cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

时间: 2023-08-21 22:05:35 浏览: 354
### 回答1: cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 是 OpenCV 中的一种字体,用于在图像上绘制文本。它是一种简单的无衬线字体,常用于在图像上添加注释或标签。在使用时,可以指定字体大小、颜色、粗细等参数。例如,以下代码将在图像上绘制一个白色的 "Hello World" 文本: ```python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') cv2.putText(img, 'Hello World', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2) cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,参数解释如下: - img:待绘制文本的图像 - 'Hello World':要绘制的文本内容 - (50, 50):文本的起始坐标 - cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX:使用的字体 - 1:字体大小 - (255, 255, 255):文本颜色,这里为白色 - 2:文本粗细 运行这段代码后,将在图像的左上角绘制一个白色的 "Hello World" 文本。 ### 回答2: cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX是OpenCV中的一个字体属性,用于在图像上绘制文本。SIMPLEX是指字体的类型,它表示一种简单的字体,字母形状较为规则,容易辨认。它的特点是字符笔画简单、线条清晰和易于阅读。 在OpenCV中,我们可以使用cv2.putText函数来将文本绘制在图像上。通过设置参数cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,我们可以选择使用该字体。 这种字体在计算机视觉应用中常常被使用,特别是在文字识别和视频处理方面。具有简单易读的特点,适合用于图像中文本的显示,可以提高文本的清晰度和可读性。 除了FONT_HERSHEY_SIMPLEX外,OpenCV还提供了其他几种可用的字体属性,如FONT_HERSHEY_COMPLEX、FONT_HERSHEY_PLAIN等,它们分别表示不同风格和复杂度的字体。根据具体需求,我们可以选择适合的字体属性来呈现文本。 综上所述,cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX是一种OpenCV中可选的字体属性,它表示一种简单易读的字体,适合用于图像中的文字显示。 ### 回答3: cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 是 OpenCV 中的一种字体类型,其特点是简单且易读。它是一种等线字体,不带有任何装饰,适用于文本显示。 使用 cv2.putText() 函数时,可以选择 FONT_HERSHEY_SIMPLEX 作为字体类型参数。它可以在图像上以指定的位置,指定的字体大小和颜色显示文本。FONT_HERSHEY_SIMPLEX 字体可以用于在图像上添加标签、注释或显示其他信息。 与其他字体类型相比,FONT_HERSHEY_SIMPLEX 字体最大的优点是其简单性和易读性。它的字母形状清晰,易于识别和阅读。这使得它在许多计算机视觉任务中成为首选字体类型,例如对象检测、文字识别和图像分类。 总之,cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 是 OpenCV 中的一种简单且易读的字体类型,适用于在图像上显示信息和文字。它的特点是等线字体,清晰易读,可用于多种计算机视觉任务中。
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修改此代码使其可重复运行import pygame import sys from pygame.locals import * from robomaster import * import cv2 import numpy as np focal_length = 750 # 焦距 known_radius = 2 # 已知球的半径 def calculate_distance(focal_length, known_radius, perceived_radius): distance = (known_radius * focal_length) / perceived_radius return distance def show_video(ep_robot, screen): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换图像格式,转换为pygame的surface对象 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.transpose(img) # 行列互换 img = pygame.surfarray.make_surface(img) screen.blit(img, (0, 0)) # 绘制图像 def detect_white_circle(ep_robot): 获取机器人第一视角图像帧 img = ep_robot.camera.read_cv2_image(strategy="newest") 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 进行中值滤波处理 gray = cv2.medianBlur(gray, 5) 检测圆形轮廓 circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=160, param2=40, minRadius=5, maxRadius=60) if circles is not None: circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: center = (circle[0], circle[1]) known_radius = circle 在图像上绘制圆形轮廓 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) 显示图像 distance = calculate_distance(focal_length, known_radius, known_radius) 在图像上绘制圆和距离 cv2.circle(img, center, known_radius, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, f"Distance: {distance:.2f} cm", (center[0] - known_radius, center[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("White Circle Detection", img) cv2.waitKey(1) def main(): pygame.init() screen_size = width, height = 1280, 720 screen = pygame.display.set_mode(screen_size) ep_robot = robot.Robot() ep_robot.initialize(conn_type='ap') version = ep_robot.get_version() print("Robot version: {0}".format(version)) ep_robot.camera.start_video_stream(display=False) pygame.time.wait(100) clock = pygame.time.Clock() while True: clock.tick(5) # 将帧数设置为25帧 for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: ep_robot.close() pygame.quit() sys.exit() show_video(ep_robot, screen) detect_white_circle(ep_robot) if name == 'main': main()

详细解释该代码的思路:import numpy as np import cv2 import random face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\ANACONDA\pkgs\libopencv-4.7.0-py311h1b74acb_2\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml') mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\OpenCV_xml\haarcascade_mcs_mouth.xml') bw_threshold = 80 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX org = (30, 30) weared_mask_font_color = (0, 255, 0) not_weared_mask_font_color = (0, 0, 255) noface = (255, 255, 255) thickness = 2 font_scale = 1 weared_mask = "Thank You for wearing MASK" not_weared_mask = "Please wear MASK to defeat Corona" cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, 1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) (thresh, black_and_white) = cv2.threshold(gray, bw_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) faces_bw = face_cascade.detectMultiScale(black_and_white, 1.1, 4) if (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 0): cv2.putText(img, "No face found...", org, font, font_scale, noface, thickness, cv2.LINE_AA) elif (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 1): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w] mouth_rects = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 5) if (len(mouth_rects) == 0): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (mx, my, mw, mh) in mouth_rects: if (y < my < y + h): cv2.putText(img, not_weared_mask, org, font, font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) break cv2.imshow('Mask Detection', img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np import cv2 font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界 higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界 lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界 higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界 cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头 if(cap.isOpened()): while(True): ret,frame=cap.read()#按帧读取,这是读取一帧 img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分,获得红色的掩膜 mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波 mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算 image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测 image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in cnts1: (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2) for cnt in cnts3: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来 cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2) cv2.imshow('frame',frame) k=cv2.waitKey(20)&0xFF if k ==27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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