用opencv怎么在一张图片上的中心点部分画圆环，一共五个换，每个间隔半径5像素，都是白色，代码写出来

以下是使用OpenCV在一张图片上的中心点部分画圆环的代码（Python）：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取图片中心点
height, width = img.shape[:2]
center_x, center_y = int(width/2), int(height/2)

# 设置圆环参数
radius = 10    # 圆环起始半径
ring_width = 5  # 圆环宽度
ring_num = 5    # 圆环数量

# 在图片上画圆环
for i in range(ring_num):
    cv2.circle(img, (center_x, center_y), radius, (255, 255, 255), ring_width)  # 画圆环
    radius += ring_width + 5  # 更新半径

# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先加载了一张图片，然后获取了其中心点的坐标。接着设置了圆环的参数，包括起始半径、圆环宽度和圆环数量。最后使用for循环在图片上画出了五个圆环，每个圆环的半径都比上一个半径增加了圆环宽度和5个像素。最终将画好的图片展示出来。

相关问题

作为一名专业的C++ 程序员，请用opencv读取一张图片，每个像素点的光通量，不要乱写

好的，以下是使用 OpenCV 读取一张图片，并打印每个像素点的光通量的 C++ 代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    if (argc != 2)
    {
        cout << "Usage: ./read_img <img_path>" << endl;
        return -1;
    }

    Mat img = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE); // 以灰度模式读取图片

    if (img.empty())
    {
        cout << "Failed to open image" << endl;
        return -1;
    }

    int rows = img.rows;
    int cols = img.cols;

    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < cols; j++)
        {
            int pixel_value = (int)img.at<uchar>(i, j); // 读取像素点的灰度值
            cout << "Pixel (" << i << ", " << j << "): " << pixel_value << endl;
        }
    }

    return 0;
}

你可以将你需要读取的图片路径作为命令行参数传入程序。这个程序会使用 OpenCV 的 `imread()` 函数读取图片，并将其转换为灰度模式。然后，它会遍历每个像素点，并使用 `at<uchar>()` 函数获取像素点的灰度值。最后，程序会打印出每个像素点的灰度值。

opencv怎么将一张图片的黑色像素替换为另一个图片相应位置的像素

可以使用以下步骤来实现将一张图片的黑色像素替换为另一个图片相应位置的像素：

1. 读取两张图片，分别为原始图片和替换图片。
2. 使用cv2.threshold函数将原始图片中的黑色像素提取出来，生成一个二值图像。
3. 使用cv2.findContours函数找到二值图像中的轮廓，得到黑色像素的位置信息。
4. 遍历每个黑色像素的位置，将对应的替换图片像素值赋给原始图片对应位置上的像素。
5. 保存处理后的图片。

下面是一个简单的代码示例：

import cv2

# 读取原始图片和替换图片
img_orig = cv2.imread('image_orig.png')
img_replace = cv2.imread('image_replace.png')

# 将原始图片中的黑色像素提取出来
img_gray = cv2.cvtColor(img_orig, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, img_thresh = cv2.threshold(img_gray, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到黑色像素的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img_thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个黑色像素的位置，将替换图片的像素值赋给原始图片
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    img_orig[y:y+h, x:x+w] = img_replace[y:y+h, x:x+w]

# 保存处理后的图片
cv2.imwrite('image_result.png', img_orig)