draw = ImageDraw.Draw(grid_layer) 在图层上画直线

时间: 2024-02-13 16:06:56 浏览: 146
好的,您可以使用 ImageDraw 的 line() 方法在图像上绘制直线。具体步骤如下: 1. 导入 ImageDraw 和 Image 模块: ``` from PIL import Image, ImageDraw ``` 2. 加载图像并创建 ImageDraw 对象: ``` image = Image.open("your_image.jpg") draw = ImageDraw.Draw(image) ``` 3. 使用 line() 方法绘制直线: ``` draw.line((x1, y1, x2, y2), fill=color, width=thickness) ``` 参数说明: - x1, y1, x2, y2:直线的起点和终点坐标; - fill:直线颜色; - width:直线宽度。 4. 保存图像: ``` image.save("new_image.jpg") ``` 下面是一个绘制直线的示例代码: ``` from PIL import Image, ImageDraw # 加载图像并创建 ImageDraw 对象 image = Image.open("your_image.jpg") draw = ImageDraw.Draw(image) # 绘制直线 draw.line((100, 100, 200, 200), fill=(255, 0, 0), width=3) # 保存图像 image.save("new_image.jpg") ``` 在这个示例中,我们绘制了一条起点坐标为 (100, 100),终点坐标为 (200, 200),颜色为红色,宽度为 3 像素的直线。您可以根据需要修改参数来绘制不同的直线。
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帮我修改这段代码,使得箭头为空心的:img_dir = "/Users/wengjingjin/Desktop/annotation/org" img_files = sorted(os.listdir(img_dir)) # 创建新的空白图像 img1 = Image.open(os.path.join(img_dir, img_files[0])) img2 = Image.open(os.path.join(img_dir, img_files[1])) img3 = Image.open(os.path.join(img_dir, img_files[2])) img4 = Image.open(os.path.join(img_dir, img_files[3])) merge_img = Image.new('RGB', (img1.width + img2.width + 300, img2.height + img3.height + 300), (255, 255, 255)) # 将四幅图像粘贴到新图像上 merge_img.paste(img1, (0, 0)) merge_img.paste(img2, (img1.width + 300, 0)) merge_img.paste(img3, (img1.width + 300, img2.height + 300)) merge_img.paste(img4, (0, img1.height + 300)) # 添加数字标注 draw = ImageDraw.Draw(merge_img) draw.text((10, 10), "1", font=font, fill=(255, 255, 255)) draw.text((img1.width + 310, 10), "2", font=font, fill=(255, 255, 255)) draw.text((img1.width + 310, img2.height + 310), "3", font=font, fill=(255, 255, 255)) draw.text((10, img1.height + 310), "4", font=font, fill=(255, 255, 255)) # 添加箭头标注 arrow_size = 80 arrow_width = 40 arrow_draw = ImageDraw.Draw(merge_img) # 第一幅图到第二幅图的箭头 arrow_start = (img1.width, img1.height/2) arrow_end = (img1.width + 300, img1.height/2) arrow_draw.line((arrow_start[0], arrow_start[1], arrow_end[0] - arrow_size, arrow_end[1]), fill=(0, 0, 255), width=arrow_width) arrow_draw.polygon([(arrow_end[0] - arrow_size, arrow_end[1] - arrow_size), (arrow_end[0] - arrow_size, arrow_end[1] + arrow_size), (arrow_end[0], arrow_end[1])], fill=False, outline=(0, 0, 255), width=arrow_width)

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置1010栅格(暂时尝试) grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(anglenp.pi/180), distance * np.sin(anglenp.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(anglenp.pi/180), -np.sin(anglenp.pi/180)], [np.sin(anglenp.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 points2 = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points2) #第2.5部分(用作确认检验) from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) # 导入图片() img_array = np.asarray(cropped_image) img = Image.fromarray(img_array) draw = ImageDraw.Draw(img) for point in point

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