import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 绘制矩形轮廓 cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 显示图片 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 怎么保存画完矩形的图片 能在cv2.imwrite中用os.path.join吗

可以使用 `cv2.imwrite` 保存画完矩形的图片，并且也可以使用 `os.path.join` 进行路径的拼接。代码如下：

import cv2
import os

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 绘制矩形轮廓
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 保存图片
save_path = os.path.join('path', 'to', 'save', 'image.jpg')
cv2.imwrite(save_path, img)

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

将 `path`、`to`、`save` 和 `image.jpg` 替换成你想要保存的路径和文件名即可。

相关问题

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 绘制矩形轮廓 cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 显示图片 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 怎么保存画完矩形的图片

您可以使用cv2库提供的imwrite()函数来保存画完矩形的图片。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 绘制矩形轮廓
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 保存图像
cv2.imwrite('output.jpg', img)

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

在这个例子中，我们使用cv2库的imwrite()函数将画完矩形的图片保存为JPEG格式的图像文件。您可以更改文件名和文件格式以适应您的需求。注意，保存图像的代码应该在显示图像的代码之前，否则可能会出现问题。

左上坐标(x1,y1),右下坐标（x2,y2).如何用opencv找到图片中指定位置然后绘制矩形到正好符合要求的轮廓

可以使用OpenCV中的cv2.rectangle函数来绘制矩形轮廓。具体步骤如下：

1. 读取图片，使用cv2.imread函数。

2. 使用cv2.cvtColor函数将图片转换为灰度图像。

3. 使用cv2.threshold函数将灰度图像二值化，得到目标区域的二值图像。

4. 使用cv2.findContours函数找到目标区域的轮廓。

5. 遍历轮廓，使用cv2.boundingRect函数获取每个轮廓的外接矩形。

6. 判断每个外接矩形是否符合要求，如果符合要求则使用cv2.rectangle函数绘制矩形轮廓。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 获取外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    # 判断是否符合要求
    if x == x1 and y == y1 and x + w == x2 and y + h == y2:
        # 绘制矩形轮廓
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

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

其中，(x1,y1)和(x2,y2)分别为目标区域的左上和右下坐标。在代码中，我们先将图片转换为灰度图像，然后使用cv2.threshold函数将灰度图像二值化，得到目标区域的二值图像。接着使用cv2.findContours函数找到目标区域的轮廓，然后遍历每个轮廓，使用cv2.boundingRect函数获取外接矩形，并判断是否符合要求。如果符合要求，则使用cv2.rectangle函数绘制矩形轮廓。最后使用cv2.imshow函数显示图片。