cv2.line在两张图上画线

时间: 2023-10-30 08:58:57 浏览: 168
您可以使用OpenCV库中的cv2.line函数在两张图像上绘制线。下面是一个示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 读取两张图像 image1 = cv2.imread('image1.jpg') image2 = cv2.imread('image2.jpg') # 创建一个新的图像,将两张图像连接在一起 combined_image = np.hstack((image1, image2)) # 在combined_image上绘制线 start_point = (100, 100) # 线的起点坐标 end_point = (400, 400) # 线的终点坐标 color = (0, 255, 0) # 线的颜色 (BGR格式) thickness = 2 # 线的粗细 cv2.line(combined_image, start_point, end_point, color, thickness) # 显示绘制了线的图像 cv2.imshow('Combined Image with Line', combined_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中,我们首先使用cv2.imread函数读取了两张图像(image1.jpg和image2.jpg)。然后,我们使用np.hstack函数将这两张图像连接在一起,创建了一个新的图像combined_image。接下来,我们使用cv2.line函数在combined_image上绘制了一条线,起点为(100, 100),终点为(400, 400),颜色为绿色,粗细为2。最后,我们使用cv2.imshow显示了绘制了线的图像。您可以根据需要修改起点、终点、颜色和粗细来绘制您想要的线条。
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解释如下代码:def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

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