python 输入图片，已知图片中心点坐标和长宽，画出红框，并在上面添加文字标签，返回出添加后的图片

在Python中，你可以使用PIL（Pillow）库来处理图像，加上matplotlib或OpenCV等工具来实现这个需求。首先，你需要安装这些库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install Pillow matplotlib opencv-python-headless

然后，下面是一个简单的步骤说明如何做到这一点：

1. **导入必要的库**：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import cv2
import numpy as np

2. **读取图片**：

image = Image.open('input_image.jpg')

3. **获取图片尺寸和中心点**：

width, height = image.size
center_x, center_y = (width // 2, height // 2)  # 假设你是根据图片对角线计算中心

4. **创建一个Draw对象并绘制矩形**：

draw = ImageDraw.Draw(image)
frame_width = 5  # 红框宽度，可以根据需要调整
x1, y1 = center_x - frame_width, center_y - frame_width
x2, y2 = center_x + frame_width, center_y + frame_width
draw.rectangle([(x1, y1), (x2, y2)], outline='red', width=frame_width)

5. **添加文字标签**：

font_path = 'arial.ttf'  # 字体路径，需要提前下载
font_size = 20
text = "Image Center"
text_position = (x1 + 10, y1 + 10)  # 文字位置
font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)
draw.text(text_position, text, fill='white', font=font)

6. **保存图片**：

output_image = 'output_with_label.jpg'
image.save(output_image)

7. **如果要用OpenCV显示图片，转换为numpy数组**：

# 使用OpenCV显示图片
cv_image = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('Image with Label', cv_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完成上述步骤后，你会得到一个图片，其中包含一个红色边框和位于中心的文字标签。