cv.circle函数在OpenCV中如何使用来绘制圆形? 如何利用cv.rectangle在图像上绘制矩形? 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...
img = cv.line( img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]] ) 参数概述 img– 输入的图像 pt1– 起始点坐标(x,y) pt2– 结束点坐标(x,y) color– 线段颜色 (可选)thickness– 线段厚度 (可选)lineType– 线段类型。请参见LineTypeshttps://docs.opencv.org/trunk/d6/d6e/gro...
在OpenCV中绘制直线的函数为函数line(),它的原型如下: void cv::line ( InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar & color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 从这个原型中,我们可以看出,如果要使用这个函数绘制线条,...
import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib是RGB # 1.获取图像 cap = cv.VideoCapture(r'D:\openCV_files\data\v2\processing\DOG.wmv') # 2.获取第一帧图像,并指定目标位置 ret,frame = cap.read() # 先找初始位置 cv.rectangle(frame, (0, 197), ( 0+128, 197+141), (0,...
OpenCV实现的是一个比标准霍夫圆变换更为灵活的检测方法——霍夫梯度法,该方法运算量相对于标准霍夫圆变换大大减少。其检测原理是依据圆心一定是在圆上的每个点的模向量上,这些圆上点模向量的交点就是圆心,霍夫梯度法的第一步就是找到这些圆心,这样三维的累加平面就又转化为二维累加平面。第二步是根据所有候选中...
cv.line(dst, pt1, pt2, (255, 0, 0), thickness=2)#绘制直线cv.imshow('HoughLine', dst)#显示直线cv.waitKey(0) 运行结果: cv2.HoughLinesP()函数利用概率霍夫变换算法来检测图像中的直线,其基本格式如下: lines = cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, minLineLength[, maxLineGap]])...
cv.putText(img,'OpenCV',(10,500), font,2,(0,255,0),2,cv.LINE_AA) """矩形框上加文字""" cv.putText(tangle,'OpenCV',(84,40), font,0.5,(0,255,0),1,cv.LINE_AA) """使用cv.polylines()画多条直线""" line1 = np.array([[100,20], [300,20]], np.int32).reshape((-1...
OpenCV提供了函数API: lines=cv.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) 其参数跟上面的一样,这里不再过多赘述,函数cv2.HoughLinesP()是一种概率直线检测,我们知道,原理上讲hough变换是一个耗时耗力的算法,尤其是每一个点计算,即使经过了canny转换了有的时候点的...
cv.line是OpenCV中的函数,用于在图像上画线。 img 是目标图像。 (0, 0) 和 (511, 511) 分别是线段的起点和终点坐标。 (255, 0, 0) 是RGB三元组,定义了线条的颜色(此处为蓝色)。 5 是线条的宽度。 3. 绘制绿色矩形框: cv.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3) ...
2]+r[0]*c)/r[1] ]) img1 = cv.line(img1, (x0,y0), (x1,y1), color,1) img1 = cv.circle(img1,tuple(pt1),5,color,-1) img2 = cv.circle(img2,tuple(pt2),5,color,-1) return img1,img2现在，我们在两个图像中都找到了Epiline并将其绘制。# 在右图（第二张图...