draw = ImageDraw.Draw(img)

时间: 2023-10-26 08:04:58 浏览: 142
这行代码的作用是创建一个`ImageDraw`对象,用于在`img`图像上绘制文本、线条、矩形等图形。具体来说,它的参数`img`是一个`PIL.Image`对象,表示要绘制的图像,而`ImageDraw.Draw()`方法则返回一个`ImageDraw`对象,用于执行绘制操作。 在该代码行之后,您可以使用`ImageDraw`对象的各种方法来绘制图形。例如,您可以使用`text()`方法在图像上绘制文本,使用`line()`方法绘制直线,使用`rectangle()`方法绘制矩形等等。最后,您可以使用`Image.show()`方法或者`Image.save()`方法来显示或保存绘制后的图像。
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draw = ImageDraw.Draw(img) text = 'Watermark' font = ImageFont.truetype('/path/to/font.ttf', size=36) textwidth, textheight = draw.textsize(text, font) x = img.width - textwidth - 10 y = img.height - textheight - 10 draw.text((x, y), text, font=font, fill=(255, 255, 255, 128)) 添加注释

这段代码用于在图片上添加水印。首先,创建一个 `ImageDraw` 对象来绘制水印。然后,定义水印文本和字体。`ImageFont.truetype()` 方法用于加载 TrueType 字体文件并设置字体大小。接下来,通过 `draw.textsize()` 方法获取文本的宽度和高度。然后,计算文本位置,将其放置在图片右下角。最后,使用 `draw.text()` 方法将文本绘制到图像上。`fill` 参数指定了文本颜色和透明度。

img = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255)) draw = ImageDraw.Draw(img)

这是Python中使用Pillow库(Python Imaging Library)创建一张白色背景的图片,并创建一个绘画对象draw,可以用来在图片上绘制各种图形和文字。其中,'RGB'表示使用RGB三原色模式来表示颜色,width和height表示图片的宽度和高度,(255, 255, 255)表示白色的RGB值。通过ImageDraw.Draw(img)创建的draw对象可以使用各种方法来绘制图形和文字,例如draw.line(), draw.rectangle(), draw.text()等。
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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)

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

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import cv2 import numpy as np from threading import Thread def generate_video(text): # 视频分辨率 width = 90 height = 30 # 背景颜色和字体颜色 background_color = (255,0, 0, 255) # 红色背景 text_color = (255, 255, 255) # 白色字体 # 字体大小和类型 font_size = int(height * 0.35) font = ImageFont.truetype('msyh.ttc', font_size) # 计算文本大小 text_size = font.getsize(text) # 计算视频长度 text_length = len(text) * font_size video_length = int((width + text_length) / 20) # 创建视频写入器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video_writer = cv2.VideoWriter(r'E:\Template\word\marquee.mp4', fourcc, 60, (width, height)) def update_progress(progress): print('\r[{}{}] {:.2f}%'.format('#' * int(progress * 10), ' ' * (10 - int(progress * 10)), progress * 100), end='') def export_video(): for i in range(video_length): # 创建背景图像 img = Image.new('RGB', (width, height), background_color) # 添加文本 draw = ImageDraw.Draw(img) x = width - i * 10 y = int(height / 2 - text_size[1] / 2) draw.text((x, y), text, fill=text_color, font=font) # 写入视频帧 video_writer.write(cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)) # 更新进度条 update_progress(i / video_length) # 关闭视频写入器 video_writer.release() print('\n视频导出完成!') # 使用多线程优化视频导出速度 export_thread = Thread(target=export_video) export_thread.start() generate_video('sss') 优化代码根据文本的长度计算视频时长。 给我完整代码

帮我分析一下下面代码有什么问题:#模型导入 import paddlehub as hub ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server") import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont,ImageDraw,Image def drawText(text, width, height, file): #创建一张全白的图片用来绘制中文 img = np.full((height, width, 3),fill_value=255,dtype=np.uint8) #文字大小 font_size = int(width/len(text)) - 5 #绘制中文 #cv2.putText(img, text ,(width - font_size/2, height - font_size/2),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,0,0),1) #导入字体文件 fontpath = "C:/Users/lenovo/Desktop/人工智能/chinese_cht.ttf" #设置字体的颜色 b,g,r,a = 0,0,0,0 #设置字体大小 font = ImageFont.truetype(fontpath, font_size) #将numpy array的图片格式转为PIL的图片格式 img_pil = Image.fromarray(img) #创建画板 draw = ImageDraw.Draw(img_pil) #在图片上绘制中文 draw.text((width/2 - int(len(text)*(font_size/2)), int(height/2 - font_size/2)), text, font=font, fill=(b,g,r,a)) #将图片转为numpy array的数据格式 img = np.array(img_pil) #保存图片 cv2.imwrite(f"txt/{file}",img) image_path = 'image.jpeg' # 读取测试文件夹test.txt中的照片路径 np_images =[cv2.imread(image_path)] results = ocr.recognize_text( images=np_images, # 图片数据,ndarray.shape 为 [H, W, C],BGR格式; use_gpu=False, # 是否使用 GPU;若使用GPU,请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径,默认设为 ocr_result; visualization=False, # 是否将识别结果保存为图片文件; box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值; text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值; image = cv2.imread(image_path) for result in results: data = result['data'] save_path = result['save_path'] for infomation in data: loca = infomation['text_box_position'] print(loca, infomation['text']) crop_img = image[loca[0][1]:loca[2][1], loca[0][0]:loca[2][0]] # 保存小图片 cv2.imwrite('txt/' + str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + '.jpg', crop_img) text = infomation['text'] drawText(text, loca[2][1] - loca[0][1], loca[2][0] - loca[0][0], str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + "M.jpg")

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