cv2.polylines()

时间: 2023-10-19 10:22:08 浏览: 48
cv2.polylines()是OpenCV中的一个函数,用于在图像上绘制多边形线条。它的语法如下: cv2.polylines(img, pts, isClosed, color, thickness, lineType, shift) 其中,参数含义如下: - img:输入图像。 - pts:要绘制的多边形的顶点坐标。pts应该是一个numpy数组,其形状为(N,1,2),其中N是顶点数。 - isClosed:一个布尔值,表示多边形是否闭合。如果为True,则表示多边形的最后一条线段将与第一条线段相连,形成一个封闭的多边形;如果为False,则表示多边形的最后一条线段不与第一条线段相连,形成一个开放的多边形。 - color:线条颜色,可以是一个三元组或四元组。对于RGB图像,color应该是一个三元组,分别表示红、绿、蓝三个通道的值;对于带有alpha通道的图像,color应该是一个四元组,分别表示红、绿、蓝、alpha四个通道的值。 - thickness:线条宽度,以像素为单位。 - lineType:线条类型,可以是cv2.LINE_4、cv2.LINE_8、cv2.LINE_AA之一,分别对应4连通、8连通和抗锯齿线条。 - shift:坐标点小数点位数。 例如,下面的代码演示了如何在一张黑色背景图像上绘制一个正方形: ```python import numpy as np import cv2 # 创建一个黑色背景图像 img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) # 定义正方形的四个顶点坐标 pts = np.array([[100, 100], [100, 200], [200, 200], [200, 100]], np.int32) # 绘制多边形线条 cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 执行上述代码,会弹出一个窗口显示出绘制的正方形。

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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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