opencv ellipse
时间: 2023-12-02 16:42:40 浏览: 32
opencv中的ellipse函数可以用来在图像上绘制椭圆或者扇形。下面是一个绘制扇形的例子:
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
# 创建一张画布
img_p = np.zeros((1000, 1000, 3), np.uint8)
# 给画布填充颜色
img_p.fill(255)
# 参数 1.目标图片 2.椭圆圆心 3.长短轴长度 4.偏转角度 5.圆弧起始角度 6.终止角度 7.颜色 8.是否填充
cv.ellipse(img_p, (500, 300), (300, 300), 0, 60, 120, (255, 0, 255), -1)
cv.namedWindow('image_p', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image_p', img_p)
cv.imwrite('ellipse.png', img_p)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
```
上述代码中,我们首先创建了一张大小为1000x1000的画布,并将其填充为白色。然后,我们使用ellipse函数在画布上绘制了一个椭圆,其中椭圆的圆心坐标为(500, 300),长轴和短轴长度分别为300,偏转角度为0,圆弧起始角度为60度,终止角度为120度,颜色为紫色,填充为实心。
相关问题
opencv的ellipse
OpenCV中的ellipse()函数可以用于在图像上绘制椭圆或扇形。该函数的参数包括目标图片、椭圆圆心、长短轴长度、偏转角度、圆弧起始角度、终止角度、颜色和是否填充等。下面是两个例子:
1. 创建一个画布并在上面绘制一个扇形
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
# 创建一张画布
img_p = np.zeros((1000, 1000, 3), np.uint8)
# 给画布填充颜色
img_p.fill(255)
# 绘制扇形
cv.ellipse(img_p, (500, 300), (300, 300), 0, 60, 120, (255, 0, 255), -1)
# 显示图片
cv.namedWindow('image_p', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image_p', img_p)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
```
2. 在画布上绘制一个椭圆
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
# 创建一张画布
img_p = np.zeros((1000, 1000, 3), np.uint8)
# 给画布填充颜色
img_p.fill(255)
# 绘制椭圆
cv.ellipse(img_p, (500, 500), (400, 180), 0, 0, 360, (255, 0, 255), -1)
# 显示图片
cv.namedWindow('image_p', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image_p', img_p)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
```
opencv 肤色检测ellipse
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了很多强大的图像处理和计算机视觉算法。肤色检测是其中的一个常用功能,可以用于人脸识别、人体姿态识别等领域。而椭圆检测则是肤色检测中常用的一种方法,通过在HSV颜色空间中设定一个范围,筛选出肤色区域,并通过椭圆拟合来得到肤色区域的轮廓。
具体实现方法可以分为以下几步:
1. 将图像转换为HSV颜色空间;
2. 设定肤色范围,筛选出肤色区域;
3. 对肤色区域进行形态学处理,去除噪点;
4. 通过椭圆拟合得到肤色区域的轮廓。
以下是一些参考代码,供您参考:
```
import cv2
import numpy as np
# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 设定肤色范围
lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
# 筛选出肤色区域
mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin)
# 形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
# 椭圆拟合
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
if len(cnt) > 5:
ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```