cv2.circle的参数可以是变量吗

时间: 2023-12-30 11:05:41 浏览: 27
是的,cv2.circle函数的参数可以是变量。你可以使用变量来表示圆位置、半径、颜色等。 例如,假设有以下变量```python center = (50, 50) radius = 10 color = (0, 0, 255) # 红色 thickness = 1 ``` 你可以将这些变量作为cv2.circle函数的参数传入: ```python cv2.circle(img, center, radius, color, thickness) ``` 这样,函数将使用这些变量的值来绘制圆。你可以根据需要在代码中修改这些变量的值,以实现不同的效果。
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cv.circle画质心点

好的,您可以使用OpenCV中的`cv.circle()`函数来画质心点。具体步骤如下: 1. 确定质心点的坐标,假设为`(x, y)`,颜色为红色,半径为2,可以按照以下代码来画质心点: ``` cv.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1) ``` 其中,`img`为要画点的图像,`(x, y)`为质心点的坐标,`2`为点的半径,`(0, 0, 255)`为颜色,`-1`为填充整个圆形。 2. 将以上代码嵌入到您的程序中即可。 注意:在使用`cv.circle()`函数之前,需要先确保图像已经加载并存储在变量中。

解释一下这段代码:“cv2.circle(img,(int(chest_circle_x),int(chest_circle_y)),int(chest_radius),(0,0,255))”

### 回答1: 这段代码是使用 OpenCV 库中的函数 cv2.circle 给图片 img 画一个圆形。圆心的坐标为 (int(chest_circle_x),int(chest_circle_y)),半径为 chest_radius,颜色为 (0,0,255)。其中,(0,0,255)表示颜色为红色。 ### 回答2: 这段代码是使用OpenCV库中的circle函数在图像上绘制一个圆形。 首先,代码中cv2是导入的OpenCV库的别名。 circle函数有几个参数: - 第一个参数img是要在其上绘制的图像。 - 第二个参数是圆心的坐标,这里使用了一个元组`(int(chest_circle_x),int(chest_circle_y))`,`chest_circle_x`和`chest_circle_y`都是浮点数,被`int()`函数转换为整数。 - 第三个参数是圆的半径,使用了一个整数`int(chest_radius)`,表示该圆的半径。 - 第四个参数是圆的颜色,使用了一个元组`(0,0,255)`,颜色是通过RGB值来表示的,这里的`(0,0,255)`表示蓝色,因为蓝色是由红色和绿色的值都为0,而蓝色的值为255。 因此,这段代码的作用是在图像上以`(chest_circle_x, chest_circle_y)`为圆心,`chest_radius`为半径,绘制一个蓝色的圆形。 ### 回答3: 这段代码是使用OpenCV库在图像上绘制一个圆形,代码中的函数cv2.circle()用于绘制圆形,接受多个参数。参数img是要在其上绘制图形的图像,它是一个图像数组。函数使用RBG颜色表示,这里的(0,0,255)表示红色(0,0,红色)。 圆心的坐标是通过变量chest_circle_x和chest_circle_y确定的,这两个变量存储着一个圆形的中心点的横坐标和纵坐标。由于cv2.circle()函数接受的坐标参数必须是整数类型,因此使用int()将其转换为整数。 半径是通过变量chest_radius确定的,它存储着圆形的半径大小。同样,由于cv2.circle()函数接受的半径参数必须是整数类型,所以使用int()将其转换为整数。 将这些参数传递给cv2.circle()函数后,它会在图像img上绘制一个指定半径和颜色的圆形,圆心位于(chest_circle_x, chest_circle_y)的位置。 可以根据具体应用场景,通过调整chest_circle_x、chest_circle_y和chest_radius的值来修改绘制的圆形的位置和大小。

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能给一个完整的实例吗,比方说以下python代码:import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作(腐蚀和膨胀) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红,绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

回答一下代码:import numpy as np import cv2 import Products as product # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture("../sample/1.mp4") # 变量 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX products = [] pid = 1 areaTh = 18000 # 获取图像width, height width = cap.get(3) height = cap.get(3) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() try: # 复制图片,用于绘制 img = frame.copy() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] except: print("EOF") break # 边缘检测,识别工件 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if area > areaTh: M = cv2.moments(cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) new = True if cx > 100: for i in products: if abs(cx - i.getX()) <= 25 and abs(cy - i.getY()) <= 25: new = False i.updateCoords(cx, cy, x, y, w, h) if new: p = product.Product(pid, cx, cy, x, y, w, h) p.save_pic(frame) products.append(p) product.count = pid defects = p.defect_detect() pid += 1 cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) for i in products: # 标记ID if i.getX() <= 600: cv2.putText(img, str(i.getId()), (i.getX(), i.getY()), font, 1.0, i.getRGB(), 1, cv2.LINE_AA) # 绘制缺陷 for j in i.defects: if j.getState() == 1: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (0, 255, 255), 1) elif j.getState() == 2: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (255, 255, 0), 1) # 绘制sum cv2.putText(img, "sum:" + str(product.count), (10, 30), font, 0.7, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "scratch_sum:" + str(product.Product.scratch_sum), (10, 50), font, 0.7, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "blot_sum:" + str(product.Product.blot_sum), (10, 70), font, 0.7, (255, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("test", img) k = cv2.waitKey(10) & 0xff if k == 27: break cv2.destroyAllWindows()

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