理解cv2.putText函数的参数和功能: cv2.putText用于在图像上绘制文本。 主要参数包括图像、文本、文本位置、字体、字体缩放因子、颜色、粗细等。 确定如何根据文字长度计算背景色区域的尺寸: 使用cv2.getTextSize函数来获取文本的尺寸。 根据文本尺寸和期望的填充(padding),计算背景色区域的尺寸。 创建一个与原始图...
#-*- 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...
import cv2 import numpy as np # Load image, define rectangle bounds image = cv2.imread('1.jpg') x,y,w,h = 0,0,175,75 # Draw black background rectangle cv2.rectangle(image, (x, x), (x + w, y + h), (0,0,0), -1) # Add text cv2.putText(image, "THICC flower", (x ...
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(
上面是已给好特定的颜色值,如果你的颜色效果不佳,可以通过python代码来对min和max值的微调,用opencv中的api来获取你所需理想的颜色,可以复制以下代码来进行颜色的调整。 1.首先你要截取roi区域的一张图片 2.读取这张图然后调整颜色值 import cv2 import numpy as np ...
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。