cv2.polylines

时间: 2023-07-02 17:10:31 浏览: 415
cv2.polylines函数是OpenCV中用于绘制多边形的函数之一。它可以在给定的图像上绘制由多个线段组成的多边形。函数的语法如下: ``` cv2.polylines(img, pts, isClosed, color, thickness) ``` 其中,参数说明如下: - img:需要在其上绘制多边形的图像。 - pts:由多个点组成的多边形的顶点坐标,可以是一个NumPy数组或列表。 - isClosed:一个布尔值,指示多边形是否封闭。如果是True,则绘制多边形的最后一个点将与第一个点相连,形成一个封闭的多边形。 - color:多边形的颜色,可以是一个标量(在灰度图像中)或一个三元素元组(在彩色图像中)。 - thickness:线条的厚度,单位为像素。 该函数可以绘制任意形状的多边形,如三角形、矩形、圆形等。
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cv2.polylines画平行四边形

cv2.polylines函数是OpenCV库中用于绘制多边形的函数之一。它可以用来画平行四边形,具体的使用方法如下: ```python import cv2 import numpy as np # 创建一个空白图像 image = np.zeros((500, 500, 3), dtype=np.uint8) # 定义四个顶点坐标 pts = np.array([[100, 100], [200, 150], [300, 150], [400, 100]], np.int32) # 将顶点坐标转换为维度为 (1, 4, 2) 的数组 pts = pts.reshape((-1, 1, 2)) # 绘制平行四边形 cv2.polylines(image, [pts], isClosed=True, color=(0, 255, 0), thickness=2) # 显示图像 cv2.imshow("Parallel Quadrilateral", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中,我们首先创建了一个空白图像,然后定义了四个顶点的坐标。接下来,我们将顶点坐标转换为维度为 (1, 4, 2) 的数组,并使用cv2.polylines函数绘制平行四边形。最后,通过cv2.imshow函数显示图像。

cv2.polylines函数

cv2.polylines函数是OpenCV库中的一个函数,用于在图像中绘制多边形线条。它可以用来绘制任意形状的线条,包括直线、折线和多边形等。 该函数的语法为:cv2.polylines(image, pts, isClosed, color, thickness) 其中,参数image表示要绘制线条的图像;pts表示要绘制的多边形的所有点的坐标,可以是一个numpy数组或者一个列表;isClosed表示是否要将多边形封闭,如果为True,则表示要封闭多边形,否则不封闭;color表示线条的颜色,可以是一个元组或者一个整数;thickness表示线条的宽度,可以是一个整数类型的值。 举个例子,如果要在一张黑色的图像上绘制一个红色的三角形,可以使用如下代码: ``` import cv2 import numpy as np # 创建一张黑色的图像 img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) # 定义三角形的三个顶点 pts = np.array([[10, 100], [100, 50], [200, 200]], np.int32) # 在图像上绘制三角形 cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 0, 255), 3) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 运行上述代码后,可以看到一张黑色的图像上绘制了一个红色的三角形。

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改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片: img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像: gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点: # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量: # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵: # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张: # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

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