cv::line 透明度 代码

cv::line 函数本身不支持透明度设置，但可以通过 cv::addWeighted 函数实现线条透明度的效果。具体实现方法可以参考以下代码：

cv::Mat img = cv::Mat::zeros(512, 512, CV_8UC3);
cv::Point pt1(10, 10), pt2(200, 200);
cv::Scalar color(, , 255);
int thickness = 5;
double alpha = .5; // 设置透明度为 .5

cv::line(img, pt1, pt2, color, thickness);
cv::addWeighted(img, alpha, img, 1 - alpha, , img); // 添加透明度

注意，这里的透明度是通过对图像进行混合实现的，而不是直接对线条进行透明度设置。

相关问题

cv::circle(mat, cv::Point(x, y), radius, color, -1);

`cv::circle()`是OpenCV库中的一个函数，它允许你在图像矩阵(`mat`)上绘制一个圆形。函数原型如下：

void circle(InputArray src, Point center, int radius, Scalar color, int thickness = -1, LineType line_type = LINE_8, bool shift = false);

参数解释：
- `src`：输入图像，可以是Mat、IplImage等OpenCV支持的矩阵格式。
- `center`：一个`Point`对象，表示圆心的坐标 `(x, y)`。
- `radius`：圆的半径。
- `color`：一个`Scalar`对象，代表线条的颜色和透明度（BGR值或RGBA值）。默认是黑色。
- `thickness`：线的粗细程度，默认为 `-1`，这会使得绘制的是闭合的圆形轮廓；其他正值表示线宽，负值表示填充区域的厚度。
- `line_type`：线的类型，如`LINE_AA`表示抗锯齿线型。
- `shift`：是否将圆形中心平移至原点，此选项通常对计算有帮助。

当你调用`cv::circle()`并传入上述参数时，它会在给定的`src`图像上，按照指定的圆心和半径，以及颜色和线宽，绘制一个圆形。如果`thickness`是负数，那么将会填充一个圆形区域；如果是正数，则会绘制出线框。

Unable to stop the stream: Device or resource busy OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9716 Traceback (most recent call last): File "3_d.py", line 27, in <module> img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.error: /build/opencv-L2vuMj/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9716: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

这个错误提示是由于你在使用cv2.cvtColor()函数时，图像的通道数不是3或4而引起的。

在OpenCV中，图像的通道数是指每个像素由多少个颜色通道组成。例如，RGB图像有3个通道（红、绿、蓝），而RGBA图像有4个通道（红、绿、蓝、透明度）。因此，当图像的通道数不是3或4时，转换函数将抛出Assertion failed的错误。

你可以尝试使用以下代码来解决这个问题：

import cv2

cam = cv2.VideoCapture(0)

try:
    while True:
        ret, img = cam.read()
        # 检查图像的通道数
        if img.shape[2] == 1:
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        elif img.shape[2] == 4:
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGBA2BGR)
        # 转换像素格式
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 其他代码
except KeyboardInterrupt:
    print("程序已停止！")
finally:
    cam.release()

这样，当你从相机获取图像时，将会检查图像的通道数，如果不是3或4，则将其转换为3通道BGR格式。然后，将其转换为RGB格式以供后续使用。