import cv2 as cv import numpy as np def draw_circle(): img = np.zeros((100,500,3),np.uint8) img[:] = 255 # 绘制默认1px边框的圆 cv.circle(img,(50,50),25,(255,0,0)) # 绘制填充圆 thickness cv.circle(img,(150,50),25,(255,0,0),-1) # 绘制填充圆 lineType cv.circle(im...
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]]])->img circle函数原型 putText 绘制文字 ...
# 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,...
There is a method called circle() to draw a circle using the OpenCV library. This method takes various arguments (a total of 5 arguments). The syntax for the circle() method is given below. Syntax: cv.circle(image, circle_coordinates, radius, colour, thickness) The following table descri...
cv.imshow('imgray', imgray) # 2、二进制图像 ret, binary = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0) # 阈值 二进制图像 cv.imshow('binary', binary) # 提取轮廓 def GetGontours(): # 1、根据二值图找到轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE) ...
cv.namedWindow('image') cv.setMouseCallback('image', draw_circle) while (1): cv.imshow('image', img) if cv.waitKey(20) & 0xFF == 27: break cv.destroyAllWindows() 这里面我们调用的参数是EVENT_LBUTTONDBLCLK,意思就是鼠标双击触发。我们双击任意一个区域,都会以此为圆心创建一个圆形出来: ...
，MASK在图形处理中大量存在。方便实用。比如生成一个黑底的内含一个白圈，可以和目标与运算，形成丰富变化！注意事项 cv.circle(black, (200, 200), 50, (0, 0, 255), -1) 最后一个参数-1 为填充，否则为线宽 椭圆参数 有圆心(x, y) 长轴短轴 (a, b) 起始角 终止角 线宽 组成 ...
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 ...
cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) center:圆心位置 radius:半径 应用 在上面绘制的矩形内绘制一个圆。 代码: import numpy as np import cv2 # Create a black image img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) ...
M =cv.moments(c)#m00是图像面积(白色区域)的总和,或者说连通域的面积;而这时m10和m01是图像白色区域上x和y坐标值的累计cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY= int(M["m01"] / M["m00"])#1. 绘制最大内接圆r =drawInCircle(thresh_open, img, c, cX, cY)#2. 计算最小外接正矩形的四个...