cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

时间: 2024-06-29 09:01:07 浏览: 171
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`cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX` 是 OpenCV（Computer Vision Library，一个广泛用于计算机视觉和机器学习的开源库）中的一个字体常量，用于在图像上添加文本。OpenCV 提供了多种预定义的字体风格，`FONT_HERSHEY_SIMPLEX` 是其中的一种，它代表的是简化体（Simplex）的等宽字体，通常用于生成清晰、易于阅读的文本。 在 `cv.putText()` 函数中，你可以使用这个参数来指定你要绘制的文本的字体样式。这种字体风格适合于显示在图像上的一般信息，它的字符宽度在行与行之间均匀分布，适合于空间有限的应用场景。
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对python opencv 添加文字 cv2.putText 的各参数介绍

- cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX：简单正体。 - cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN：小正体。 - cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX：复杂正体。 - cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX：正体，带衬线。 - cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX：比...
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Python在图片中添加文字的两种方法

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 使用OpenCV内置的默认字体 3. **创建空白图像：** python im = np.zeros((50, 50, 3), np.uint8) # 创建一个50x50像素的空白图像 4. **添加文字：** ...

error: ‘cv_font_hershey_simplex’ was not declared in this scope

错误：‘cv_font_hershey_simplex’未在此范围内声明。 这个错误通常是由于OpenCV版本不兼容或代码中缺少必要的头文件引起的。建议检查代码中是否包含正确的OpenCV头文件，并确保使用的OpenCV版本与代码兼容。如果...

cv2.font_hershey_simplex函数

cv2.font_hershey_simplex函数是OpenCV库中用于设置文本字体的函数之一。它可以用于在图像或视频中添加简单的文本，并支持多种字体大小和颜色。该函数中的"Hershey simplex"表示使用了一种简单的字体设计来绘制文本...

请为我解释每一行代码，增加注释 def image_recognize(img_path, save_path): # Find haar cascade to draw bounding box around face frame = cv2.imread(img_path) facecasc = cv2.CascadeClassifier( r'D:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # show the output frame cv2.imwrite(save_path, frame) return save_path

cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) 在原图像上绘制文本，显示识别出的情绪类别。 cv2.imwrite(save_path, ...

for c in contours: area = cv2.contourArea(c) perimeter = cv2.arcLength(c, True) x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) (cx, cy), radius = cv2.minEnclosingCircle(c) cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(radius), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, "Area: {:.2f}".format(area), (x, y - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2) cv2.putText(img, "Perimeter: {:.2f}".format(perimeter), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 0), 2)面积单位是多少

对于这段代码中的面积计算，单位取决于轮廓所在的像素单位。如果输入的图像单位为像素，则面积单位为像素^2。如果输入的图像已知实际尺寸，则面积单位可以是平方厘米、平方米或其他任何适当的单位。...

cv2.putText(frame, f Name: {name1} , (left, top - 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)为什么显示不了中文

draw.text((left, top - 50), text, font=font, fill=(0, 0, 255), stroke_width=2) # 转换图像回 OpenCV 格式 frame = np.array(pil_image) # 显示图像 cv2.imshow('Image', frame) cv2.waitKey(0) cv2....

详细解释该代码的思路：import numpy as np import cv2 import random face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\ANACONDA\pkgs\libopencv-4.7.0-py311h1b74acb_2\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml') mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\OpenCV_xml\haarcascade_mcs_mouth.xml') bw_threshold = 80 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX org = (30, 30) weared_mask_font_color = (0, 255, 0) not_weared_mask_font_color = (0, 0, 255) noface = (255, 255, 255) thickness = 2 font_scale = 1 weared_mask = "Thank You for wearing MASK" not_weared_mask = "Please wear MASK to defeat Corona" cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, 1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) (thresh, black_and_white) = cv2.threshold(gray, bw_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) faces_bw = face_cascade.detectMultiScale(black_and_white, 1.1, 4) if (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 0): cv2.putText(img, "No face found...", org, font, font_scale, noface, thickness, cv2.LINE_AA) elif (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 1): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w] mouth_rects = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 5) if (len(mouth_rects) == 0): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (mx, my, mw, mh) in mouth_rects: if (y < my < y + h): cv2.putText(img, not_weared_mask, org, font, font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) break cv2.imshow('Mask Detection', img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了口罩检测的功能，可以通过摄像头实时检测人脸并判断是否佩戴口罩。具体思路如下： 1. 导入必要的库和训练好的分类器模型（人脸和口罩）。 2. 设置一些参数，如二值化阈值、字体、字体颜色、提示语等...

Typeface font = Typeface.createFromAsset(getAssets(), "fonts/SimSun.ttf"); 在PutText函数中指定使用该字体，并将中文字符转换为UTF-8编码。示例代码如下： 复制 Imgproc.putText(image, new String("你好，世界".getBytes("UTF-8")), new Point(100, 100), Core.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 2, Core.LINE_AA, false);提示找不到#include <typeface.h>，添加了也显示找不到

cv::Point position(100 + i * font_size, 100); cv::rectangle(image, position, position + cv::Point(face->glyph->bitmap.width, face->glyph->bitmap.rows), cv::Scalar(255, 255, 255), -1); cv::Mat roi =...

if ear < eye_ar_thresh: counter += 1 if counter >= eye_ar_consec_frames: cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) if mar > mouth_ar_thresh: counter = counter cv2.putText(frame, "Yawning detected!", (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) else: counter = 0改进以上代码使得可以同时显示“Fatigue Detected"和"Yawning detectected"”

", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) if mar > mouth_ar_thresh: cv2.putText(frame, "Yawning detected!", (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) else: counter ...

