不是在窗口写字是在图像上写字

抱歉，我理解错误了。如果你想在图像上绘制文字，可以使用gen_text_obj函数生成一个文字对象，然后使用concat_obj函数将其连接到图像上。下面是一个示例代码：

gen_text_obj(Text, 'Hello World!', 50, 50, Font, -1, -1)
concat_obj(Image, Text, ImageWithText)

在上面的示例中，我们生成一个文本对象(Text)，并将其放置在图像的(50,50)位置。Font参数指定字体样式，-1表示使用默认的字体大小和颜色。然后，我们使用concat_obj函数将文本对象(Text)连接到原始图像(Image)上，生成包含文字的新图像(ImageWithText)。你可以根据自己的需要修改这些参数，例如修改文字位置、字体样式等。

相关问题

不是在窗口写字是在图像上写字，版本是18.05

如果你想在图像上绘制文本，可以使用add_text函数将文本添加到图像中。以下是一个示例代码：

dev_set_draw('margin')
dev_set_font('Arial-Bold-20')
dev_set_color('red')
add_text(Image, 'Hello World!', 50, 50, 0)

在上面的示例中，我们首先使用dev_set_draw函数设置绘制模式为'margin'，这意味着我们可以在图像边缘绘制文本。然后，我们设置字体样式、颜色和位置，并使用add_text函数将文本添加到图像中。最后，我们可以使用dev_display函数显示带有文本的图像。请注意，add_text函数将文本添加到原始图像中，因此如果需要保留原始图像，请在使用add_text函数之前创建原始图像的副本。

python写字机器人

要实现一个Python写字机器人，需要使用舵机控制机械臂的运动，同时需要使用图像处理技术来识别字母并控制机械臂的运动。以下是实现Python写字机器人的一些步骤：

1. 使用舵机控制机械臂的运动，可以使用PCA9685芯片来控制舵机。可以使用Python的Adafruit_PCA9685库来控制PCA9685芯片。

2. 使用图像处理技术来识别字母，可以使用Python的OpenCV库来实现。可以使用OpenCV中的模板匹配算法来识别字母。

3. 识别字母后，需要将机械臂移动到正确的位置来写字。可以使用逆运动学算法来计算机械臂的关节角度，从而将机械臂移动到正确的位置。

4. 在机械臂移动到正确的位置后，需要控制机械臂的运动来写字。可以使用舵机控制机械臂的笔头运动，从而实现写字。

以下是一个简单的Python写字机器人的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from adafruit_servokit import ServoKit

# 初始化PCA9685芯片
kit = ServoKit(channels=16)

# 设置舵机初始位置
kit.servo[0].angle = 90
kit.servo[1].angle = 90

# 加载字母模板
template = cv2.imread('template.png', 0)

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用模板匹配算法识别字母
    res = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.8
    loc = np.where(res >= threshold)
    for pt in zip(*loc[::-1]):
        # 计算机械臂的关节角度
        x, y = pt
        theta1 = np.arctan2(y, x)
        theta2 = np.arccos((x**2 + y**2 - 100**2 - 80**2) / (2 * 100 * 80))
        theta3 = np.arccos((100**2 + 80**2 - x**2 - y**2) / (2 * 100 * 80))

        # 将关节角度转换为舵机角度
        servo1_angle = np.degrees(theta1)
        servo2_angle = np.degrees(theta2)
        servo3_angle = np.degrees(theta3)

        # 控制舵机运动
        kit.servo[0].angle = servo1_angle
        kit.servo[1].angle = servo2_angle

        # 写字
        kit.servo[2].angle = 0
        kit.servo[2].angle = 90
        kit.servo[2].angle = 0

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()