cv2.circle 输入参数

时间: 2023-10-24 07:36:30 浏览: 33
cv2.circle函数的语法格式如下: ``` cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) ``` 其中各个参数的含义如下: - `img`:要绘制圆形的图像,可以是单通道或多通道图像,数据类型为`numpy.ndarray`。 - `center`:圆心坐标,格式为`(x, y)`,其中`x`和`y`分别为圆心在图像中的列坐标和行坐标。 - `radius`:圆形半径,单位为像素。 - `color`:圆形的颜色,可以是一个标量值(灰度图像),也可以是一个3元素的元组(彩色图像)。对于灰度图像,颜色值为0表示黑色,颜色值为255表示白色;对于彩色图像,颜色值为(B,G,R)。 - `thickness`:线条粗细,如果为正数,则表示圆形边界线条的粗细;如果为负数或者CV_FILLED,则表示圆形填充的类型,即实心圆形。 - `lineType`:线条类型,可以为8(8连接,即默认值)、4(4连接)或CV_AA(抗锯齿)。 - `shift`:圆心坐标和半径的小数位数,如果为0,则表示这些参数为整数。
相关问题

cv2.circle的输入参数

cv2.circle函数的输入参数包括: - img:要绘制圆形的图像。 - center:圆心的坐标,以(x, y)的形式表示。 - radius:圆的半径。 - color:绘制圆的颜色,以BGR格式表示。 - thickness:可选参数,表示圆的边界线的粗细,默认值为1。 - lineType:可选参数,表示线条的类型,可以是8、4或CV_AA(抗锯齿)中的一种,默认值为8。 - shift:可选参数,表示圆心坐标和半径值的小数位数,默认值为0。

在 Python 中, cv2.circle()的输入参数中心点介绍

在 `cv2.circle()` 函数中,`center` 参数表示圆的中心点坐标,是一个包含两个整数的 tuple,例如 `(x, y)`。其中,`x` 表示圆心在图像水平方向上的位置,`y` 表示圆心在图像垂直方向上的位置。这两个值都是以像素为单位的整数值。 在图像处理中,通常使用的坐标系统是左上角为原点,向右为 x 轴正方向,向下为 y 轴正方向。因此,如果要在图像中心绘制一个圆,中心点的坐标应该是图像宽度的一半和图像高度的一半,可以使用以下代码计算: ```python import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') h, w = img.shape[:2] center = (w // 2, h // 2) # 计算中心点坐标 cv2.circle(img, center, 50, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,`h` 和 `w` 分别表示图像的高度和宽度,`//` 表示整数除法取整。在上述代码中,我们计算出了图像的中心点坐标 `center`,并在该点绘制了一个半径为 50 的红色圆。

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解释如下代码:def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

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