的第32届中国国际信息通信展在北京盛大开幕,本次展会将在为期三天的时间内,为信息通信领域创新成果、尖端技术和产品提供国家级交流平台。开源网安携模糊测试产品及相关解决方案精彩亮相&…

Flux最新ControlNet 高清修复模型测评,效果好速度快!

上一篇介绍了Jasper AI 发布了三个模型中的法线贴图,没看过的可以看一下哈: Flux目前最快ControlNet模型现身!法线贴图详细测评 (chinaz.com) 这次再介绍一下另一个模型:升频器,可以有比较好的模糊修复效果&#xff…

一条命令Docker安装常用桌面linux系统含一些系统和应用

分类 一. opens use 15.5 desktop https://hub.docker.com/r/kasmweb/opensuse-15-desktop 这是我最近用的一个,稳定性和性能好过ubuntu,兼容性稍微差,部分依赖无法安装,部分软件运行不起来,界面比ubuntu的要好看.风格是win10的.提供一个开源的webVNC, 可选,但是桌面必定要用…

AIGC专栏16——CogVideoX-Fun V1.1版本详解 支持图文生视频与更大的动态性 为文生视频添加控制

AIGC专栏16——CogVideoX-Fun V1.1版本详解 支持图&文生视频与更大的动态性 为文生视频添加控制 学习前言相关地址汇总源码下载地址HF测试链接 CogVideoX-Fun V1.1详解技术储备Diffusion Transformer (DiT)Stable Diffusion 3EasyAnimate-I2V 算法细节V1.1特点参考图片添加…

20.1 分析pull模型在k8s中的应用,对比push模型

本节重点介绍 : push模型和pull模型监控系统对比为什么在k8s中只能用pull模型的k8s中主要组件的暴露地址说明 push模型和pull模型监控系统 对比下两种系统采用的不同采集模型,即push型采集和pull型采集。不同的模型在性能的考虑上是截然不同的。下面表格简单的说…

二、Spring Boot集成Spring Security之实现原理

Spring Boot集成Spring Security之实现原理 一、Spring Security实现原理概要介绍二、使用WebSecurityConfiguration向Spring容器中注册FilterChainProxy类型的对象springSecurityFilterChain1、未配置securityFilterChain过滤器链时使用默认配置用于生成默认securityFilterCha…

Java SE 总结

Java SE(Standard Edition)是Java编程语言的标准版本,提供了基础的编程环境和API,适用于开发和运行Java应用程序。下面是Java SE的几个重要方面的知识回顾与总结。 1. Java环境基础 具体可参考这里对三者的介绍 传送门 1.1 JVM…

后端-对表格数据进行添加、删除和修改

一、添加 要求: 按下添加按钮出现一个板块输入添加的数据信息,点击板块的添加按钮,添加;点击取消,板块消失。 实现: 1.首先,设计页面输入框格式,表格首行 2.从数据库里调数据 3.添加…

SpringBoot助力墙绘艺术市场创新

3 系统分析 当用户确定开发一款程序时,是需要遵循下面的顺序进行工作,概括为:系统分析–>系统设计–>系统开发–>系统测试,无论这个过程是否有变更或者迭代,都是按照这样的顺序开展工作的。系统分析就是分析系…

数字化智能工厂应用场景

数字化智能工厂的应用场景广泛,涵盖了多个行业和领域。以下是一些主要的应用场景: 一、制造业 汽车制造:数字化智能工厂在汽车制造业中得到了广泛应用。通过自动化生产线、机器人、物联网和人工智能等技术,汽车制造商能够实现高…

三分钟速览:Node.js 版本差异与关键特性解析

Node.js 是一个广泛使用的 JavaScript 运行时环境,允许开发者在服务器端运行 JavaScript 代码。随着技术的发展,Node.js 不断推出新版本,引入新特性和改进。了解不同版本之间的差异对于开发者来说至关重要。以下是一个快速指南,帮…

Redis篇(应用案例 - 附近商户)(持续更新迭代)

目录 一、GEO数据结构的基本用法 二、导入店铺数据到GEO 三、实现附近商户功能 一、GEO数据结构的基本用法 GEO就是Geolocation的简写形式,代表地理坐标。 Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持,允许存储地理坐标信息,帮助我们根据经纬度来…

【高性能内存池】基本框架 + 固定长度内存池实现 1

高性能内存池 1. 基本框架2. 定长内存池的实现2.1 介绍定长内存池2.2 T* New()2.3 void Delete(T* obj) 3. 源码(附赠测试)4. 总结 1. 基本框架 高并发内存池主要由三个部分构成: 1.thread cache:用于小于256KB的内存的分配。线程缓存是每个…