输出 opencv 中 mark 点的坐标，python 实现

可以使用 OpenCV 的函数 findNonZero() 来查找标记点的坐标。

以下是实现代码：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 取第一个轮廓点
cnt = contours[0]

# 使用函数 findNonZero 查找标记点的坐标
pts = cv2.findNonZero(cnt)

for pt in pts:
    print(pt)

这个代码会输出标记点的坐标。注意，这里假设图像中只有一个轮廓。如果图像中有多个轮廓，需要进行修改。

相关问题

opencv角点检测坐标python

可以使用OpenCV中的cornerHarris函数来进行角点检测，该函数会返回检测到的角点的坐标。以下是一个Python示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行角点检测
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, .04)

# 标记角点
img[dst > .01 * dst.max()] = [, , 255]

# 显示结果
cv2.imshow('corners', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，cornerHarris函数的参数含义如下：

- gray：灰度图像
- 2：角点检测窗口大小
- 3：Sobel算子的孔径大小
- .04：角点响应函数的参数k值

最后，通过dst > .01 * dst.max()来筛选出响应值较大的角点，并在原图上标记出来。

python opencv 中文_Python OpenCV实现图片上输出中文

在 Python OpenCV 中输出中文需要先安装中文字体库，然后使用 Pillow 库把中文字体转换为 OpenCV 可以识别的格式，最后使用 OpenCV 在图片上绘制中文。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 读取图片
img = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为 PIL Image 格式
pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 获取字体
font_path = "fonts/simhei.ttf"
font = ImageFont.truetype(font_path, 36)

# 在 PIL Image 上绘制中文
draw = ImageDraw.Draw(pil_img)
draw.text((100, 100), "你好，世界！", font=font, fill=(255, 0, 0))

# 转换回 OpenCV 格式
cv2_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 显示图片
cv2.imshow("image", cv2_img)
cv2.waitKey(0)

其中，`font_path` 是字体文件的路径，可以根据自己需要修改，`font_size` 是字体大小，`draw.text()` 中的 `(100, 100)` 表示文字的位置，可以根据自己需要修改。最后，使用 `cv2.imshow()` 显示图片。

需要注意的是，如果要在 Windows 环境下输出中文，需要将字体文件复制到 `C:\Windows\Fonts` 目录下。