在500500的二值图像中间画一个50100的白色矩形opencv

可以使用OpenCV中的函数来完成此任务。首先，您需要创建一个500x500的黑色图像，然后在中心位置绘制一个白色矩形，具体方法如下：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个500x500的黑色图像
img = np.zeros((500, 500), np.uint8)

# 在中心位置绘制一个白色矩形
cv2.rectangle(img, (200, 150), (300, 350), 255, -1)

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

这将在中心位置画一个宽为100、高为200的白色矩形。您可以根据需要更改矩形的大小和位置。

相关问题

opencv识别拍摄的图片，并从图片中间向四周检测白色矩形

您好，可以使用 OpenCV 中的图像处理和计算机视觉技术来实现图片中矩形的检测。

首先，使用 OpenCV 中的 imread() 函数读取图片并转换为灰度图像。然后使用 adaptiveThreshold() 函数将图像二值化，以便更容易检测矩形。

接下来，可以使用 findContours() 函数找到二值化图像中所有的轮廓。然后使用 boundingRect() 函数计算每个轮廓的边界框。

最后，可以根据边界框的大小和位置过滤掉不符合要求的矩形。例如，可以通过设置最小和最大矩形面积来过滤掉太小或太大的矩形，或通过计算矩形的宽高比来过滤掉非矩形形状的轮廓。

以下是一些示例代码，用于检测矩形并在原始图像中绘制出边界框：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓并绘制边界框
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if w > 10 and h > 10 and w < 0.9 * img.shape[1] and h < 0.9 * img.shape[0]:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

希望这能帮助您实现您的需求。

opencv图像居中打码

在OpenCV库中，如果你想要将文本或者图片居中打码（遮罩），你可以通过以下步骤操作：

1. 导入需要的模块：

import cv2
import numpy as np

2. 加载图像，并计算宽度和高度：

image = cv2.imread('your_image_path.jpg')
height, width = image.shape[:2]

3. 创建一个遮罩（通常是白色的矩形框），大小等于原图尺寸，然后设置中间部分透明（黑色）以便打码：

mask_size = (width, height)
mask = np.zeros(mask_size, dtype=np.uint8)
center_x, center_y = int(width / 2), int(height / 2)
radius = min(center_x, center_y) // 2  # 遮罩半径取较小边的一半

# 使用圆环状掩码填充中间区域
cv2.circle(mask, (center_x, center_y), radius, 255, -1)

4. 将遮罩与原图相乘，得到打码后的图像：

masked_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

5. 显示结果：

cv2.imshow('Masked Image', masked_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()