cv2.putText(frame, "X: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[0, 0]), (20, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)

时间: 2024-04-19 08:25:18 浏览: 11
这是使用 OpenCV 库中的 cv2.putText 函数在图像帧上绘制文本的代码行。它的作用是将字符串 "X: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[0, 0]) 绘制在图像帧的坐标 (20, 20) 处。 参数解释: - frame:图像帧 - "X: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[0, 0]):要绘制的文本字符串,其中的 euler_angle[0, 0] 是一个值,通过格式化字符串来保留两位小数点 - (20, 20):文本的起始坐标位置 - cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX:绘制文本所使用的字体类型 - 0.75:文本的缩放因子 - (0, 0, 255):文本的颜色,这里是红色 (BGR 格式) - thickness=2:文本的线条粗细 这段代码的作用是在图像帧上绘制一个标签,显示 X 轴旋转角度的值。 还有其他问题吗?
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cv2.putText(frame, 'Angle: {:.2f}'.format(angle), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, 'Deviation: {:.2f}'.format(deviation), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

这段代码使用 OpenCV 库中的 putText() 函数在视频帧上添加文字信息。第一个参数是视频帧,第二个参数是要显示的文本信息,第三个参数是文本的位置,第四个参数是字体类型,第五个参数是字体大小,第六个参数是字体的颜色,最后一个参数是字体的线条粗细程度。其中,'Angle: {:.2f}'.format(angle) 和 'Deviation: {:.2f}'.format(deviation) 分别是要显示的角度和偏差信息。

cv2.putText(frame, f Name: {name1} , (left, top - 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)为什么显示不了中文

在 OpenCV 中,默认的字体不支持显示中文字符,因此无法正确显示中文。为了解决这个问题,您需要加载一个支持中文字符的字体文件,并在绘制文本时使用这个字体。 以下是一个示例代码,演示如何在图像上显示中文: ```python import cv2 import numpy as np # 设置字体文件路径 font_path = '/path/to/font_file.ttf' # 加载字体文件 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 创建一个空白图像 frame = np.zeros((500, 500, 3), dtype=np.uint8) # 在图像上绘制中文文字 name1 = '张三' left, top = 50, 100 text = f'Name: {name1}' cv2.putText(frame, text, (left, top - 50), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Image', frame) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 请确保将 `font_path` 替换为您自己的字体文件路径。这样就能够正确显示中文了。

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import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功,绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 特征点检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) detector = cv2.ORB_create() keypoints = detector.detect(gray, None) for kp in keypoints: x, y = kp.pt cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()将这段代码的特征点改为只显示其中一个特征点

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