解释cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

- cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX：表示所使用的字体类型，这里使用的是 OpenCV 提供的 FONT_HERSHEY_SIMPLEX 字体。 - 1：表示文本的大小缩放因子，这里设置为 1，表示原始大小。 - (0, 255, 0)：表示文本的颜色，这里...

def dectshow(self, org_img, boxs, height, width): img = org_img.copy() count = 0 for i in boxs: count += 1 for box in boxs: boundingBox = BoundingBox() boundingBox.probability =np.float64(box[4]) # confidence boundingBox.xmin = np.int64(box[0]) # xmin boundingBox.ymin = np.int64(box[1]) boundingBox.xmax = np.int64(box[2]) boundingBox.ymax = np.int64(box[3]) boundingBox.num = np.int16(count) boundingBox.Class = box[-1] if box[-1] in self.classes_colors.keys(): color = self.classes_colors[box[-1]] else: color = np.random.randint(0, 183, 3) self.classes_colors[box[-1]] = color cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (int(color[0]),int(color[1]), int(color[2])), 2) cv2.putText(img, box[-1], (int(box[0]), int(box[1])-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) self.boundingBoxes.bounding_boxes.append(boundingBox) self.position_pub.publish(self.boundingBoxes) self.publish_image(img, height, width) cv2.imshow('YOLOv5', img) ：代码解读

然后，对于每个边界框，使用 OpenCV 的 cv2.rectangle 函数在图像上绘制一个矩形框，并使用 cv2.putText 函数在框上方绘制物体类别。同时，将每个边界框的信息添加到一个 BoundingBoxes 对象中，并将其发布到 ...

分析一下这段代码import cv2 cap = cv2.VideoCapture('d://1.avi') cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) if not cap.isOpened(): print('Failed to open video file') exit() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) opening = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, minDist=100, param1=100, param2=75, minRadius=100, maxRadius=140) if circles is not None: circles = circles[0].astype(int) for circle in circles: x, y, r = circle cv2.rectangle(frame, (x-r-10, y-r-10), (x+r+10, y+r+10), (0, 255, 0), 3) cv2.circle(frame, (x, y), 6, (255, 255, 0), -1) text = f'x: {x} y: {y}' cv2.putText(frame, text, (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) else: cv2.putText(frame, 'x: None y: None', (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

首先通过cv2.VideoCapture函数读取视频文件，然后通过cap.set函数设置视频编解码器为MJPG，这样可以提高视频处理速度。接着定义了一个字体和一个形态学操作的核，用于后续的图像处理。 然后进入一个无限循环，...

为我解释每一行代码，增加注释 def video_recognize(v_path, s_path): cap = cv2.VideoCapture(v_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 帧率 w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 宽 h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 高 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G') # 指定视频编码方式 videoWriter = cv2.VideoWriter(s_path, fourcc, fps, (w, h)) # 创建视频写对象 frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 视频总帧数 if v_path == 0: while 1: # Find haar cascade to draw bounding box around face ret, frame = cap.read() facecasc = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # show the output frame cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # if the q key was pressed, break from the loop if key == ord("q"): break

cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # 显示图像 cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # ...

frame = cv2.putText(frame, "fps= %.2f"%(fps), (0, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

它接受参数包括图像帧（frame）、要绘制的文本内容（"fps= %.2f"%(fps)）、文本位置（(0, 40)）、字体类型（cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX）、字体缩放因子（1）、文本颜色（(0, 255, 0)）和文本线条宽度（2）。...

cv2.putText(code_image,char,(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,color,thickness=2)

这段代码使用了OpenCV库中...- cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX：字体类型，可以选择不同的字体类型。 - 1：字体大小。 - color：字体颜色。 - thickness=2：字体的粗细程度。 该函数可以用于在图像中添加标注或者说明文字。

cv2.putText(frame, "Counteye: {}".format(COUNTER), (150, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) 解释一下

这是一段使用OpenCV中cv2.putText()函数在视频帧(frame)上添加文本的代码。其中，文本内容为"Counteye: {}".format(COUNTER)"，COUNTER是一个计数器的数值。参数依次为：位置(左上角坐标为(150,30))、字体、字体大小...

cv2.putText(frame, 'Angle: {:.2f}'.format(angle), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, 'Deviation: {:.2f}'.format(deviation), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

这段代码使用 OpenCV 库中的 putText() 函数在视频帧上添加文字信息。第一个参数是视频帧，第二个参数是要显示的文本信息，第三个参数是文本的位置，第四个参数是字体类型，第五个参数是字体大小，第六个参数是字体...

cv2.putText(image1, text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,5, (0, 0, 125), 2)代表什么意思

这段代码使用 OpenCV 库中的 putText 函数，在图像 image1 上绘制文字 text，绘制的位置为 (x, y-10)，字体为 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX，字体大小为 5，颜色为 (0, 0, 125)，线条粗细为 2。具体解释...

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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"