color=(0,255,255)#黄色 cv2.circle(img,center, radius, color,5)#线条 center=(200,200) cv2.circle(img,center, radius, color, -1)#填充 cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey() 运行结果: 3、方形 cv2.rectangle()用来画方形,包括长方形和正方形。 第1个参数为图像对象; 第2个参数为方形左上角...
circle 绘制圆 circle函数原型如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 circle()voidcv::circle(InputOutputArray img,Point center,int radius,constScalar&color,int thickness=1,int lineType=LINE_8,int shift=0)Python:cv.circle(img,center,radius,color[,thickness[,lineType[,shift]]])...
1. 学习目标学会使用 cv.line 绘制一条线;学会使用 cv.circle 绘制圆;学会使用 cv.rectangle 绘矩形;学会使用 cv.ellipse 绘椭圆。 2. 图像公共参数说明 2.1 参数说明参数 说明 img 表示输入图像,允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。 color 表示绘制直...
cv.circle语法 img = cv.circle( img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]] ) 参数概述 img– 输入的图像 center– 中心点坐标(x,y) radius– 圆的半径 color– 圆形颜色 (可选)thickness– 轮廓厚度 (可选)lineType– 圆边界的类型。请参见OpenCV LineTypes类型 ...
astype('int') for x, y, r in circles: cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Detected circles', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 以上就是使用Python和OpenCV进行圆检测的基本步骤。通过调整参数和优化算法,你可以在实际项目中提高圆检测的准确性和效率。
cv.circle(src,(x,y),5,(int(b),int(g),int(r)),2) cv.imshow("cornersdetection",src) 解释:基于shi-tomas角点检测算法 二值化加载图像 src=cv.imread("D:/images/zsxq/zsxq_12.jpg") gray=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("binaryinput",gray) ...
img = cv.circle(img, center, radius, color [, thickness [, lineType [, shift]]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 其中各返回值和参数的含义分别为: img:需要绘制圆的图像 center:圆心坐标 radius:圆的半径,单位为像素 color:线条的颜色,用三通道表示 ...
cv2.circle(img, center, radius, color, thickness, lineType, shift) center:圆心坐标, radius:圆的半径值, shift:圆心坐标和半径的小数点位数 5. 多边形 cv2.polylines(img, pts, isClosed, color, thickness, lineType, shift) pts:多边形各边的坐标点组成的一个列表,是一个 numpy 的数组类型 ...
# 绘制一个红色的圆形,位置为(447, 63),半径为63cv.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1) # 绘制一个绿色的椭圆,中心位置为(256, 256),长轴长度为100,短轴长度为50 #cv.ellipse(img, (256, 256), (100, 50), 0, 0, 180, 255, -1) cv.ellipse(img, (256, 256), (100,...
cv2.circle(img, bottom, 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.imread("shape.png") # 读取当前项目目录下的图像 # 将读取到的图像从BGR色彩空间转换为GRAY色彩空间 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 检测图像中的所有轮廓 contours, hierarchy =cv2.findContours(gray, cv2.RETR_LIST, cv...