#-*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as npfn = "test1.jpg"if __name__ =='__main__': print('loading... %s' % fn) print (u'正在处理中') img = cv2.imread(fn) w = img.shape[1] h = img.shape[0] cv2.putText(img,"Hello World",(2,20),cv2...
rectangle(img, pos, (x + text_w, y + text_h), text_color_bg, -1) cv2.putText(img, text, (x, y + text_h + font_scale - 1), font, font_scale, text_color, font_thickness) return text_size 然后你可以像这样调用函数: image = 127 * np.ones((100, 200, 3), dtype="uint...
img)print('正在处理中')# 将图像的所有像素值降低到原始值的20%img_dark=(img*0.2).clip(0,255).astype(np.uint8)cv2.namedWindow('dark')cv2.imshow('dark',img_dark)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows(
cv2.createTrackbar("Hue Min","TrackBars",0,179,empty) cv2.createTrackbar("Hue Max","TrackBars",19,179,empty) cv2.createTrackbar("Sat Min","TrackBars",110,255,empty) cv2.createTrackbar("Sat Max","TrackBars",240,255,empty) cv2.createTrackbar("Val Min","TrackBars",153,255,empty) cv2.cr...
而这里显然我们没必要做到如此高深的地步,而是借助python和OpenCV通过图片相减的方法找到动态物体,然后根据像素值的大小判断其中的均值颜色。 首先我们使用的库有cv2,numpy,collections,time。其中导入模块的代码如下: import cv2 import numpy as np import collections ...
在OpenCV中,可以使用cv2.putText()函数在图像上绘制文本。此函数允许您指定文本字符串、字体、颜色、位置等。要将文本“Select:检测的结果”添加到每个检测到的人脸的矩形框的右上角,可以在cv2.rectangle()函数调用之后添加cv2.putText()函数调用。 importcv2# 人脸检测函数defface_detector(video_src,face_cascade_...
img, cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) sum =0 forcincnts: sum += cv2.contourArea(c) ifsum > maxsum: maxsum = sum color = d returncolor 图像处理 紧接着是图像处理,其中包括转为灰度图,读取颜色字典,然后腐化膨胀操作。
cv2.waitKey(0) 上述代码中的opencv函数都比较好理解,简单解释一下其中的参数吧。 cv2.circle()中的几个参数分别为:图片,圆心,半径,颜色,线条的粗细。 cv2.putText()中的几个参数分别为:图片,添加的文字,左上角坐标,字体,字体大小,颜色,字体粗细。
没有预先构建的方法，但是一个简单的应用程序是使用cv2.rectangle+cv2.putText。您所需要做的就是在图像...
cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3) 各参数依次是:图片,添加的文字,左上角坐标,字体,字体大小,颜色,字体粗细 其中字体可以选择 FONT_HERSHEY_SIMPLEX Python: cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX normal size sans-serif font ...