text_str = "{}|{}".format("限速", "50") 怎么使用cv2.putText正常显示

要使用cv2.putText正常显示文字，需要按照以下步骤进行操作：
1. 将图像转换为RGB格式，因为cv2.putText只能在RGB格式下工作。
2. 使用cv2.putText函数添加文字，其中需要指定文字内容、位置、字体、字体大小、颜色和线宽等参数。
3. 将图像转换为BGR格式，以便于cv2.imshow正常显示图像。

具体的代码实现如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为RGB格式
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 添加文字
text_str = "{}|{}".format("限速", "50")
cv2.putText(img, text_str, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)

# 将图像转换为BGR格式
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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def V_code(): code_len = 4 code_height = 100 code_width = 200 code_char = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' code_image = np.zeros((code_height,code_width,3),dtype=np.uint8) for i in range(code_len): char = random.choice(code_char) color =(random.randint(0,255),random.randint(0,255),random.randint(0,255)) char_size = random.uniform(1,2) x = random.randint(int(code_width*0.25),int(code_width*0.75)) y = random.randint(int(code_height*0.25),int(code_height*0.75)) cv2.putText(code_image,char,(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,char_size,color,thickness=2) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3)) code_image = cv2.dilate(code_image,kernel,iterations=1) return code_image

这是一个生成验证码图片的函数，代码中使用了 OpenCV 库来生成随机字符，并添加到一个黑色的图片上。其中：

- code_len：验证码长度，这里是 4 位。
- code_height：图片高度，这里是 100 像素。
- code_width：图片宽度，这里是 200 像素。
- code_char：验证码字符集，包括数字和小写字母。
- char：从字符集中随机选择一个字符。
- color：字符的颜色，随机生成。
- char_size：字符的大小，随机生成。
- x 和 y：字符的位置，随机生成。
- cv2.putText：将字符添加到图片上。
- kernel 和 cv2.dilate：对图片进行膨胀操作，使字符更加清晰。

最终返回生成的验证码图片。

def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

这段代码是一个用于检测图像中形状函数。它首先将图像转换为HSV颜色空间，然后定义了红色和蓝色的颜色范围，并通过调用`cv2.inRange()`函数创建了红色和蓝色的掩膜。

接下来，它通过调用`cv2.findContours()`函数查找图像中的轮廓。对于每个轮廓，它计算轮廓的近似形状并获取轮廓的外接矩形。然后，根据轮廓的顶点数和颜色进行分类，并为每个形状赋予相应的标签。

最后，它使用`cv2.rectangle()`函数在图像上绘制边界框，并使用`cv2.putText()`函数在边界框上方绘制形状的标签。

请注意，在最后一行代码中，函数调用被截断了，可能缺少了一些参数。您需要提供完整的函数调用才能使代码运行正确。